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生成式人工智能训练数据集的著作权风险与规制路径

生成式人工智能是基于深度学习等技术预测和生成新内容的人工智能分支，其发展需要算力、算法、数据等关键要素同时推动。从技术逻辑上看，预训练和优化训练中输入的训练数据的数量、质量和类型直接影响生成式人工智能大模型的性能。进行生成式人工智能大模型训练输入的数据应当包含

近年来气象科技创新取得了一系列重要进展，特别是在人工智能气象预报领域，国内外均取得了显著突破。2022年以来，“风清”“盘古”“风乌”“FourCastNet”“GraphCast”等全球中期天气预报模型、“风顺”全球次季节-季节预测模型及“风雷”临近预报模型

近日，Tahoe Therapeutics，一家名不见经传的生物技术初创公司宣布，完成 3000 万美元新一轮融资，将打造全球最大人类细胞 AI 模型训练数据集。

在人工智能快速发展的今天，视觉语言模型（VLMs）展现出了令人印象深刻的能力，无论是生成图像描述、回答关于图像的复杂问题，还是根据文字描述创建图像。然而，这些模型在需要结构化逻辑推理的视觉任务上仍显示出明显的不足。这一局限性严重制约了它们在图表理解和多模态决策

国家知识产权局信息显示，武汉理工数字传播工程有限公司申请一项名为“一种人工智能模型训练数据集的构建方法”的专利，公开号 CN 119760421 A，申请日期为2024年11月。