11bet win

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của 11bet win. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ 11bet win.Theo TechSpot, một nhóm tác giả tại Mỹ đã đệ đơn kiện Meta với cáo buộc công ty này sử dụng trái phép các cuốn sách để huấn luyện mô hình AI tạo sinh (generative AI). Trong khi Meta phủ nhận hành vi vi phạm bản quyền, các email nội bộ vừa được công khai cho thấy một số nhân sự cấp cao và kỹ sư của công ty đã thảo luận về việc tải xuống kho sách lậu để phục vụ quá trình huấn luyện AI.Hồ sơ vụ kiện cho thấy Meta đã sử dụng các tập dữ liệu gây tranh cãi, bao gồm "LibGen" - kho lưu trữ hàng triệu cuốn sách bị vi phạm bản quyền. Trước đây, Meta từng lập luận rằng việc sử dụng những dữ liệu này thuộc phạm vi "sử dụng hợp lý". Tuy nhiên, các email mới tiết lộ Meta không chỉ tải về mà còn phân phối các tệp dữ liệu này thông qua mạng BitTorrent, đặt ra những vấn đề pháp lý nghiêm trọng.Theo nội dung email, Meta đã tải xuống và chia sẻ ít nhất 81,7 terabyte dữ liệu từ nhiều kho sách vi phạm bản quyền, trong đó có 35,7 terabyte từ Z-Library và LibGen. Các nguyên đơn gọi đây là một "chiến dịch torrent đáng kinh ngạc" khi Meta không chỉ tải về mà còn chủ động lan truyền các tệp dữ liệu này ở quy mô lớn.Một email nội bộ từ tháng 4.2023 của nhà nghiên cứu Nikolay Bashlykov thuộc Meta ghi nhận: "Torrent trên máy tính công ty có vẻ không ổn." Dù câu nói này kết thúc bằng một biểu tượng cảm xúc cười, nhưng chỉ vài tháng sau, giọng điệu của ông đã thay đổi rõ rệt. Vào tháng 9.2023, Bashlykov cho biết ông đã liên hệ với bộ phận pháp lý của Meta vì hành vi sử dụng torrent - đồng nghĩa với việc "gieo mầm" dữ liệu vi phạm bản quyền rõ ràng là vi phạm luật.Các tài liệu cũng chỉ ra rằng Mark Zuckerberg, CEO của Meta, đã nhận thức được việc công ty sử dụng LibGen. Để tránh bị phát hiện, Meta được cho là đã triển khai các máy chủ bên ngoài hệ thống chính của Facebook nhằm che giấu hoạt động torrent và phân phối dữ liệu. Một email nội bộ khác của nhân viên Frank Zhang đề cập đến chiến thuật này với thuật ngữ "chế độ tàng hình" (stealth mode).Hiện tại, Meta đang đầu tư mạnh vào phát triển AI và các dịch vụ liên quan đến AI tạo sinh. Công ty cũng đang tìm cách tích hợp các chatbot và nhân vật AI vào hệ sinh thái mạng xã hội của mình. Tuy nhiên, trước những bằng chứng mới được tiết lộ, Meta có thể gặp nhiều khó khăn trong việc bảo vệ lập luận "sử dụng hợp lý" của mình khi đối mặt với vụ kiện từ các tác giả. ️

Theo Reuters, biên bản cuộc họp của Fed cho thấy, các quan chức lo ngại việc lạm phát duy trì mức cao, làm suy yếu hy vọng hạ lãi suất trong ngắn hạn của Mỹ. Các nhà đầu tư từng kỳ vọng việc giảm lãi suất vào tháng 6 giờ đây lấy mốc tháng 9 là thời điểm có khả năng xảy ra hơn. Việc cắt giảm lãi suất chậm hơn có thể làm giảm nhu cầu dầu. ️

Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ. ️