北京时间4月10日消息,据路透社报道,Facebook在欧洲多个国家正遭遇隐私侵犯指控,其中来自奥地利的2.5万名用户以Facebook侵犯了他们的隐私数据为由,对后者提起集体诉讼,并要求Facebook向每用户提供500欧元(约合538美元)的损失赔偿。
当地时间周四,在这起集体诉讼听证会首日长达四个小时的法庭辩论中,Facebook律师提出了一系列程序上的反对意见,试图说服法官阻止2.5万名用户发起的集体诉讼。
Facebook律师尼古拉斯(Nikolaus Pitkowitz)向法官陈述表示:“该诉讼在程序上是不合法的,所依据内容是不合理的。”
据悉,这起集体诉讼由一名27岁的奥地利法学学生马克斯·施雷姆斯(Max Schrems)在去年发起。施雷姆斯在诉状中指控Facebook侵犯用户隐私信息,包含协助美国国家安全局(NSA)实施“棱镜计划”提取了用户个人 数据,并要求Facebook向每名用户赔偿500欧元。施雷姆斯则指责Facebook从事拖延战术,他表示:“这是一个典型的策略,因为大多数消费者将为此耗尽时间和金钱。”
而法院法官表示,无论法庭是否能够处理这一案件,在今年夏季之前都将对该集体诉讼作出书面裁决。
好文章,需要你的鼓励
本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。
这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。
中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。
这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。