今日上午,一条名叫#未经授权音乐全部下线#的关键词悄悄爬上了微博实时热搜榜的前十位,音乐真的不能在网上“随便”下载了么?
这要从国家版权局的一则通知说起,以下为《关于责令网络音乐服务商停止未经授权传播音乐作品的通》全文。
从全球来看,数字音乐的收益正在节节攀升,但在中国,付费音乐可以说是刚刚起步。而属于音乐圈的维护版权运动正在进行中。
加强音乐版权保护究竟有哪些好处?其一,给了更多歌手/原创者们创作的动力;其二,加强国际合作,让音乐作品相关权利人在世界范围内得到更好保护;其三,让用户得到更为贴心的服务,音乐的品质更佳。(整理于互联网)
值得一提的是,属于“音乐版权”的战争也刚刚打响,就如视频网站的战争一样,谁能拥有更多的音乐资源,才能圈到更大的领土。
网友们,你更看好谁家的音乐服务呢?
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。