据外媒报道，当地时间6月8日，《纽约时报》发表了一篇简短的报道，标题为“警方称，火星上发现了大片西瓜地(Fields of Watermelons Found On Mars, Police Say)”。这篇文章很快就被删除了，但在此之前，很多人发现了它、把它存档并猜测它的含义。
这篇文章的页面已经被一个错误通知取代，其提醒读者此前发布的这篇文章是错误--是的，内容完全是假的。
据悉，这个标题出现在Google新闻上，这也是Futurism网站的人第一次发现它的地方。
估计你可能已经猜到了，这篇文章是胡言乱语，它是被错误地发布在该网站上的，《纽约时报》发言人告诉Futurism，这是一篇模拟文章，不是真正的报道。该公司的团队在测试其内容系统时，但却意外地在网站上将其发布了出去。
虽然这个故事很奇怪，但说实话也并不奇怪--因为这些测试文章都是故意编造的，这样人们就不会把它们误认为是真实的报道。
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一群作者包括MichaelChabon、Ta-NehisiCoates和喜剧演员SarahSilverman在加利福尼亚州对OpenAI提起版权侵权诉讼未获成功，他们试图说服纽约联邦法院停止纽约时报、作者协会等在曼哈顿提起的相关诉讼。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney然，纽约地方法官SidneyStein认为这些作者并没有足够的利益来证明他们有权介入纽约的案件。微软、纽约时报和作者协会的发言人拒绝置评。
OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出，OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频，并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论，也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
近日关于放假调休的话题频频冲上热搜，对此央视新闻发布报道称：放假，绝不是假放。”报道表示，对于调休，有人支持也有人反对，支持的网友认为，如果不调休，出趟远门去一天、回一天，时间根本不够用。那为何大家仍然觉得假期不够、获得感不强呢，有专家分析称，主要还是带薪年休假制度落实不到位，落实好这一制度安排，势在必行。
春天是什么味道?益禾堂的回答是蜜桃乌龙味!最近，益禾堂全新升级回归的蜜桃乌龙Plus，赢得了一众好评。更有知名网络红人萌叔在测评中，打出惊艳高分，送其成功登顶“萌叔奶茶推荐榜”红榜!益禾堂官方数据显示，蜜桃乌龙Plus上市前3天卖出超50万杯，一举超越爆品薄荷奶绿，成为销量TOP2，仅次于王牌经典益禾烤奶。蜜桃乌龙Plus稳居销量前三。
昨晚，vivo在上海发布了XFold3系列折叠屏手机，然在发布会现场出现了一幕尴尬”情景。有网友发现现场展示的vivoXFold3手机出现了疑似花屏翻车”的情况，引发了广泛关注。即使在寒冷环境下也不用担心，因为XFold3搭载了行业首发的半固态电池，能量密度高达780Wh/L，比上一代提升了15.4%。
无论地球、月球是火星、金星，它们表面都布满了撞击陨石坑，大多数来自动荡的早期太阳系，尤其是在火星上，撞击坑数量之多令人震惊。这些坑并非都是小行星、彗星撞击成的，很多都是火星自己的喷射物落回到表面上产生的。科林托坑的形成过程仍然是个谜，但是为研究火星乃至太阳系的演变提供了宝贵的参考。
老一辈人常说：吃西瓜要吐籽，不然会肚子疼”，这句话确实有一定科学依据，下文的一位患者，就用亲身经历，证明了吃瓜不吐籽的危害。近日，广州中山六院内镜外科主任郭学峰团队，接收了一位肚子痛的患者。吃瓜不吐的瓜籽，有可能进入阑尾腔，有诱发阑尾炎的风险；因此，建议大家科学吃瓜，减少瓜籽或其他杂物，进入人体的消化系统。
一名男子阿山因右下腹持续疼痛一周后前往医院就诊，结果被诊断为阑尾炎。经过影像检查，医生找到了导致阑尾炎的罪魁祸首——西瓜籽。在享受美味的西瓜时，我们也要注意养成良好的饮食习惯，避免类似情况的发生。
针对智己L6发布会上将小米SU7Max参数标错一事，智己汽车在官微正式道歉。智己汽车在道歉函中称：在刚刚结束的超越一切向往”智己L6超级智能轿车发布会过程中，对标近期同级流量热议的小米SU7产品力介绍过程中，由于团队内容审核疏漏，造成一处关键参数的错误标注，澄清如下：小米SU7Max版前后电机均采用SIC碳化硅模块，与智己L6所采用的技术一致，均为行业顶尖的技术标准。小米表示：我们欢迎良性的竞争与切磋，强烈反对歪曲事实的造谣与抹黑。
3月25日，在吉林长春，一名男子发布了一段视频，引发了广大网友的热烈讨论。他透露了一个令人惊讶的情况——自己在准备专升本考试时，竟然将语种报错，误选了俄语。这样的精神，值得我们学习和借鉴。
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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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