一场指称苹果公司的种族多样化表情符号侵犯版权的诉讼，已被联邦法官驳回。该诉讼最初于2020年9月提出，声称"世界上第一个多元化表情符号"品牌是由Cub Club Investment (CCI)发明的。第一次使用是在2013年，CCI拥有超过20项版权，当时有三项专利申请正在审批中。
据路透社报道，该案件目前已被美国地区法官Vince Chhabria驳回。Chhabria法官在他的完整裁决中说，"即使假设投诉中的指控是真实的，也只能被看成是一种创意"。而创意不能受版权保护，只能保护这些创意的实现。"某人可以实现这个想法的方法并不多，毕竟，画一个大拇指的方法只有这么多"。
因此，裁决认为CCI只拥有与其表情符号实际绘制方式有关的"弱"版权。法官裁定，苹果的表情符号并没有相似到足以侵犯CCI的作品。
Chhabria法官给了CCI一个修改其诉讼的机会，但他说"法院对其能否在修改后的申诉中提出版权或商业外观侵权的指控有足够说服力表示怀疑。"
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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。
今晚，小米汽车在北京举行了一场备受关注的发布会。在这场发布会上，小米创始人雷军邀请了造车新势力理想汽车创始人、董事长李想，蔚来创始人、董事长李斌，小鹏汽车创始人、董事长何小鹏以及长城汽车董事长魏建军等汽车行业大佬出席。雷军还表示，小米SU7标准版在CLTC工况下的综合续航里程达到了700公里SU7Max的续航里程更达到了810公里，搭载宁德时代麒麟电池，成为国内唯一实现2秒级零百加速和超过800公里续航的纯电动汽车。
新仙剑电视剧《又见逍遥》中，阿奴登场，瞬间就变成了个菜鸟，登上热搜。阿奴感觉南诏实在太无聊了，于是想暗地里溜到中原去玩一下。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型，旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化，能够处理移动UI屏幕上的各种任务，并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的，显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
小米汽车副总裁李肖爽近日分享了一张广受热议的表情包，并幽默表示：据说这是小米SU7车主出门的表情，叫小米SU7车主出门belike”。这张表情包生动地捕捉了小米SU7车主的骄傲和自豪感，甚至带有一丝得意洋洋的情绪。《亮剑》之所以成为热门剧集，除了主角性格鲜明、剧情跌宕起伏外有这些普通却不平凡的配角们的贡献。
在北京的瞩目下，小米汽车盛大举行了其备受期待的发布会。在这场发布会的舞台上，小米的创始人雷军不仅吸引了众多目光，更邀请了多位汽车行业的重量级嘉宾——理想汽车的李想、蔚来的李斌、小鹏汽车的何小鹏以及长城汽车的魏建军，他们并排坐，成为了现场一道独特的风景线。这场发布会不仅展示了小米汽车的实力，更让人们对未来电动汽车市场充满了期待。
南京大学和腾讯的研究人员开发了一种名为StableDrag的新型基于AI的图像编辑方法，允许元素轻松移动到新位置，并保持正确的透视，根据他们的论文。该方法基于近期AI图像编辑的进展，如FreeDrag、DragDiffusion和Drag-GAN，并在基准测试中取得了显著更好的结果。苹果正在采用不同的操纵方法，MGIE使用文本提示添加、删除或更改对象无需选择特定区域。
DreamWorldAI公司最新推出的全身运动捕捉技术，无需穿戴特殊装备或使用追踪标记，仅需单镜头摄像设备即可实现。这一技术的出现，为动画制作和实时直播表演带来了前所未有的便利和可能性。DreamWorldAI还在内测中，感兴趣的用户可以提前排队。
【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强，却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo，不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。
在图表解析领域，由于样式、数值、文本等的多样性，存在着重大挑战。即使是拥有数十亿参数的先进大型视觉-语言模型也难以令人满意地处理此类任务。研究团队提出的OneChart在图表结构提取方面取得了令人瞩目的成绩，为解决图表解析中的挑战提供了新的思路和方法。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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