6月1日，对于近日有短视频声称“微信正在监听你的聊天纪录，并推送相关广告”一事，微信团队回应称，这当然是假的，微信表示数据都经过加密处理，可以保护用户隐私的安全。
微信团队表示：聊天内容属于用户的通信秘密和个人隐私，微信不会监测用户的聊天记录，腾讯更不会通过监测用户聊天记录来推送广告。至于所谓的按照聊天内容推送广告，更是典型的嫁接谣言。腾讯的广告投放标签是针对用户群体而非单个用户，且所有的广告投放都经过加密处理。微信上的广告投放基于用户的合法授权和腾讯的数据技术支持诞生，可以保护用户隐私的安全。监听、监视用户聊天并推送广告，微信是绝不会做的。
微信称，一般来说，广告主会选择把广告投放给设定的目标人群，通常投放的人群非常广，因此很容易出现用户收到的广告“恰好”和自己日常聊天/浏览内容相似的巧合。这并不是’监听、监视’用户聊天，而是正常的概率事件。
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我们多年前的聊天记录、社交媒体上的陈年照片，忽然变得价值连城，被大科技公司争相疯抢。硅谷大厂们已经纷纷出动，买下所有能购买版权的互联网数据，这架势简直要抢破头了!图像托管网站Photobucket的陈年旧数据，本来已经多年无人问津，但如今，它们正在被各大互联网公司疯抢，用来训练AI模型。只是因数据造成的AI偏见的一隅已。
快科技4月11日方式，微信官方最新发文表示，近期发现有部分用户利用微信社交功能，在朋友圈、微信群发布闲置小号换零花钱”等租售微信账号的相关内容。网络黑灰产通过租赁、购买等方式获得正常的微信用户账号，进利用账号实施违法犯罪行为、逃避监管。5.如果用户在明知不法分子会将账号、收款码用于违法犯罪活动的情况下，仍然选择租售，可能会因为帮助犯罪被追究法律责任。
微信发布《针对租售微信账号行为的打击公告》称，近期，发现有部分用户利用微信社交功能，在朋友圈、微信群发布“闲置小号换零花钱”等租售微信账号的相关内容。网络黑灰产通过租赁、购买等方式获得正常的微信用户账号，进利用账号实施违法犯罪行为、逃避监管。5.如果用户在明知不法分子会将账号、收款码用于违法犯罪活动的情况下，仍然选择租售，可能会因为帮助犯罪被追究法律责任。
今日，微信安全中心”公众号发布针对在微信使用外挂行为的打击公告”。用户在使用微信软件的过程中不得进行影响用户体验、侵犯腾讯知识产权、危及平台安全、损害他人权益的行为。外挂软件存在多种风险，包括隐私风险、威胁财产安全、被利用骚扰别人、影响使用微信的稳定性等。
特斯拉CEO马斯克在自家的X/Space播客上接受了访谈，主持正是前几天爆火的蔡崇信访谈的主持人，尼古拉坦根，挪威国家银行投资管理公司的CEO。当被问及中国的AI现在相对于美国处于什么位置”时，马斯克回答道：我不知道中国的具体位置，但我知道中国有很多非常聪明的人，他们不会落后于世界其他地方，也不会落后于美国。特斯拉在真实世界视频方面具有相当大的优势，�
巨鲸也难以在一片有限的海域里无限生长。这很像腾讯游戏当下的处境——在一个用户数量逼近天花板、存量竞争日益加剧的市场里要努力在巨大体量的基础上做出新的成绩。“你能想象抖音小游戏去快手买量吗?但微信可以。
今日，词条#决定关掉朋友圈了#登上微博热搜榜，引起网友热议。该词条阅读量达1653.6万，讨论量2078条。无论是单方删除、拉黑、仅限于聊天还是不允许查看朋友圈，在安卓或苹果设备上，新版本微信统一都只显示短线”。
过去一段时间，字节飞书裁员千人，游戏业务也被重整和出售。但在其他业务大力收缩的同时，抖音支付仍在衔枚疾进。抖音支付进军线下，不仅会给抖音生活服务及整个字节带来助力，也有可能成为又一场巨头战争的开端。
微信宣布开展“清朗·优化营商网络环境—整治涉企侵权信息乱象”专项行动，微信表示，为贯彻落实中央网信办统一部署，进一步保障用户合法权益，平台将聚焦侵犯企业和企业家合法权益的违规内容开展专项治理。专项行动期间，平台将持续加大对编造、传播涉企虚假不实信息，蓄意造谣抹黑企业、企业家，蹭炒涉企热点事件进行恶意营销等问题的打击力度，并深入清理侵犯企业和企业家权益信息。平台将严格按照“清朗·优化营商网络环境—整治涉企侵权信息乱象”专项行动要求，依法依规处置侵犯企业、企业家合法权益的内容，共同维护企业经营秩序，构建良好营商网络环境。
网络上出现了一篇博主的文章，其中提及腾讯在2023年财报公布后表现不俗，但令人惊讶的是，文中还提及马化腾似乎显得较为衰老，并附上了一张所谓的“衰老照”。这一话题随即引发了网友的广泛关注和讨论。国际市场游戏业务也取得了显著进展，游戏收入占比达到了30%的新高，展现了公司在全球化战略上的成功。
SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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