谷歌最新的“有用内容更新”进行了第三次迭代，旨在改变其对人工智能生成内容的立场。该更新于2022年8月首次推出，主要目标是将内容分类为“为搜索引擎编写”或“为人们编写”。这一合作是否会实现尚不确定，但可以预见，未来人工智能生成的内容将在网络上不断增加。
微软Bing搜索平台集成了基于DALL-E3的图片生成式AI功能，让用户可以通过文字提示来生成图像。但是这项新功能很快就在用户的“测试”中出现了问题，他们尝试输入一些敏感词语，AI结果生成了涉及恐怖主义和侵犯知识产权的图像。尽管仍不完美，但微软此举显示出了一定程度约束自己技术的意图。
借助用户时长上的优势，不断内化竞争对手的核心能力，成为超级App的一种宿命，抖音也不会例外。作者|李威抖音的内容在悄悄变长，很多用户都没有意识到，自己已经在不自觉地观看更多时长5分钟以上视频。身在风暴中心，最密不透风的防守，也是一种进攻。
谷歌一直倡导「人类编写的内容，为人类服务」的理念。但在最近的更新中，这家搜索巨头悄然改变了自己的规则，承认了人工智能的崛起。谷歌似乎专注于内容质量不是将人类贡献与机器创造区分开来。
由于人工智能的发展，AI生成的文本在很多领域都被大量应用了。但我们同样也有了一些担心，比如内容真实性和原创性。在数字时代，让WriteHuman帮助你重定义AI内容的可能性。
Adobe日前与微软等公司共同推出了一个新符号，用以标注内容是否由人工智能工具生成。该符号将嵌入在内容的元数据中，当用户浏览图片时，将显示内容的制作工具和所有权信息。随着AI生成假信息的担忧加剧，各大科技公司也在积极开发各种水印系统来标注AI内容。
众筹平台BackerKit宣布，从即日起将不允许在其平台上使用人工智能生成的内容，包括众筹项目中的艺术作品。这一决定与其主要竞争对手Kickstarter形成了鲜明的对比，后者并没有类似的限制。BackerKit还表示，作为该政策的一部分，将自动阻止创作者上传到其平台的内容用于训练AI。
备受关注的大语言模型，核心是自然语言的理解与文本内容的生成，对于此，你是否好奇过它们究竟是如何理解自然语言并生成内容的，其工作原理又是什么呢?要想了解这个，我们就不得不先跳出大语言模型的领域，来到机器翻译这里。传统的机器翻译方式是采用RNN循环神经网络。以上就是大语言模型的工作原理了，强大Transformer的实用性还不止于在自然语言处理领域，包括�
英国反垄断监管机构“竞争与市场管理局”提出了管理AI模式的新标准，旨在规范AI技术的健康发展。这些标准涵盖了问责、访问、透明度等7个方面。英国政府希望通过科学监管，推动AI技术的健康发展，既促进创新，也保护公平竞争和消费者权益。
直播短视频的出现，让很多人有了新的方式记录生活。网友们各种各样的兴趣爱好，也通过平台内容的推送进一步扩散。就拿摩托车来说，这个在中国很多城市都有禁行条款的交通工具，在抖音里与摩托车相关的话题视频，播放量高达951亿次。然而，当摩托车与流量挂上钩，摩托车就不再是简单的交通工具，而是众多主播达人吸粉、树立人数的符号。但就和所有主播涨粉的流�
