Meta与8家头部媒体达成数据授权协议,将在Meta AI聊天机器人中提供实时新闻问答和文章链接,覆盖全球突发、娱乐及本地新闻。用户提问可获得可点击信源,合作伙伴将获得新增流量和分成。这是Meta自2022年停止新闻付费、2024年取消Facebook新闻标签后,首次大规模为新闻内容支付版权费,覆盖200个国家,全平台即时接入。
《纽约时报》起诉AI搜索公司Perplexity,指控其未经授权大量复制并传播其新闻、视频等版权内容,要求法院禁止侵权行为并赔偿损失。这是该报继去年起诉OpenAI和微软后,第二起针对生成式AI的版权诉讼。诉状指出,Perplexity的检索增强生成技术输出内容与原文几乎一致,仅今年8月就向纽时网站发起超17.5万次爬取请求。
《芝加哥论坛报》起诉AI公司Perplexity,指控其未经授权抓取新闻内容、绕过付费墙并直接生成原文级别结果。报社律师曾询问内容使用情况,Perplexity回应称未将文章用于模型训练,但承认可能涉及非逐字事实引用。
意大利出版商协会FIEG投诉谷歌AI概述功能,称其AI摘要直接显示在搜索结果中,导致原创新闻内容被挤压到页面下方,影响新闻可见性并造成出版商收入下降。
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基于google/gemma-3-270m构建的轻量级迪维希语预训练模型,在包含新闻文章、维基百科内容和通用网页文本等大规模迪维希语文本数据上进行训练,为迪维希语相关任务提供强大支持。
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基于mBART-50多语言模型微调的萨拉基语新闻摘要模型,支持从萨拉基语新闻内容生成简洁摘要
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基于google/flan-t5-base微调的文本摘要模型,专为新闻内容摘要优化
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基于T5-small架构微调的文本摘要模型,专门用于处理股票新闻内容
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该模型旨在对新闻文章进行分类,帮助用户快速识别和整理新闻内容。
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基于Mistral-7B-v0.1微调的新闻内容生成模型,可根据标题自动生成新闻内容
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这是一个基于DistilBERT的虚假新闻检测模型,能够根据文本内容将新闻文章分类为真实或虚假。
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NoticIA-7B是一个基于西班牙语的新闻摘要生成模型,专注于处理新闻内容并生成摘要。
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基于mT5架构的土耳其语新闻文本摘要模型,使用土耳其语经济与时事新闻数据集训练而成,能够生成新闻文本的核心内容摘要。
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基于PEGASUS架构的印尼文摘要生成模型,在Liputan6新闻数据集上微调,适用于印尼文新闻内容的自动摘要生成。
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这是一个多语言新闻分类模型,能够根据IPTC新闻代码对挪威语、瑞典语和英语的新闻内容进行分类,支持16个预定义类别。
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基于NoticIA数据集微调的西班牙语标题党新闻摘要生成模型,能揭示耸动标题背后的真实内容
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这是一个基于GPT2架构的孟加拉语文本摘要生成模型,专门针对新闻内容进行优化。
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基于KPF-BERT的韩语命名实体识别模型,专为新闻媒体内容优化
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用于检测韩语新闻真实性的分类模型,可识别虚假或误导性内容
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该模型是基于GPT2进一步预训练的,通过COVID-19相关的新闻文章融入了特定上下文,适用于生成与COVID-19相关的内容。
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基于Pegasus架构微调的新闻摘要生成模型,专门针对BBC新闻内容优化
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基于BERT架构的荷兰语文本分类模型,用于检测新闻标题中的讽刺内容
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