
2015年4月24日,搜狐視頻在世界知識產權日前宣布,有視頻網站盜播搜狐視頻享有獨家信息網絡傳播權的日本動漫作品《灌籃高手》的維權訴訟案件,經北京市海淀區(qū)人民法院判決一審勝訴。這是搜狐視頻2014年底開展日漫專項維權行動以來獲得的首例針對日漫作品的勝訴案件,也是行業(yè)首起日漫維權勝訴判例。
搜狐視頻針對日本動漫發(fā)起專項維權行動以來,通過監(jiān)控、發(fā)函、電話溝通,并配合行政投訴和民事訴訟等多項手段,持續(xù)開展反盜版行動,經過4個月持續(xù)不斷的行動, 盜用搜狐視頻獨家日漫作品侵權鏈接從年初的7000多條已降至目前的800多條。去年12月,針對有部分網站未經許可,擅自在其網上播放日本動漫《灌籃高手》的行為,搜狐視頻以侵害作品信息網絡傳播權為由提起訴訟。針對搜狐視頻獨家日本動漫的盜播行為,搜狐視頻均已進行了證據保全,公證動漫作品達數百部次,涉及侵權網站十幾家。由于日本動漫作品版權情況復雜,境外證據的取得存在一定難度,且鮮有權利方就日本動漫發(fā)起維權訴訟,因此很多網站在明知侵權的情況下仍肆意盜播。搜狐視頻對此進行專項研究、對海內外相關證據進行搜集整理,并首次發(fā)起規(guī)模維權。隨著首例日漫作品維權案件的勝訴,對于長期不下線或反復侵權的網站,搜狐視頻將進一步采取包括訴訟在內的各項手段,鞏固日漫維權的成果。
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浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數據集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。