微软、GitHub 和 open AI(GitHub Copilot 背后的所有公司)因涉嫌使用人工智能复制开源代码违反版权法而被起诉。上周在加州提起的诉讼被认为是第一个涉及“人工智能系统”的重大版权诉讼，的潜在损害赔偿达到 90 亿美元。
这场诉讼主要是因为，你们大多数人可能都知道，Copilot 被发现在不提供信用的情况下反刍大段的授权代码，这是许多用户发现的。这也可能给图像模型带来问题，因为当我们从训练集中生成备份图像或敏感数据时，类似的事情也会发生。正因为如此，这场诉讼的结果将为未来人工智能侵犯版权、知识产权或其他受限制信息的情况树立一个重要的先例。这也必将引发对如何防止这种情况发生的调查！
附注:我们有了由我们在 Activeloop 的朋友提供的 NeurIPS 赠品的结果！恭喜西蒙和阿拉夫！我很高兴能在那里见到你本人！
- 中途 V4 出来了！ V4 是中旅从零开始培养的新机型。它有一个全新的代码库，已经工作了 9 个月了！在他们的 Discord 服务器上试用一下。
- Deepmind 奖学金——建立一个更强大、更具包容性的人工智能社区 这些奖学金为来自代表性不足群体的学生提供财政支持，以学习与人工智能及相邻领域相关的研究生课程，获得 Deepmind 导师的支持，并有机会参加领先的人工智能学术会议。“我们的愿景是帮助人工智能生态系统更好地代表社会。deep mind 奖学金项目旨在为代表性不足的群体提供更多机会，消除障碍，让他们能够将自己独特的视角和背景带入令人兴奋的人工智能领域。”
- 商家想从 AI 身上得到什么？ 在 Capital One 委托的一项研究中，Forrester Consulting 调查了北美的 150 名数据管理决策者，了解他们组织的 ML 目标、挑战以及实施 ML 的计划。受访者透露，ML 正开始推动业务影响，自动化异常检测是未来一至三年的首要任务。
一些额外的重要亮点:
- 53%的受访者计划通过利用 ML 来提高业务效率。
- 73%的受访者认为数据流的透明性、可追溯性和可解释性具有挑战性。
- 67%的受访者打算利用合作关系来填补 ML 员工缺口。
- TAP-Vid:追踪视频中任意点的基准 T5:追踪视频中物理表面上的点的新基准！
- 因子遮片:为重新合成任务重新定义视频遮片 他们提出了因子遮片，这是视频遮片问题在反事实视频合成方面的替代表述，更适合重新合成任务。
- 易于访问的文本到图像生成放大了大规模的人口统计刻板印象 他们发现，易于访问的文本到图像模型放大了危险而复杂的刻板印象，这些刻板印象难以预测，用户或模型所有者也不容易减轻。
享受这些论文和新闻摘要？ 在你的收件箱里获取每日回顾 ！
是的，时候到了！人工智能现在甚至可以帮你找到爱情！由 vladm#8251 分享的迷因。
Fausto_ST 将他对这一趋势的兴趣与他在 Twitter 上的#100DaysOfNoCode 挑战结合起来，制作了一个很酷的人工智能图像工具目录🚀
检查一下，真的做的很好，很详尽！一个非常酷的项目，也有利于其他对 AI x 图像工具感兴趣的人👇
https://ai-image-tools.softr.app/
你怎么想呢?加入不和的讨论。
一组受自然过程启发的独特的问题解决技术和方法被称为“自然启发的算法”在计算机科学和运筹学中使用的蚁群优化算法(ACO)是一种解决计算问题的概率方法，该计算问题可以简化为通过图寻找适当的路径。这篇博客简要解释了 ACO 背后的直觉和数学。
通过康斯坦丁·普鲁申尼科夫使用 TensorFlow、LightGBM 和 CatBoost 处理不平衡数据集
如果你有兴趣在《走向人工智能》上发表文章，查看我们的指南并注册。如果您的作品符合我们的编辑政策和标准，我们会将其发布到我们的网络上。
高级/职员机器学习工程师，基础设施&收入 (远程)
机器学习工程师，Copilot 模型改进@ Github (远程，美国)
有兴趣在此分享工作机会吗？联系 sponsors@towardsai.net 或在我们的#招聘频道上发布机会不和谐 ！
如果你正在准备你的下一次机器学习面试，不要犹豫，来看看我们领先的面试准备网站， 五彩纸屑 ！
