2023年9月30日 星期六
每日一博 | 揭秘编码器与解码器语言模型
每日一博 | 揭秘编码器与解码器语言模型
https://my.oschina.net/oneflow/blog/10109514
Transformer架构的问世标志着现代语言大模型时代的开启。自2018年以来，各类语言大模型层出不穷。 通过LLM进化树（github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide）来看，这些语言模型主要分为三类：一是"仅编码器"，该类语言模型擅长文本理解，因为它们允许信息在文本的两个方向上流动；二是"仅解码器"，该类语言模型擅长文本生成，因为信息只能从文本的左侧向右侧流动，并以自回归方式有效生成新词汇；三"编码器-解码器"组，该类语言模型对上述两种模型进行了结合，用于完成需要理解输入并生成输出的任务，例如翻译。 本文作者Sebastian Raschka对这三类语言模型的工作原理进行了详细解读。他是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员，也是《Machine Learning Q and AI》的作者。 （以下内容由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-encoder-and-decoder) 来源 | Ahead of AI OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 有人希望我能深入介绍一下语言大模型（LLM）的相关术语，并解释我们现在认为理所当然的一些技术性更强的术语，包括"编码器式"和"解码器式"LLM等。这些术语是什么意思？ 编码器和解码器架构基本上都使用了相同的自注意力层对单词词元（token）进行编码，然而，不同的是：编码器被设计为学习可以用于各种预测建模任务（如分类）的嵌入；解码器被设计用于生成新的文本，例如回答用户的查询等。 1原始Transformer 原始 Transformer 架构（"Attention Is All You Need"，2017年）是为英法和英德语言翻译而开发的，它同时使用了编码器和解码器，如下图所示。 上图中，输入文本（即要翻译的句子）首先被分词为单独的单词词元，然后通过嵌入层对这些词元进行编码，完成后进入编码器部分。接下来，在每个嵌入的单词上添加位置编码向量，之后，这些嵌入会通过多头自注意力层。多头注意力层之后会进行残差与层归一化（Add & normalize），它进行了一层标准化操作，并通过跳跃连接（skip connection，也称为残差连接或快捷连接）添加原始嵌入。最后，进入"全连接层"（它是由两个全连接层（全连接层之间有一个非线性激活函数）组成的小型多层感知器）之后，输出会被再次"残差与层归一化"，然后再将输出传递到解码器模块的多头自注意力层。 上图的解码器部分与编码器部分的整体结构十分相似，关键区别是它们的输入和输出内容。编码器要接收进行翻译的输入文本，而解码器则负责生成翻译后的文本。 2编码器 上图展示的原始 Transformer 架构中的编码器部分负责理解和提取输入文本中的相关信息，它输出的是输入文本的一个连续表示（嵌入），然后将其传递给解码器。最终，解码器根据从编码器接收到的连续表示生成翻译后的文本（目标语言）。 多年来，基于原始 Transformer 模型中的编码器模块开发了多种仅编码器架构。其中两个最具代表性的例子是 BERT（ 用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练 2018）和 RoBERTa（鲁棒优化的 BERT 预训练方法，2018）。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer 编码器模块的仅编码器架构，它使用掩码语言建模（如下图所示）和下一个句子预测任务，在大型文本语料库上进行预训练。 BERT 式 Transformer 中使用的掩码语言建模预训练目标图示。 掩码语言建模的主要思路是在输入序列中随机掩码（或替换）一些单词词元，并训练模型根据上下文来预测原始的掩码词元。 除上图所示的掩码语言建模预训练任务之外，下一个句子预测任务要求模型去预测两个随机排列的句子在原始文档中的语句顺序是否正确。例如，两个用[SEP]标记分隔开的随机句子： [CLS] Toast is a simple yet delicious food [SEP] It's often served with butter, jam, or honey. [CLS] It's often served with butter, jam, or honey. [SEP] Toast is a simple yet delicious food. 其中，[CLS]词元是模型的占位符，提示模型返回一个 True 或 False 标签，用来表示句子顺序是否正确。 掩码语言和下一个句子预训练目标使得 BERT 可以大量学习输入文本的上下文表示，然后可以针对各种下游任务（如情感分析、问答和命名实体识别）对这些表示进行微调。 RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）是 BERT 的优化版本。它与 BERT 保持了相同的整体架构，但进行了一些训练和优化改进，例如更大的 batch 尺寸，更多的训练数据，并去除了下一个句子预测任务。这些改进使得 RoBERTa 拥有更好的性能，相比 BERT，RoBERTa 能更好地处理各种自然语言理解任务。 3解码器 回到本节开头的原始 Transformer 架构，解码器中的多头自注意机制与编码器中的类似，但经过掩码处理，以防模型关注到未来位置，确保对位置 i 的预测仅基于已知的小于 i 的输出位置。下图为解码器逐词生成输出的过程。 原始 Transformer 中的下一个句子预测任务示意图。 这种掩码操作（在上图中可明确看到，但实际上在解码器的多头自注意机制内部发生）对于在训练和推理过程中保持 Transformer 模型的自回归特性至关重要。自回归特性能确保模型逐个生成输出词元，并使用先前生成的词元作为上下文，以生成下一个词元。 多年来，研究人员在原始编码器-解码器 Transformer 架构的基础上进行扩展，开发出了几种仅解码器模型，这些模型能高效处理各种自然语言任务，其中最著名的是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。 GPT系列模型为仅解码器模型，它们在大规模无监督文本数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，如文本分类、情感分析、问答和摘要生成等。GPT 模型包括 GPT-2、GPT-3（GPT-3 于2020年发布，具备少样本学习能力）以及最新的 GPT-4，这些模型在各种基准测试中展现出了卓越性能，是目前最受欢迎的自然语言处理架构。 GPT 模型最引人注目的特性之一是涌现特性。涌现特性指的是模型在下一个词预测的预训练中发展出来的能力和技能。尽管这些模型只是被训练预测下一个词，但预训练后的模型却能够执行各种任务，如文本摘要生成、翻译、问答和分类等。此外，这些模型可通过上下文学习来完成新任务，而无需更新模型参数。 4 编码器-解码器混合模型 BART (Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension, 2019) and T5 (Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer, 2019). 除传统的编码器和解码器架构之外，新型编码器-解码器模型的发展取得了重大突破，充分发挥了编码器和解码器模型的优势。这些模型融合了新颖技术、预训练目标或架构修改，以提高在各种自然语言处理任务中的性能表现。下面是一些值得关注的新型编码器-解码器模型： BART（用于自然语言生成、翻译和理解的去噪序列到序列预训练模型，2019年发布） T5（通过统一的文本到文本 Transformer 来探索迁移学习的极限，2019年发布）。 编码器-解码器模型通常用于自然语言处理，这些任务涉及理解输入序列并生成相应的输出序列。这些序列往往具有不同的长度和结构。这种模型在需要复杂映射以及捕捉输入序列和输出序列之间的元素关系的任务中表现出色。编码器-解码器模型常用于文本翻译和摘要生成等任务。 5术语和行话 这些模型（包括仅编码器、仅解码器和编码器-解码器模型）都属于序列到序列模型（通常简称为"seq2seq"）。值得注意的是，虽然我们将 BERT 模型称为仅编码器模型，但"仅编码器"这个描述可能会引起误解，因为这些模型在预训练期间也会将嵌入解码为输出的词元或文本。 换句话说，仅编码器和仅解码器架构都在进行"解码"。然而，与仅解码器和编码器-解码器架构不同，仅编码器架构不是以自回归的方式进行解码。自回归解码是指逐个词元地生成输出序列，其中每个词元都基于先前生成的词元。相比之下，仅编码器模型不会以这种方式生成连贯的输出序列。相反，它们专注于理解输入文本并生成特定任务的输出，如标签预测或词元预测。 6结论 简而言之，编码器模型在学习用于分类任务的嵌入表示方面非常受欢迎，编码器-解码器模型用于生成任务，这些任务依赖输入，以生成输出（例如翻译和摘要生成），而仅解码器模型则用于其他类型的生成任务，包括问答。 自首个 Transformer 架构问世以来，已经开发出数百种编码器、解码器和编码器-解码器混合模型，模型概览如下图所示： 按架构类型和开发者分类的部分最受欢迎的大型语言 Transformer。 尽管仅编码器模型逐渐失去了关注度，但 GPT-3、ChatGPT 和 GPT-4 等仅解码器模型在文本生成方面取得了重大突破，并开始广泛流行。然而，仅编码器模型在基于文本嵌入进行预测模型训练方面仍然非常有用，相较于生成文本，它具备独特优势。 其他人都在看 语言大模型的进化轨迹 通俗解构语言大模型的工作原理 PyTorch创始人：开源成功的方法论 大模型的无限上下文与数据集组合艺术 GPT-4.5前瞻：代码解释器，编程新纪元 OpenAI首席科学家：通向无监督学习之路 OpenAI对齐负责人："驾驭"超级智能四年计划 试用OneFlow: github.com/Oneflow-Inc/oneflow/ 本文分享自微信公众号 - OneFlow（OneFlowTechnology）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与"OSC源创计划"，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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Transformer架构的问世标志着现代语言大模型时代的开启。自2018年以来，各类语言大模型层出不穷。 通过LLM进化树（github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide）来看，这些语言模型主要分为三类：一是"仅编码器"，该类语言模型擅长文本理解，因为它们允许信息在文本的两个方向上流动；二是"仅解码器"，该类语言模型擅长文本生成，因为信息只能从文本的左侧向右侧流动，并以自回归方式有效生成新词汇；三"编码器-解码器"组，该类语言模型对上述两种模型进行了结合，用于完成需要理解输入并生成输出的任务，例如翻译。 本文作者Sebastian Raschka对这三类语言模型的工作原理进行了详细解读。他是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员，也是《Machine Learning Q and AI》的作者。 （以下内容由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-encoder-and-decoder) 来源 | Ahead of AI OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 有人希望我能深入介绍一下语言大模型（LLM）的相关术语，并解释我们现在认为理所当然的一些技术性更强的术语，包括"编码器式"和"解码器式"LLM等。这些术语是什么意思？ 编码器和解码器架构基本上都使用了相同的自注意力层对单词词元（token）进行编码，然而，不同的是：编码器被设计为学习可以用于各种预测建模任务（如分类）的嵌入；解码器被设计用于生成新的文本，例如回答用户的查询等。 1原始Transformer 原始 Transformer 架构（"Attention Is All You Need"，2017年）是为英法和英德语言翻译而开发的，它同时使用了编码器和解码器，如下图所示。 上图中，输入文本（即要翻译的句子）首先被分词为单独的单词词元，然后通过嵌入层对这些词元进行编码，完成后进入编码器部分。接下来，在每个嵌入的单词上添加位置编码向量，之后，这些嵌入会通过多头自注意力层。多头注意力层之后会进行残差与层归一化（Add & normalize），它进行了一层标准化操作，并通过跳跃连接（skip connection，也称为残差连接或快捷连接）添加原始嵌入。最后，进入"全连接层"（它是由两个全连接层（全连接层之间有一个非线性激活函数）组成的小型多层感知器）之后，输出会被再次"残差与层归一化"，然后再将输出传递到解码器模块的多头自注意力层。 上图的解码器部分与编码器部分的整体结构十分相似，关键区别是它们的输入和输出内容。编码器要接收进行翻译的输入文本，而解码器则负责生成翻译后的文本。 2编码器 上图展示的原始 Transformer 架构中的编码器部分负责理解和提取输入文本中的相关信息，它输出的是输入文本的一个连续表示（嵌入），然后将其传递给解码器。最终，解码器根据从编码器接收到的连续表示生成翻译后的文本（目标语言）。 多年来，基于原始 Transformer 模型中的编码器模块开发了多种仅编码器架构。其中两个最具代表性的例子是 BERT（ 用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练 2018）和 RoBERTa（鲁棒优化的 BERT 预训练方法，2018）。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer 编码器模块的仅编码器架构，它使用掩码语言建模（如下图所示）和下一个句子预测任务，在大型文本语料库上进行预训练。 BERT 式 Transformer 中使用的掩码语言建模预训练目标图示。 掩码语言建模的主要思路是在输入序列中随机掩码（或替换）一些单词词元，并训练模型根据上下文来预测原始的掩码词元。 除上图所示的掩码语言建模预训练任务之外，下一个句子预测任务要求模型去预测两个随机排列的句子在原始文档中的语句顺序是否正确。例如，两个用[SEP]标记分隔开的随机句子： [CLS] Toast is a simple yet delicious food [SEP] It's often served with butter, jam, or honey. [CLS] It's often served with butter, jam, or honey. [SEP] Toast is a simple yet delicious food. 其中，[CLS]词元是模型的占位符，提示模型返回一个 True 或 False 标签，用来表示句子顺序是否正确。 掩码语言和下一个句子预训练目标使得 BERT 可以大量学习输入文本的上下文表示，然后可以针对各种下游任务（如情感分析、问答和命名实体识别）对这些表示进行微调。 RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）是 BERT 的优化版本。它与 BERT 保持了相同的整体架构，但进行了一些训练和优化改进，例如更大的 batch 尺寸，更多的训练数据，并去除了下一个句子预测任务。这些改进使得 RoBERTa 拥有更好的性能，相比 BERT，RoBERTa 能更好地处理各种自然语言理解任务。 3解码器 回到本节开头的原始 Transformer 架构，解码器中的多头自注意机制与编码器中的类似，但经过掩码处理，以防模型关注到未来位置，确保对位置 i 的预测仅基于已知的小于 i 的输出位置。下图为解码器逐词生成输出的过程。 原始 Transformer 中的下一个句子预测任务示意图。 这种掩码操作（在上图中可明确看到，但实际上在解码器的多头自注意机制内部发生）对于在训练和推理过程中保持 Transformer 模型的自回归特性至关重要。自回归特性能确保模型逐个生成输出词元，并使用先前生成的词元作为上下文，以生成下一个词元。 多年来，研究人员在原始编码器-解码器 Transformer 架构的基础上进行扩展，开发出了几种仅解码器模型，这些模型能高效处理各种自然语言任务，其中最著名的是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。 GPT系列模型为仅解码器模型，它们在大规模无监督文本数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，如文本分类、情感分析、问答和摘要生成等。GPT 模型包括 GPT-2、GPT-3（GPT-3 于2020年发布，具备少样本学习能力）以及最新的 GPT-4，这些模型在各种基准测试中展现出了卓越性能，是目前最受欢迎的自然语言处理架构。 GPT 模型最引人注目的特性之一是涌现特性。涌现特性指的是模型在下一个词预测的预训练中发展出来的能力和技能。尽管这些模型只是被训练预测下一个词，但预训练后的模型却能够执行各种任务，如文本摘要生成、翻译、问答和分类等。此外，这些模型可通过上下文学习来完成新任务，而无需更新模型参数。 4 编码器-解码器混合模型 BART (Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension, 2019) and T5 (Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer, 2019). 除传统的编码器和解码器架构之外，新型编码器-解码器模型的发展取得了重大突破，充分发挥了编码器和解码器模型的优势。这些模型融合了新颖技术、预训练目标或架构修改，以提高在各种自然语言处理任务中的性能表现。下面是一些值得关注的新型编码器-解码器模型： BART（用于自然语言生成、翻译和理解的去噪序列到序列预训练模型，2019年发布） T5（通过统一的文本到文本 Transformer 来探索迁移学习的极限，2019年发布）。 编码器-解码器模型通常用于自然语言处理，这些任务涉及理解输入序列并生成相应的输出序列。这些序列往往具有不同的长度和结构。这种模型在需要复杂映射以及捕捉输入序列和输出序列之间的元素关系的任务中表现出色。编码器-解码器模型常用于文本翻译和摘要生成等任务。 5术语和行话 这些模型（包括仅编码器、仅解码器和编码器-解码器模型）都属于序列到序列模型（通常简称为"seq2seq"）。值得注意的是，虽然我们将 BERT 模型称为仅编码器模型，但"仅编码器"这个描述可能会引起误解，因为这些模型在预训练期间也会将嵌入解码为输出的词元或文本。 换句话说，仅编码器和仅解码器架构都在进行"解码"。然而，与仅解码器和编码器-解码器架构不同，仅编码器架构不是以自回归的方式进行解码。自回归解码是指逐个词元地生成输出序列，其中每个词元都基于先前生成的词元。相比之下，仅编码器模型不会以这种方式生成连贯的输出序列。相反，它们专注于理解输入文本并生成特定任务的输出，如标签预测或词元预测。 6结论 简而言之，编码器模型在学习用于分类任务的嵌入表示方面非常受欢迎，编码器-解码器模型用于生成任务，这些任务依赖输入，以生成输出（例如翻译和摘要生成），而仅解码器模型则用于其他类型的生成任务，包括问答。 自首个 Transformer 架构问世以来，已经开发出数百种编码器、解码器和编码器-解码器混合模型，模型概览如下图所示： 按架构类型和开发者分类的部分最受欢迎的大型语言 Transformer。 尽管仅编码器模型逐渐失去了关注度，但 GPT-3、ChatGPT 和 GPT-4 等仅解码器模型在文本生成方面取得了重大突破，并开始广泛流行。然而，仅编码器模型在基于文本嵌入进行预测模型训练方面仍然非常有用，相较于生成文本，它具备独特优势。 其他人都在看 语言大模型的进化轨迹 通俗解构语言大模型的工作原理 PyTorch创始人：开源成功的方法论 大模型的无限上下文与数据集组合艺术 GPT-4.5前瞻：代码解释器，编程新纪元 OpenAI首席科学家：通向无监督学习之路 OpenAI对齐负责人："驾驭"超级智能四年计划 试用OneFlow: github.com/Oneflow-Inc/oneflow/ 本文分享自微信公众号 - OneFlow（OneFlowTechnology）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与"OSC源创计划"，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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讓ChatGPT、Bing Chat、Google Bard協助產生簡報投影片
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http://isvincent.pixnet.net/blog/post/50663712-%e8%ae%93chatgpt%e3%80%81bing-chat%e3%80%81google-bard%e5%8d%94%e5%8a%a9%e7%94%a2%e7%94%9f%e7%b0%a1%e5%a0%b1%e6%8a%95%e5%bd%b1
教師們常會提到如何藉現在熱門的人工智慧協助製作投影片，不外乎是想要快速產生半成品，教師再繼續往下修改。所以本篇來看看幾個大家手邊在用的生成式AI工具能不能幫的上忙。在此使用： 【指令】為我產生關於「視覺化設計」簡報的6張投影片，每張投影片含有標題和內容，並提供可以在PowrePoint中產生這份簡報的使用VBA程式碼。 在 ChatGPT 中產生 因為我使用 ChatGPT-3.5 來處理，遇到了一些問題：（無法提供實際程式碼） 所以改用 ChatGPT PLUS，先選用：Default 或 Advanced Data Analysis ChatGPT 順利產生 6 張投影片內容： 也提供了 VBA 的程式碼，點選：Copy code。 接著，在 PowerPoint 中新增一個簡報，並且切換至「開發人員」功能表下，並點選：Visual Basic。 在「插入」功能表中選取：模組。 在此貼上先前由 ChatGPT 複製而來的程式碼，並點選「執行」按鈕。 隨即在 PowerPoint 中就會產生這份簡報了。 在 Bing Chat 中產生 在 Bing Chat 中使用相同指令，也是可以順利獲得投影片內容和 VBA 程式碼。 複製方框中的 VBA 程式碼： 執行後產生的簡報如下： 在 Google Bard 中產生 Bard 有順利產生投影片內容： 但是，在 VBA 程式碼方面，顯然是無法人使用的。 如果你的文字內容已在 Word 中打好，也可以直接將內容產生簡報投影片的 VBA 程式碼。 在 ChatGPT 中複製 VBA 程式碼即可在 PowerPoint 中產生簡報。 Bing Chat 也沒問題：
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教師們常會提到如何藉現在熱門的人工智慧協助製作投影片，不外乎是想要快速產生半成品，教師再繼續往下修改。所以本篇來看看幾個大家手邊在用的生成式AI工具能不能幫的上忙。在此使用： 【指令】為我產生關於「視覺化設計」簡報的6張投影片，每張投影片含有標題和內容，並提供可以在PowrePoint中產生這份簡報的使用VBA程式碼。 在 ChatGPT 中產生 因為我使用 ChatGPT-3.5 來處理，遇到了一些問題：（無法提供實際程式碼） 所以改用 ChatGPT PLUS，先選用：Default 或 Advanced Data Analysis ChatGPT 順利產生 6 張投影片內容： 也提供了 VBA 的程式碼，點選：Copy code。 接著，在 PowerPoint 中新增一個簡報，並且切換至「開發人員」功能表下，並點選：Visual Basic。 在「插入」功能表中選取：模組。 在此貼上先前由 ChatGPT 複製而來的程式碼，並點選「執行」按鈕。 隨即在 PowerPoint 中就會產生這份簡報了。 在 Bing Chat 中產生 在 Bing Chat 中使用相同指令，也是可以順利獲得投影片內容和 VBA 程式碼。 複製方框中的 VBA 程式碼： 執行後產生的簡報如下： 在 Google Bard 中產生 Bard 有順利產生投影片內容： 但是，在 VBA 程式碼方面，顯然是無法人使用的。 如果你的文字內容已在 Word 中打好，也可以直接將內容產生簡報投影片的 VBA 程式碼。 在 ChatGPT 中複製 VBA 程式碼即可在 PowerPoint 中產生簡報。 Bing Chat 也沒問題：
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2023年9月26日 星期二
2023年9月23日 星期六
深度生成模型 | 【第 98 期｜本期簡體新書】用Kali Linux的高級功能提高網絡安全測試，帶你完成滲透測試之旅
深度生成模型 | 【第 98 期｜本期簡體新書】用Kali Linux的高級功能提高網絡安全測試，帶你完成滲透測試之旅
https://vw87zqlw.r.ap-northeast-1.awstrack.me/L0/https:%2F%2Fwww.tenlong.com.tw%2Fproducts%2F9787121460180/2/0106018ab5c906c0-7fcd7915-68c1-4f4d-9c67-8af580f1a463-000000/2-zh48Y_RncJbQqBbWwFOoG0noY=125
深度生成模型 構建通用人工智能的關鍵就是無監督學習，而不需要標簽來訓練模型，最簡單的方法就是使用深度生成模型。 more https://vw87zqlw.r.ap-northeast-1.awstrack.me/L0/https:%2F%2Fwww.tenlong.com.tw%2Fproducts%2F9787121460180/2/0106018ab5c906c0-7fcd7915-68c1-4f4d-9c67-8af580f1a463-000000/2-zh48Y_RncJbQqBbWwFOoG0noY=125 商品描述 構建通用人工智能的關鍵就是無監督學習，而不需要標簽來訓練模型，最簡單的方法就是使用深度生成模型。本書主要講述如何將概率建模和深度學習結合起來去構建可以量化周邊環境不確定性的強大的 AI 系統。這種AI系統可以從生成的角度來理解周邊世界。本書涵蓋了深度生成模型的多種類型，包括自回歸模型、流模型、隱變量模型、基於能量的模型等。這些模型構成了以 ChatGPT 為代表的大語言模型，以及以 Stable Diffusion 為代表的擴散模型等深度生成模型背後的技術基石。 本書適合具備微積分、線性代數、概率論等大學本科水平，並且瞭解機器學習、Python 及PyTorch 等深度學習框架的學生、工程師和研究人員閱讀。無論讀者的背景如何，只要對深度生成模型有興趣，都能從本書中獲益。 目錄大綱 第 1 章 為什麽要用深度生成模型1 1.1 AI 不只是做決策 1 1.2 在哪裡使用（深度）生成模型 3 1.3 如何定義（深度）生成模型 4 1.3.1 自回歸模型 5 1.3.2 流模型 5 1.3.3 隱變量模型 6 1.3.4 能量模型 7 1.3.5 概論 7 1.4 本書的目的和內容 8 1.5 參考文獻 9 第 2 章 自回歸模型 13 2.1簡介 13 2.2 由神經網絡參數化的自回歸模型 14 2.2.1 有限記憶 14 2.2.2 基於循環神經網絡的長距記憶 15 2.2.3 基於捲積神經網絡的長距記憶 16 2.3 深度生成自回歸模型實踐 19 2.4 還未結束 22 2.5 參考文獻 24 第 3 章 流模型27 3.1 連續隨機變量的流模型 27 3.1.1 簡介 27 3.1.2 深度生成網絡中的變量替換 30 3.1.3 構建 RealNVP 的組件 32 3.1.4 流模型實踐 33 3.1.5 代碼 34 3.1.6 還未結束 38 3.1.7 ResNet 流模型和 DenseNet 流模型39 3.2 離散隨機變量的流模型 41 3.2.1 簡介 41 3.2.2 R 中還是 Z 中的流模型 44 3.2.3 整形離散流模型 45 3.2.4 代碼 49 3.2.5 接下來的工作 53 3.3 參考文獻 54 第 4 章 隱變量模型 57 4.1 簡介 57 4.2 概率主成分分析 58 4.3 變分自動編碼器：非線性隱變量模型的變分推理60 4.3.1 模型和目標 60 4.3.2 ELBO 的不同解讀 61 4.3.3 VAE 的組件 62 4.3.4 VAE 實踐 65 4.3.5 代碼 66 4.3.6 VAE 的常見問題 71 4.3.7 還有更多 72 4.4 改進變分自動編碼器 75 4.4.1先驗 75 4.4.2 變分後驗 92 4.5 分層隱變量模型 99 4.5.1簡介 99 4.5.2 分層 VAE 103 4.5.3 基於擴散的深度生成模型 112 4.6 參考文獻 121 第 5 章 混合建模128 5.1簡介 128 5.1.1 方法一：從最簡單的情況開始128 5.1.2 方法二：共享參數化 130 5.2 混合建模 130 5.3 代碼實現 132 5.4代碼 134 5.5後續 138 5.6 參考文獻 139 第 6 章 基於能量的模型 141 6.1簡介 141 6.2 模型構建 143 6.3訓練 145 6.4代碼 147 6.5 受限玻爾茲曼機150 6.6結語 153 6.7 參考文獻 154 第 7 章 生成對抗網絡 157 7.1簡介 157 7.2 使用生成對抗網絡做隱含建模159 7.3 代碼實現 162 7.4 不同種類的生成對抗網絡167 7.5 參考文獻 169 第 8 章 用於神經壓縮的深度生成模型 171 8.1簡介 171 8.2 通用壓縮方案 172 8.3 簡短介紹：JPEG 174 8.4 神經壓縮：組件175 8.5後續 185 8.6 參考文獻 185 附錄 A 一些有用的代數與運算知識 187 A.1 範數與內積 187 A.2 矩陣運算188 附錄 B 一些有用的概率論和統計學知識190 B.1 常用概率分佈190 B.2 統計學 192 索引 194
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深度生成模型 構建通用人工智能的關鍵就是無監督學習，而不需要標簽來訓練模型，最簡單的方法就是使用深度生成模型。 more https://vw87zqlw.r.ap-northeast-1.awstrack.me/L0/https:%2F%2Fwww.tenlong.com.tw%2Fproducts%2F9787121460180/2/0106018ab5c906c0-7fcd7915-68c1-4f4d-9c67-8af580f1a463-000000/2-zh48Y_RncJbQqBbWwFOoG0noY=125 商品描述 構建通用人工智能的關鍵就是無監督學習，而不需要標簽來訓練模型，最簡單的方法就是使用深度生成模型。本書主要講述如何將概率建模和深度學習結合起來去構建可以量化周邊環境不確定性的強大的 AI 系統。這種AI系統可以從生成的角度來理解周邊世界。本書涵蓋了深度生成模型的多種類型，包括自回歸模型、流模型、隱變量模型、基於能量的模型等。這些模型構成了以 ChatGPT 為代表的大語言模型，以及以 Stable Diffusion 為代表的擴散模型等深度生成模型背後的技術基石。 本書適合具備微積分、線性代數、概率論等大學本科水平，並且瞭解機器學習、Python 及PyTorch 等深度學習框架的學生、工程師和研究人員閱讀。無論讀者的背景如何，只要對深度生成模型有興趣，都能從本書中獲益。 目錄大綱 第 1 章 為什麽要用深度生成模型1 1.1 AI 不只是做決策 1 1.2 在哪裡使用（深度）生成模型 3 1.3 如何定義（深度）生成模型 4 1.3.1 自回歸模型 5 1.3.2 流模型 5 1.3.3 隱變量模型 6 1.3.4 能量模型 7 1.3.5 概論 7 1.4 本書的目的和內容 8 1.5 參考文獻 9 第 2 章 自回歸模型 13 2.1簡介 13 2.2 由神經網絡參數化的自回歸模型 14 2.2.1 有限記憶 14 2.2.2 基於循環神經網絡的長距記憶 15 2.2.3 基於捲積神經網絡的長距記憶 16 2.3 深度生成自回歸模型實踐 19 2.4 還未結束 22 2.5 參考文獻 24 第 3 章 流模型27 3.1 連續隨機變量的流模型 27 3.1.1 簡介 27 3.1.2 深度生成網絡中的變量替換 30 3.1.3 構建 RealNVP 的組件 32 3.1.4 流模型實踐 33 3.1.5 代碼 34 3.1.6 還未結束 38 3.1.7 ResNet 流模型和 DenseNet 流模型39 3.2 離散隨機變量的流模型 41 3.2.1 簡介 41 3.2.2 R 中還是 Z 中的流模型 44 3.2.3 整形離散流模型 45 3.2.4 代碼 49 3.2.5 接下來的工作 53 3.3 參考文獻 54 第 4 章 隱變量模型 57 4.1 簡介 57 4.2 概率主成分分析 58 4.3 變分自動編碼器：非線性隱變量模型的變分推理60 4.3.1 模型和目標 60 4.3.2 ELBO 的不同解讀 61 4.3.3 VAE 的組件 62 4.3.4 VAE 實踐 65 4.3.5 代碼 66 4.3.6 VAE 的常見問題 71 4.3.7 還有更多 72 4.4 改進變分自動編碼器 75 4.4.1先驗 75 4.4.2 變分後驗 92 4.5 分層隱變量模型 99 4.5.1簡介 99 4.5.2 分層 VAE 103 4.5.3 基於擴散的深度生成模型 112 4.6 參考文獻 121 第 5 章 混合建模128 5.1簡介 128 5.1.1 方法一：從最簡單的情況開始128 5.1.2 方法二：共享參數化 130 5.2 混合建模 130 5.3 代碼實現 132 5.4代碼 134 5.5後續 138 5.6 參考文獻 139 第 6 章 基於能量的模型 141 6.1簡介 141 6.2 模型構建 143 6.3訓練 145 6.4代碼 147 6.5 受限玻爾茲曼機150 6.6結語 153 6.7 參考文獻 154 第 7 章 生成對抗網絡 157 7.1簡介 157 7.2 使用生成對抗網絡做隱含建模159 7.3 代碼實現 162 7.4 不同種類的生成對抗網絡167 7.5 參考文獻 169 第 8 章 用於神經壓縮的深度生成模型 171 8.1簡介 171 8.2 通用壓縮方案 172 8.3 簡短介紹：JPEG 174 8.4 神經壓縮：組件175 8.5後續 185 8.6 參考文獻 185 附錄 A 一些有用的代數與運算知識 187 A.1 範數與內積 187 A.2 矩陣運算188 附錄 B 一些有用的概率論和統計學知識190 B.1 常用概率分佈190 B.2 統計學 192 索引 194
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Inserting permissions to Google Drive file using PyDrive - Stack Overflow
https://stackoverflow.com/questions/60888471/inserting-permissions-to-google-drive-file-using-pydrive/63024758#63024758
可以在Colab裡面掛載Google Drive後，讓它控制檔案權限
file = gd.CreateFile({'title': 'filename', 'parents': [{'teamDriveId': '<your teamDriveId>', 'id': '<file id>'}]})
file.Upload(param={'supportsTeamDrives': True}) # here we can use the pydrive object to update. new_permission = { 'id': 'anyoneWithLink', 'type': 'anyone', 'value': 'anyoneWithLink', 'withLink': True, 'role': 'reader' } permission = file.auth.service.permissions().insert( fileId=file['id'], body=new_permission, supportsTeamDrives=True).execute(http=file.http)Evernote 新一代 AI 搜尋實測，從 AI 過濾到 AI 摘要第二大腦筆記
Evernote 新一代 AI 搜尋實測，從 AI 過濾到 AI 摘要第二大腦筆記
https://www.playpcesor.com/2023/09/evernote-ai-ai-ai.html
對於不喜歡或不擅長整理資料的人來說，「 Evernote 的 AI 搜尋」可以幫助我們用自然語言處理（NLP）快速找到所需筆記，而（本來就）不需花時間整理或使用複雜的標籤系統。或者，當用戶需要找到非常特定的資訊（例如關鍵知識的摘要、特定日期的下一個會議等），但這些資訊可能分散在多個筆記之中，這時候 Evernote 的 AI 搜尋可以從多則筆記總結重點，或是直接秀出隱藏在某則筆記中的答案。在做學習研究，或處理大量工作資料的情況下，能迅速獲得重點摘要可以明確提高效率。目前我實際測試，「 Evernote 的 AI 搜尋」在中文提問與回答上也能支援。Evernote 的 AI 搜尋功能這幾天陸陸續續向用戶推出，我先在電腦端軟體獲得這個功能，後來網頁版也看到，手機 App 倒是尚未出現。以實際測試並真實使用幾天的經驗，結論來說，這個 AI 搜尋功能是：「有用！」，主要有兩種用途：用白話搜尋，而不是下指令過濾：讓使用者用自然語言（白話）描述想怎麼搜尋， Evernote AI 會自動設計適合的搜尋指令與條件。例如：幫我找出這個禮拜的照片，而不是去下日期與照片附件的指令。用白話問問題，直接獲得解答與摘要：透過提問問題，在自己的 Evernote 第二大腦中總結來自一則或多則筆記（包含筆記文件附檔）中的答案，同時也會找到解決問題相關的筆記。例如：直接詢問：「朱騏的卡片盒筆記法如何寫卡片」，除了可以找出有相關答案的筆記外，還會直接總結其中的重點內容！於是，透過 Evernote AI 搜尋，可以一定程度的跳脫傳統關鍵字搜尋的侷限，甚至在某些情況下不依靠分類整理，也不依靠精準關鍵字，也能找到自己需要的答案（筆記內容）。根據 Evernote 的說明，「 AI 搜尋」這個功能目前還在 Beta 測試階段，會在一定時間內開放給免費、付費用戶都能使用，但是未來會變成付費版專屬功能。而在「 AI 搜尋」的隱私上，Evernote 的說明是我們原本的筆記預設並不會上傳給 AI 分析，使用一般搜尋時也不會上傳給 AI 分析。只有在「我們主動啟動 AI 搜尋」，並針對「找出來的幾則最相關筆記」才會提供給第三方的 AI 服務（ Open AI ）進行摘要總結處理。也就是說，我們應該避免透過「 AI 搜尋」去找例如護照號碼、產品機密規格等隱私資料內容。接下來，就根據我幾天的使用經驗，分享具體的應用案例，並看看 Evernote AI 搜尋可以發揮哪些效果。用「白話文」描述你想搜尋的結果，而不是下搜尋指令首先，我們還是可以先使用一般搜尋，需要啟動 AI 搜尋時，在原本的搜尋列中直接切換即可。Evernote AI 搜尋一個非常有用的應用方式，就是「用白話文下搜尋指令」。以前 Evernote 可以用各種方法去過濾筆記的時間、附件、待辦事項，只是需要操作很多選單，或是下很多指令。現在， AI 搜尋可以真正讓我們用「自然語言」完成這個步驟，再也不用打開搜尋選單或是想起搜尋指令。我可以說：「我上週建立的記事。」這樣就會找出建立時間在過去一個禮拜內的所有筆記！而這背後的邏輯，就是利用 AI 先解析「我提問的意思」，然後根據我的提問， AI 設計出適合 Evernote 去搜尋的搜尋語法，自動幫我完成提問的搜尋。這樣真的非常直覺，例如我問：「我最近拍攝的XXX照片。」（XXX是孩子的名字關鍵字），這時候 Evernote AI 會自動做出下面這樣的分析：理解我的意圖，開始設計搜尋指令。去掉像是「我」、「的」這樣的連接詞，保留可能需要的關鍵字後，開始搜尋。針對「最近」這個時間點，設計出搜尋「一週內有更新的筆記」指令。於是，最後「我最近拍攝的XXX照片。」這樣的直覺提問，真的幫我順利找出最近有加入孩子相關照片的筆記內容。所以當我們運用 Evernote AI 搜尋時，可以先試試看，用白話文描述我們想要搜尋的條件，然後讓 AI 自動去設計搜尋的時間指令、附件指令、過濾指令。即使用不那麼精準的關鍵字，也能找到筆記目前 Evernote AI 搜尋在自動設計搜尋條件時，很喜歡使用 OR 這樣的指令，意思是他會去下不同的相關關鍵字，把所有可能相關的筆記找出來。這讓我們在利用 Evernote AI 搜尋提問時，可以稍微不那麼精準地進行描述，例如我用：「朱騏的分享會」去 AI 搜尋（事實上真正的任務關鍵字是導讀會），還是可以找到朱騏相關的卡片盒筆記法導讀會筆記。這邊可以比較一下，如果是用傳統搜尋：「朱騏的分享會」，結果是找不到。用 AI 總結摘要出第二大腦的特定內容更進一步的，我們可以看到 Evernote AI 搜尋還可以進行「 AI 的總結摘要」，從先利用 AI 設計條件後搜尋出來的筆記中，再用 AI 去總結出筆記的重點內容。下面這段 Evernote AI 總結的重點，就讓我很驚艷：「根據導讀會、付費直播的筆記，朱騏的分享會是卡片盒筆記法的線上快閃讀書會，起碼有3場。這些分享會是付費活動，並且在2023年的8月12日、8月24日和9月4日已經舉行過。然而，根據最新的筆記，還有一場朱騏的分享會尚未舉行，預計在2023年9月20日舉行。因此，朱騏的分享會是卡片盒筆記法的線上快閃讀書會，至少有3場。」裡面當然有一些因為 AI 整理後有點語意不清的問題，但理解這個任務的四場活動日期，卻是正確的。於是，如果我們的 Evernote 中有很多資料屬於知識庫，我們可不可以利用 AI 搜尋與摘要，進行知識的重點提問呢？像是：「總結卡片盒筆記法的重點」，就會產出下圖這樣的結果，因為來自多則筆記的拼貼，所以細看會發現每一段不一定能通順的接在一起，但確實是來自多則筆記中各自的重點小摘要。因為 Evernote AI 搜尋背後還是以英文為主，所以有些時候 AI 搜尋的摘要會變成英文，但這時候我們可以透過：「用中文總結 防彈筆記法 重點」這樣的提示，獲得中文的總結內容。下圖中，Evernote AI 先找出跟防彈筆記法最有關係的幾則筆記，然後進行內容的摘要總結。用 AI 搜尋總結進行腦力激盪或知識學習這樣一來，如果之後要寫文章時，可不可以利用 Evernote AI 搜尋進行「提問」，除了找到相關筆記，也能在 AI 摘要中獲得一些靈感呢？例如我用 AI 搜尋：「如何克服拖延？」得到下圖這樣的 AI 摘要，以及相關筆記，這個結果我覺得是很滿意的。或是問一些知識性問答，例如：「慢跑的技巧」，如果第二大腦中有相關資料，也會有摘要解答。也可以用這樣的方式，快速總結原本在 Evernote 第二大腦中的某些資料，例如：「電腦玩物 esor 是誰？」於是獲得一段我自己覺得也算有效的摘要，以及相關的筆記搜尋結果。或是詢問：「 Heptabase 1.0 的功能」，都能獲得還不錯的摘要與搜尋結果。用 AI 直接呼叫出筆記中某一段的關鍵內容？Evernote AI 搜尋的兩種利用方式：利用 AI 設計過濾方式、利用 AI 總結摘要。接著我試試看有沒有辦法兩者結合，搜尋到一些更深入的內容。例如我在 Evernote AI 搜尋中這樣提問：「總結朱騏的導讀會的未完成行動」，讓我很驚訝的是，除了找出正確筆記，也在 AI 摘要中「用粗體字標題」告訴我下一場導讀會的時間！（因為我測試的日期在 9/20 之前）。前面測試的比較像是總結，但有時候我們想要找到的是「某一段特殊內容」，這時候我試試看詢問：「什麼是 逆思維 正向吵架」（也可以問：什麼是逆思維的正向吵架？）結果，真的呼叫出筆記中這一段的知識內容摘要。用長提問讓 AI 根據多則筆記推理出問題回答使用 Evernote AI 搜尋時，一開始我會想要把問題設定得很精準（例如你看我上面的某些提問，其實有點像是組合關鍵字的感覺，只是比較白話）。但是後來我慢慢發現，有時候「很長的提問」反而會有意想不到的好效果。像是我問：「閱讀到一半應該打斷自己，停下來寫一則想法筆記嗎？」沒想到還真的總結到一些不同筆記中的關鍵資料，而且也有找到可以解答這個問題的相關筆記。我又試著問問看：「如何透過寫日記進行覆盤？」而這時候確實也找到了幾則非常相關的筆記，並且總結出有效的摘要。我還嘗試問了一個很久之前我寫過的文章的問題：「如何養成持續撰寫部落格文章的習慣？」不是刻意要去搜尋某一則筆記，而是利用長提問來獲得想要的答案，結果這次 Evernote AI 依然幫我搜尋到正相關的筆記，並且摘要還總結得很好。一些 Evernote AI 搜尋小技巧測試了幾天，還有一些延伸小技巧可以分享。例如提問時，可以試試看：「5W1H 提問方法」什麼是---？為什麼---？何時---？何地---？何人---？如何---？這往往會讓我們簡單快速獲得需要的筆記與摘要解答。可以適度的在關鍵字之間空一格，或是加上連接詞，或是把最重要的關鍵字框起來。讓 AI 更容易判斷怎麼設計搜尋條件。例如：什麼是「防彈筆記法」？也可以試試看用英文提問，在某些資料上更容易獲得豐富的答案。例如：「what is the meaning of PARA」以上就是我這幾天實際測試 Evernote AI 搜尋的案例與心得，我覺得是非常有用的，還在使用 Evernote 的朋友（像我自己），值得好好試試看。延伸閱讀：Evernote 終於實現跨裝置多人即時同步編輯，解決筆記衝突問題Evernote 10.15 推出最適合任務筆記邏輯的「待辦清單管理」全新功能！建立自己的時間管理入口，以我的 Evernote 系統為例圖解我的 Evernote 任務提醒系統，不遺漏下一步行動大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」目前最新著作：《防彈筆記法》訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Evernote 新一代 AI 搜尋實測，從 AI 過濾到 AI 摘要第二大腦筆記）
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對於不喜歡或不擅長整理資料的人來說，「 Evernote 的 AI 搜尋」可以幫助我們用自然語言處理（NLP）快速找到所需筆記，而（本來就）不需花時間整理或使用複雜的標籤系統。或者，當用戶需要找到非常特定的資訊（例如關鍵知識的摘要、特定日期的下一個會議等），但這些資訊可能分散在多個筆記之中，這時候 Evernote 的 AI 搜尋可以從多則筆記總結重點，或是直接秀出隱藏在某則筆記中的答案。在做學習研究，或處理大量工作資料的情況下，能迅速獲得重點摘要可以明確提高效率。目前我實際測試，「 Evernote 的 AI 搜尋」在中文提問與回答上也能支援。Evernote 的 AI 搜尋功能這幾天陸陸續續向用戶推出，我先在電腦端軟體獲得這個功能，後來網頁版也看到，手機 App 倒是尚未出現。以實際測試並真實使用幾天的經驗，結論來說，這個 AI 搜尋功能是：「有用！」，主要有兩種用途：用白話搜尋，而不是下指令過濾：讓使用者用自然語言（白話）描述想怎麼搜尋， Evernote AI 會自動設計適合的搜尋指令與條件。例如：幫我找出這個禮拜的照片，而不是去下日期與照片附件的指令。用白話問問題，直接獲得解答與摘要：透過提問問題，在自己的 Evernote 第二大腦中總結來自一則或多則筆記（包含筆記文件附檔）中的答案，同時也會找到解決問題相關的筆記。例如：直接詢問：「朱騏的卡片盒筆記法如何寫卡片」，除了可以找出有相關答案的筆記外，還會直接總結其中的重點內容！於是，透過 Evernote AI 搜尋，可以一定程度的跳脫傳統關鍵字搜尋的侷限，甚至在某些情況下不依靠分類整理，也不依靠精準關鍵字，也能找到自己需要的答案（筆記內容）。根據 Evernote 的說明，「 AI 搜尋」這個功能目前還在 Beta 測試階段，會在一定時間內開放給免費、付費用戶都能使用，但是未來會變成付費版專屬功能。而在「 AI 搜尋」的隱私上，Evernote 的說明是我們原本的筆記預設並不會上傳給 AI 分析，使用一般搜尋時也不會上傳給 AI 分析。只有在「我們主動啟動 AI 搜尋」，並針對「找出來的幾則最相關筆記」才會提供給第三方的 AI 服務（ Open AI ）進行摘要總結處理。也就是說，我們應該避免透過「 AI 搜尋」去找例如護照號碼、產品機密規格等隱私資料內容。接下來，就根據我幾天的使用經驗，分享具體的應用案例，並看看 Evernote AI 搜尋可以發揮哪些效果。用「白話文」描述你想搜尋的結果，而不是下搜尋指令首先，我們還是可以先使用一般搜尋，需要啟動 AI 搜尋時，在原本的搜尋列中直接切換即可。Evernote AI 搜尋一個非常有用的應用方式，就是「用白話文下搜尋指令」。以前 Evernote 可以用各種方法去過濾筆記的時間、附件、待辦事項，只是需要操作很多選單，或是下很多指令。現在， AI 搜尋可以真正讓我們用「自然語言」完成這個步驟，再也不用打開搜尋選單或是想起搜尋指令。我可以說：「我上週建立的記事。」這樣就會找出建立時間在過去一個禮拜內的所有筆記！而這背後的邏輯，就是利用 AI 先解析「我提問的意思」，然後根據我的提問， AI 設計出適合 Evernote 去搜尋的搜尋語法，自動幫我完成提問的搜尋。這樣真的非常直覺，例如我問：「我最近拍攝的XXX照片。」（XXX是孩子的名字關鍵字），這時候 Evernote AI 會自動做出下面這樣的分析：理解我的意圖，開始設計搜尋指令。去掉像是「我」、「的」這樣的連接詞，保留可能需要的關鍵字後，開始搜尋。針對「最近」這個時間點，設計出搜尋「一週內有更新的筆記」指令。於是，最後「我最近拍攝的XXX照片。」這樣的直覺提問，真的幫我順利找出最近有加入孩子相關照片的筆記內容。所以當我們運用 Evernote AI 搜尋時，可以先試試看，用白話文描述我們想要搜尋的條件，然後讓 AI 自動去設計搜尋的時間指令、附件指令、過濾指令。即使用不那麼精準的關鍵字，也能找到筆記目前 Evernote AI 搜尋在自動設計搜尋條件時，很喜歡使用 OR 這樣的指令，意思是他會去下不同的相關關鍵字，把所有可能相關的筆記找出來。這讓我們在利用 Evernote AI 搜尋提問時，可以稍微不那麼精準地進行描述，例如我用：「朱騏的分享會」去 AI 搜尋（事實上真正的任務關鍵字是導讀會），還是可以找到朱騏相關的卡片盒筆記法導讀會筆記。這邊可以比較一下，如果是用傳統搜尋：「朱騏的分享會」，結果是找不到。用 AI 總結摘要出第二大腦的特定內容更進一步的，我們可以看到 Evernote AI 搜尋還可以進行「 AI 的總結摘要」，從先利用 AI 設計條件後搜尋出來的筆記中，再用 AI 去總結出筆記的重點內容。下面這段 Evernote AI 總結的重點，就讓我很驚艷：「根據導讀會、付費直播的筆記，朱騏的分享會是卡片盒筆記法的線上快閃讀書會，起碼有3場。這些分享會是付費活動，並且在2023年的8月12日、8月24日和9月4日已經舉行過。然而，根據最新的筆記，還有一場朱騏的分享會尚未舉行，預計在2023年9月20日舉行。因此，朱騏的分享會是卡片盒筆記法的線上快閃讀書會，至少有3場。」裡面當然有一些因為 AI 整理後有點語意不清的問題，但理解這個任務的四場活動日期，卻是正確的。於是，如果我們的 Evernote 中有很多資料屬於知識庫，我們可不可以利用 AI 搜尋與摘要，進行知識的重點提問呢？像是：「總結卡片盒筆記法的重點」，就會產出下圖這樣的結果，因為來自多則筆記的拼貼，所以細看會發現每一段不一定能通順的接在一起，但確實是來自多則筆記中各自的重點小摘要。因為 Evernote AI 搜尋背後還是以英文為主，所以有些時候 AI 搜尋的摘要會變成英文，但這時候我們可以透過：「用中文總結 防彈筆記法 重點」這樣的提示，獲得中文的總結內容。下圖中，Evernote AI 先找出跟防彈筆記法最有關係的幾則筆記，然後進行內容的摘要總結。用 AI 搜尋總結進行腦力激盪或知識學習這樣一來，如果之後要寫文章時，可不可以利用 Evernote AI 搜尋進行「提問」，除了找到相關筆記，也能在 AI 摘要中獲得一些靈感呢？例如我用 AI 搜尋：「如何克服拖延？」得到下圖這樣的 AI 摘要，以及相關筆記，這個結果我覺得是很滿意的。或是問一些知識性問答，例如：「慢跑的技巧」，如果第二大腦中有相關資料，也會有摘要解答。也可以用這樣的方式，快速總結原本在 Evernote 第二大腦中的某些資料，例如：「電腦玩物 esor 是誰？」於是獲得一段我自己覺得也算有效的摘要，以及相關的筆記搜尋結果。或是詢問：「 Heptabase 1.0 的功能」，都能獲得還不錯的摘要與搜尋結果。用 AI 直接呼叫出筆記中某一段的關鍵內容？Evernote AI 搜尋的兩種利用方式：利用 AI 設計過濾方式、利用 AI 總結摘要。接著我試試看有沒有辦法兩者結合，搜尋到一些更深入的內容。例如我在 Evernote AI 搜尋中這樣提問：「總結朱騏的導讀會的未完成行動」，讓我很驚訝的是，除了找出正確筆記，也在 AI 摘要中「用粗體字標題」告訴我下一場導讀會的時間！（因為我測試的日期在 9/20 之前）。前面測試的比較像是總結，但有時候我們想要找到的是「某一段特殊內容」，這時候我試試看詢問：「什麼是 逆思維 正向吵架」（也可以問：什麼是逆思維的正向吵架？）結果，真的呼叫出筆記中這一段的知識內容摘要。用長提問讓 AI 根據多則筆記推理出問題回答使用 Evernote AI 搜尋時，一開始我會想要把問題設定得很精準（例如你看我上面的某些提問，其實有點像是組合關鍵字的感覺，只是比較白話）。但是後來我慢慢發現，有時候「很長的提問」反而會有意想不到的好效果。像是我問：「閱讀到一半應該打斷自己，停下來寫一則想法筆記嗎？」沒想到還真的總結到一些不同筆記中的關鍵資料，而且也有找到可以解答這個問題的相關筆記。我又試著問問看：「如何透過寫日記進行覆盤？」而這時候確實也找到了幾則非常相關的筆記，並且總結出有效的摘要。我還嘗試問了一個很久之前我寫過的文章的問題：「如何養成持續撰寫部落格文章的習慣？」不是刻意要去搜尋某一則筆記，而是利用長提問來獲得想要的答案，結果這次 Evernote AI 依然幫我搜尋到正相關的筆記，並且摘要還總結得很好。一些 Evernote AI 搜尋小技巧測試了幾天，還有一些延伸小技巧可以分享。例如提問時，可以試試看：「5W1H 提問方法」什麼是---？為什麼---？何時---？何地---？何人---？如何---？這往往會讓我們簡單快速獲得需要的筆記與摘要解答。可以適度的在關鍵字之間空一格，或是加上連接詞，或是把最重要的關鍵字框起來。讓 AI 更容易判斷怎麼設計搜尋條件。例如：什麼是「防彈筆記法」？也可以試試看用英文提問，在某些資料上更容易獲得豐富的答案。例如：「what is the meaning of PARA」以上就是我這幾天實際測試 Evernote AI 搜尋的案例與心得，我覺得是非常有用的，還在使用 Evernote 的朋友（像我自己），值得好好試試看。延伸閱讀：Evernote 終於實現跨裝置多人即時同步編輯，解決筆記衝突問題Evernote 10.15 推出最適合任務筆記邏輯的「待辦清單管理」全新功能！建立自己的時間管理入口，以我的 Evernote 系統為例圖解我的 Evernote 任務提醒系統，不遺漏下一步行動大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」目前最新著作：《防彈筆記法》訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：Evernote 新一代 AI 搜尋實測，從 AI 過濾到 AI 摘要第二大腦筆記）
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Google Bard人工智慧更新後功能，可以修改回覆內容、進一步Google搜尋、上傳圖片並加分析
Google Bard人工智慧更新後功能，可以修改回覆內容、進一步Google搜尋、上傳圖片並加分析
http://isvincent.pixnet.net/blog/post/50656160-google-bard%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e6%9b%b4%e6%96%b0%e5%be%8c%e5%8a%9f%e8%83%bd%ef%bc%8c%e5%8f%af%e4%bb%a5%e4%bf%ae%e6%94%b9%e5%9b%9e%e8%a6%86
Google Bard 今天有了一些更新，讓人耳目一新，漸漸貼近人的使用需求。提供的新功能，讓使用者能更多元的來使用人工智慧的功能。 *請 AI 修改回覆的內容，例如：短一點、長一點、更簡捷、更口語、更專業。 *透過 Google 搜尋比對 Bard 的回覆 *上傳圖片並加以分析 【指令】請列出台灣在「淨零碳排」的SWOT分析，並以表格呈現。 你可以請 AI 修改回覆的內容，例如：短一點、長一點、更簡捷、更口語、更專業。如此，可以讓使用者調整成自己需求的角度來呈現。 例如：更口語 在此，也可以使用 Google 搜尋： 你可以得到一個 Google 搜尋的建議： 點選之後，即可顯示搜尋結果： Google Bard 允許你上傳圖片， 上傳的圖片可以在 Bard 活動資料中刪除。 【指令】請分析這張圖的內容 點選圖片圖示即可上傳圖片。 結果如下。感覺還不錯，因為其描述了圖片內容，並且在「內容、角度、構圖」等方面加以分析，並且還提供了多個面向的具體分析與使用場合。 我請 Bard 仿製這張圖，結果是失敗的。但是其提供了，如果要拍攝這樣的相片，應該如何處理。 接著，我丟了這張圖，詢問圖裡有什麼。傳回的結果令我十分滿意，幾乎完全命中我的理解。 我請 Bard 分析我拍的相片： 接著，我請 Bard 分析我曾設計過的一張卡片。 我再上傳一張「乖乖」的圖片讓 Bard 分析： 再來一張： 依 Google 的說明：(https://bard.google.com/u/6/updates) 還有這個功能：接續他人分享的對話 當別人透過 Bard 的公開連結分享功能與你分享他們的 Bard 對話，你可以在自己的帳戶中繼續對話，接續別人開啟的話題。 他人的作品往往能激發我們的創意，有越多點子可以參考，我們就越可能發想出真正創新的點子。因此我們推出此功能，讓你能夠輕鬆使用其他人分享的對話，由此展開你的創意探索。
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http://isvincent.pixnet.net/blog/post/50656160-google-bard%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e6%9b%b4%e6%96%b0%e5%be%8c%e5%8a%9f%e8%83%bd%ef%bc%8c%e5%8f%af%e4%bb%a5%e4%bf%ae%e6%94%b9%e5%9b%9e%e8%a6%86
Google Bard 今天有了一些更新，讓人耳目一新，漸漸貼近人的使用需求。提供的新功能，讓使用者能更多元的來使用人工智慧的功能。 *請 AI 修改回覆的內容，例如：短一點、長一點、更簡捷、更口語、更專業。 *透過 Google 搜尋比對 Bard 的回覆 *上傳圖片並加以分析 【指令】請列出台灣在「淨零碳排」的SWOT分析，並以表格呈現。 你可以請 AI 修改回覆的內容，例如：短一點、長一點、更簡捷、更口語、更專業。如此，可以讓使用者調整成自己需求的角度來呈現。 例如：更口語 在此，也可以使用 Google 搜尋： 你可以得到一個 Google 搜尋的建議： 點選之後，即可顯示搜尋結果： Google Bard 允許你上傳圖片， 上傳的圖片可以在 Bard 活動資料中刪除。 【指令】請分析這張圖的內容 點選圖片圖示即可上傳圖片。 結果如下。感覺還不錯，因為其描述了圖片內容，並且在「內容、角度、構圖」等方面加以分析，並且還提供了多個面向的具體分析與使用場合。 我請 Bard 仿製這張圖，結果是失敗的。但是其提供了，如果要拍攝這樣的相片，應該如何處理。 接著，我丟了這張圖，詢問圖裡有什麼。傳回的結果令我十分滿意，幾乎完全命中我的理解。 我請 Bard 分析我拍的相片： 接著，我請 Bard 分析我曾設計過的一張卡片。 我再上傳一張「乖乖」的圖片讓 Bard 分析： 再來一張： 依 Google 的說明：(https://bard.google.com/u/6/updates) 還有這個功能：接續他人分享的對話 當別人透過 Bard 的公開連結分享功能與你分享他們的 Bard 對話，你可以在自己的帳戶中繼續對話，接續別人開啟的話題。 他人的作品往往能激發我們的創意，有越多點子可以參考，我們就越可能發想出真正創新的點子。因此我們推出此功能，讓你能夠輕鬆使用其他人分享的對話，由此展開你的創意探索。
-- gReader Pro
2023年9月22日 星期五
「網際網路檔案館」保存了 6500 億網頁、 700 多萬本電子書和 1073 萬個影片，但官司輸了！
「網際網路檔案館」保存了 6500 億網頁、 700 多萬本電子書和 1073 萬個影片，但官司輸了！
https://www.techbang.com/posts/109759-publishers-utopia-internet-archive
1980 年，一個在麻省理工攻讀電腦的男人，可能想不到，畢業之後他會改行當起了一名圖書館館長。這位面露慈祥、稍微有些禿頂的男人，就是布魯斯特·卡利（Brewster Lurton Kahle），網際網路檔案館的創始人之一。不過，卡利和他的網際網路檔案館最近似乎遇到了點兒麻煩。幾天前，檔案館的管理員克里斯在官網上發表了一則上訴公告。 ▲ Internet Archive Files Appeal in Publishers' Lawsuit Against Libraries 這則公告指向了今年 3 月，網際網路檔案館被判敗訴的一場訴訟案，而現在，卡利和他的團隊決定抗爭到底。 什麼是網際網路檔案館？又為什麼被起訴了？ 當年從麻省理工畢業後，卡利一手創立起了 Alexa 和 Internet Archive 兩個案子，前者轉手賣給亞馬遜，賺了 2.5 億美元；而後者直到今天仍在卡利的手裡運營著，它就是網際網路檔案館。 從 1996 年開始，網際網路檔案館就透過創建檔案館藏、保存實體檔案、歸檔社群媒體等多種形式，將網際網路上很多有價值的資訊保存下來。 你可以在館裡找到當年甘迺迪的發言、麥可·傑克森的舞臺影像，甚至於 1989 年迪士尼的老電影。 利用 Wayback Machine（網站時光機），還可以回到某個網站的特定歷史時間節點，即使網站沒了，照樣能利用網站時光機「 回到過去」。 截至目前，網際網路檔案館已經保存了超過 6500 億個網頁的歷史記錄、 700 多萬本掃描電子書還有 1073 萬個影片... ▲ 「網際網路檔案館」是一個非營利性圖書館，擁有數百萬冊免費書籍、電影、軟體、音樂、網站等。 大到某政客的發言，小到一張 meme 圖，都有可能被收錄在檔案館內。 就像檔案館團隊宣傳海報上寫的那樣，「rescue your shit」 （ 當然不是真的撿你的屎 ）。 可能你今天在社群平臺上留下的某些黑歷史，說不定就被網際網路檔案館的爬蟲爬到了，然後在未來的某一天突然被翻出來。 真就應驗了那句話，死去的回憶突然攻擊我...... 更重要的是，網際網路檔案館所包含的這些數以千萬計的圖書、電影、音樂、網站還有軟體等等，都是免費的。 也因此，網際網路檔案館在英語世界頗受歡迎，據統計，網際網路檔案館目前每天大約能借出去 7 萬本電子書。 到這兒估計大家應該也能猜出來，網際網路檔案館之所以被起訴，是因為動了某些人的「大餅」。 事情的起因是這樣的。 Open Library （ 開放圖書館 ）是網際網路檔案館的一個線上圖書館項目， 2020 年疫情期間，因為圖書館和學校都關了，很多人沒法出外看書找資料，所以網際網路檔案館臨時啟動了一個國家緊急圖書館計畫。 這個專案把差不多 140 萬本實體書掃描出來，不限數量地租借給讀者們。 這一做法在讀者看來當然是好事一樁，但在當時，卻遭到了不少作家和出版商的反對。 有四家出版商聯合起來，把網際網路檔案館告上了法庭，指控理由是網際網路檔案館違反了《著作權法》，還有六千名作家簽了請願書支持這場訴訟。 一時之間， 本來要做好事的網際網路檔案館成了侵犯版權的盜賊。 問題的核心，在於一個名叫 「受控數位借閱」（Controlled Digital Lending：CDL）的理論。 大概在 2011 年的時候，網際網路檔案館便是基於這理論，模擬線路下圖書館的模式向開放圖書館的註冊使用者提供掃描電子書。 所謂 CDL ，你可以理解為以 1 : 1 的比例免費對外租借電子書，並且還需要對數量做好記錄。 就跟你去實體圖書館借書一樣，一本書對應一個人，誰借的、借的什麼書、什麼時候借的，都要記得清清楚楚。 問題就出在這裡。 國家緊急圖書館計畫推翻了之前 CDL 建立起來的借閱秩序，計畫啟動後，網際網路檔案館全面放開了書籍的借閱限制，讓一本書可以很多人同時下載閱讀。 這樣的行為，直接惹惱了出版商。 本來出版商們對於 CDL ，都是睜一隻眼閉一隻眼的態度，這次無異於直接踩到地雷。 所以他們集中火力瞄準了國家緊急圖書館計畫，並且射程範圍還波及到了整個開放圖書館和 CDL 理論。 其中，根據美國《 著作權法 》中對電子書租借的規定，如果圖書館想要對外租借電子書，需要從出版商或者作者那拿到許可證。 出版商現在就咬死了網際網路檔案館並沒有向他們支付許可費。 但在網際網路檔案館看來，他們是一家圖書館，透過捐贈、購買等管道獲得的實體書，掃描之後通過電子版借出去，應該不需要向版權商支付額外費用。 他們的辯護，主要基於《 著作權法 》中的「合理使用原則」 ，也就是指，在某些特定情況下，無需獲得版權人的許可，也可以使用其作品。 一來，網際網路檔案館是非營利性組織，二來數位拷貝的確在某種程度上「轉換」了原作，還提供了公益服務。 但問題又來了，網際網路檔案館的圖書館身份是否得到了官方的認證？再者，即便是圖書館，那就有權利將實體書掃描成副本並租借出去嗎？ 雖然很多美國的高校圖書館和公共圖書館都在實行 CDL 模式，但說到底它也只是一個約定俗成的概念，並沒有具體的法律支撐，在這場訴訟中，法官也對 CDL 的合法性提出了質疑。 種種指控，都讓網際網路檔案館身處不利，今年 3 月，這場長達 3 年的訴訟還是以網際網路檔案館敗訴告一段落。 ▲ The Internet Archive has lost its first fight to scan and lend e-books like a library 最後法院認為，出版商在這件事兒上所受到的影響，要遠大過網際網路檔案館所創造的社會價值。 事實上，這場法庭對峙，最終並不只是單純指向出版商或者網際網路檔案館任何一方的輸贏，而是關乎數位圖書館在今後該以何種面貌繼續生存下去的關鍵。 但這事件，反倒讓一些美國民眾擔心起來了。一個叫做「Fight for the Future」 （ 為未來而戰 ）的數位版權組織，就發起了一場 「圖書館戰爭」 。 參與這場 「戰鬥」的公眾們也自發開展了各種形式的聲援活動。 他們換上各種「Defend the Internet Archive」的大頭貼、發表對網際網路檔案館有利的文章、每天在網際網路檔案館裡讀一本書、捐款、填寫請願的表單...... 而網際網路檔案館也選擇繼續上訴，在上訴推文下，還有不少支持的聲音。 而，網際網路檔案館選擇繼續上訴，不僅僅是為自己的生存而戰，或許也是為了知識的自由獲取權。 就像網際網路檔案館宣稱的那樣，「對人類的所有知識開放」。 而且很顯然，在數位時代，我們仍然需要一座巨大數位圖書館。
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https://www.techbang.com/posts/109759-publishers-utopia-internet-archive
1980 年，一個在麻省理工攻讀電腦的男人，可能想不到，畢業之後他會改行當起了一名圖書館館長。這位面露慈祥、稍微有些禿頂的男人，就是布魯斯特·卡利（Brewster Lurton Kahle），網際網路檔案館的創始人之一。不過，卡利和他的網際網路檔案館最近似乎遇到了點兒麻煩。幾天前，檔案館的管理員克里斯在官網上發表了一則上訴公告。 ▲ Internet Archive Files Appeal in Publishers' Lawsuit Against Libraries 這則公告指向了今年 3 月，網際網路檔案館被判敗訴的一場訴訟案，而現在，卡利和他的團隊決定抗爭到底。 什麼是網際網路檔案館？又為什麼被起訴了？ 當年從麻省理工畢業後，卡利一手創立起了 Alexa 和 Internet Archive 兩個案子，前者轉手賣給亞馬遜，賺了 2.5 億美元；而後者直到今天仍在卡利的手裡運營著，它就是網際網路檔案館。 從 1996 年開始，網際網路檔案館就透過創建檔案館藏、保存實體檔案、歸檔社群媒體等多種形式，將網際網路上很多有價值的資訊保存下來。 你可以在館裡找到當年甘迺迪的發言、麥可·傑克森的舞臺影像，甚至於 1989 年迪士尼的老電影。 利用 Wayback Machine（網站時光機），還可以回到某個網站的特定歷史時間節點，即使網站沒了，照樣能利用網站時光機「 回到過去」。 截至目前，網際網路檔案館已經保存了超過 6500 億個網頁的歷史記錄、 700 多萬本掃描電子書還有 1073 萬個影片... ▲ 「網際網路檔案館」是一個非營利性圖書館，擁有數百萬冊免費書籍、電影、軟體、音樂、網站等。 大到某政客的發言，小到一張 meme 圖，都有可能被收錄在檔案館內。 就像檔案館團隊宣傳海報上寫的那樣，「rescue your shit」 （ 當然不是真的撿你的屎 ）。 可能你今天在社群平臺上留下的某些黑歷史，說不定就被網際網路檔案館的爬蟲爬到了，然後在未來的某一天突然被翻出來。 真就應驗了那句話，死去的回憶突然攻擊我...... 更重要的是，網際網路檔案館所包含的這些數以千萬計的圖書、電影、音樂、網站還有軟體等等，都是免費的。 也因此，網際網路檔案館在英語世界頗受歡迎，據統計，網際網路檔案館目前每天大約能借出去 7 萬本電子書。 到這兒估計大家應該也能猜出來，網際網路檔案館之所以被起訴，是因為動了某些人的「大餅」。 事情的起因是這樣的。 Open Library （ 開放圖書館 ）是網際網路檔案館的一個線上圖書館項目， 2020 年疫情期間，因為圖書館和學校都關了，很多人沒法出外看書找資料，所以網際網路檔案館臨時啟動了一個國家緊急圖書館計畫。 這個專案把差不多 140 萬本實體書掃描出來，不限數量地租借給讀者們。 這一做法在讀者看來當然是好事一樁，但在當時，卻遭到了不少作家和出版商的反對。 有四家出版商聯合起來，把網際網路檔案館告上了法庭，指控理由是網際網路檔案館違反了《著作權法》，還有六千名作家簽了請願書支持這場訴訟。 一時之間， 本來要做好事的網際網路檔案館成了侵犯版權的盜賊。 問題的核心，在於一個名叫 「受控數位借閱」（Controlled Digital Lending：CDL）的理論。 大概在 2011 年的時候，網際網路檔案館便是基於這理論，模擬線路下圖書館的模式向開放圖書館的註冊使用者提供掃描電子書。 所謂 CDL ，你可以理解為以 1 : 1 的比例免費對外租借電子書，並且還需要對數量做好記錄。 就跟你去實體圖書館借書一樣，一本書對應一個人，誰借的、借的什麼書、什麼時候借的，都要記得清清楚楚。 問題就出在這裡。 國家緊急圖書館計畫推翻了之前 CDL 建立起來的借閱秩序，計畫啟動後，網際網路檔案館全面放開了書籍的借閱限制，讓一本書可以很多人同時下載閱讀。 這樣的行為，直接惹惱了出版商。 本來出版商們對於 CDL ，都是睜一隻眼閉一隻眼的態度，這次無異於直接踩到地雷。 所以他們集中火力瞄準了國家緊急圖書館計畫，並且射程範圍還波及到了整個開放圖書館和 CDL 理論。 其中，根據美國《 著作權法 》中對電子書租借的規定，如果圖書館想要對外租借電子書，需要從出版商或者作者那拿到許可證。 出版商現在就咬死了網際網路檔案館並沒有向他們支付許可費。 但在網際網路檔案館看來，他們是一家圖書館，透過捐贈、購買等管道獲得的實體書，掃描之後通過電子版借出去，應該不需要向版權商支付額外費用。 他們的辯護，主要基於《 著作權法 》中的「合理使用原則」 ，也就是指，在某些特定情況下，無需獲得版權人的許可，也可以使用其作品。 一來，網際網路檔案館是非營利性組織，二來數位拷貝的確在某種程度上「轉換」了原作，還提供了公益服務。 但問題又來了，網際網路檔案館的圖書館身份是否得到了官方的認證？再者，即便是圖書館，那就有權利將實體書掃描成副本並租借出去嗎？ 雖然很多美國的高校圖書館和公共圖書館都在實行 CDL 模式，但說到底它也只是一個約定俗成的概念，並沒有具體的法律支撐，在這場訴訟中，法官也對 CDL 的合法性提出了質疑。 種種指控，都讓網際網路檔案館身處不利，今年 3 月，這場長達 3 年的訴訟還是以網際網路檔案館敗訴告一段落。 ▲ The Internet Archive has lost its first fight to scan and lend e-books like a library 最後法院認為，出版商在這件事兒上所受到的影響，要遠大過網際網路檔案館所創造的社會價值。 事實上，這場法庭對峙，最終並不只是單純指向出版商或者網際網路檔案館任何一方的輸贏，而是關乎數位圖書館在今後該以何種面貌繼續生存下去的關鍵。 但這事件，反倒讓一些美國民眾擔心起來了。一個叫做「Fight for the Future」 （ 為未來而戰 ）的數位版權組織，就發起了一場 「圖書館戰爭」 。 參與這場 「戰鬥」的公眾們也自發開展了各種形式的聲援活動。 他們換上各種「Defend the Internet Archive」的大頭貼、發表對網際網路檔案館有利的文章、每天在網際網路檔案館裡讀一本書、捐款、填寫請願的表單...... 而網際網路檔案館也選擇繼續上訴，在上訴推文下，還有不少支持的聲音。 而，網際網路檔案館選擇繼續上訴，不僅僅是為自己的生存而戰，或許也是為了知識的自由獲取權。 就像網際網路檔案館宣稱的那樣，「對人類的所有知識開放」。 而且很顯然，在數位時代，我們仍然需要一座巨大數位圖書館。
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AI在玩一种很新的艺术，700万网友在线围观，ControlNet又立功了
AI在玩一种很新的艺术，700万网友在线围观，ControlNet又立功了
https://www.eiefun.com/4609.html
AI又在玩一种很新的艺术。 一组"在离谱与合理的边缘反复试探"的图席卷各大平台，最火的一条𝕏已有近700万查看16.8万点赞，到处有人在求教程。 除了棋盘样式，还有一种螺旋样式的也很流行。 连知名投资机构Y Combinator的创始人Paul Graham都来围观： 这一刻，AI生成的艺术通过了我的图灵测试。 不少网友更是在讨论中提到：这些AI作品给人一种错觉图形大师埃舍尔的感觉。 也更进一步证明，生活在上个世纪的埃舍尔不靠AI就能画出这种效果来，不愧是真正的大师。 不过AI的优势在于,不光能画静态图，甚至能把这种风格用在视频上，把错觉效果玩到极致。 万物皆可错觉化 这股棋盘风、螺旋风自reddit吹来，最初是名为MrUgleh的网友发布的一张中世纪城镇风螺旋图。 而后他又在𝕏补发了一组同期作品： 网友们看完后直接震惊体，瞬间灵思泉涌，上手催生了大批"名画衍生品"。 古希腊场景、印象派、油画、水粉、塞尚风格应有尽有。 无论是建筑还是乡村田园、山光水色，AI绘出来的图都有模有样。 螺旋风看晕了，再来康康棋牌风，九宫格、十六宫格也都有。 除了这种能够明显看出结构的棋牌风图，还有网友的作品，乍一看几乎看不出棋牌痕迹： 这种风格让网友想起了2007年加拿大摄影师David Burdeny在南极拍摄的一张冰山照： 除了风景图，制作人物图也不在话下： 这还没完，网名为"charlesai"的𝕏网友据棋牌、螺旋灵感，用同样的工具创作出了"艺术的凝视"： 网友直呼： 螺旋只是一个开始。 确实只是开始，还有脑洞大开的网友玩出了新花样。就说用ChatGPT生成代码制作拼图游戏，还有谁： 图片探索完了，视频也不能少。喏，废弃地下室了解一下： 下面这个披萨视频，是不是可以直接拿来当广告了： 二维图转3D的操作也不能少： 十几秒出图，一学就会 如果你也想尝试这种玩法，已经有热心网友在Hugging Face上制作了Demo。 用浏览器打开就能玩了。 原理很简单，就是开源AI文生图Stable Diffusion结合ControlNet（没错，Controlnet又立功了）。 甚至用了上一次爆火的AI生成创意二维码同款模型之一QR Code Monster。 如果想在本地部署下载这个就可以了。 在线Demo提前准备了三款底图模板：四格棋盘、9格棋盘和螺旋。 接下来输入提示词，调整底图的强度，直接生成即可， 实测下来螺旋底图强度用默认的0.8就可以，棋盘底图需要拉高一些，1.5-2之间比较合适。 更进阶一些的玩家也可以点开高级选项调整更多细节参数。 截止发稿时排队人数还不算多，几秒到十几秒就能出图。 使用棋盘底图，1.6强度，其他参数不调整，效果如下： Romantic painting of a ship sailing in a stormy sea, with dramatic lighting and powerful waves 如果想要新的样式，也可以自制好黑白底图上传。 与之前火过一阵的光影字模型一样，复杂的汉字AI也能想办法给你画上～ 在线试玩：https://huggingface.co/spaces/AP123/IllusionDiffusion QR Code Monster模型下载：https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster 参考链接：[1]https://x.com/dr_cintas/status/1703392485702086850[2]https://x.com/paulg/status/1701184470013894783[3]https://x.com/osanseviero/status/1703748476259950656[4]https://x.com/StelfieTT/status/1702728188365812071 免责声明 本文内容(图片、文章)翻译/转载自国内外资讯/自媒体平台。文中内容不代表本站立场，如有侵权或其它，请联系 admin@eiefun.com，我们会第一时间配合删除。
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AI又在玩一种很新的艺术。 一组"在离谱与合理的边缘反复试探"的图席卷各大平台，最火的一条𝕏已有近700万查看16.8万点赞，到处有人在求教程。 除了棋盘样式，还有一种螺旋样式的也很流行。 连知名投资机构Y Combinator的创始人Paul Graham都来围观： 这一刻，AI生成的艺术通过了我的图灵测试。 不少网友更是在讨论中提到：这些AI作品给人一种错觉图形大师埃舍尔的感觉。 也更进一步证明，生活在上个世纪的埃舍尔不靠AI就能画出这种效果来，不愧是真正的大师。 不过AI的优势在于,不光能画静态图，甚至能把这种风格用在视频上，把错觉效果玩到极致。 万物皆可错觉化 这股棋盘风、螺旋风自reddit吹来，最初是名为MrUgleh的网友发布的一张中世纪城镇风螺旋图。 而后他又在𝕏补发了一组同期作品： 网友们看完后直接震惊体，瞬间灵思泉涌，上手催生了大批"名画衍生品"。 古希腊场景、印象派、油画、水粉、塞尚风格应有尽有。 无论是建筑还是乡村田园、山光水色，AI绘出来的图都有模有样。 螺旋风看晕了，再来康康棋牌风，九宫格、十六宫格也都有。 除了这种能够明显看出结构的棋牌风图，还有网友的作品，乍一看几乎看不出棋牌痕迹： 这种风格让网友想起了2007年加拿大摄影师David Burdeny在南极拍摄的一张冰山照： 除了风景图，制作人物图也不在话下： 这还没完，网名为"charlesai"的𝕏网友据棋牌、螺旋灵感，用同样的工具创作出了"艺术的凝视"： 网友直呼： 螺旋只是一个开始。 确实只是开始，还有脑洞大开的网友玩出了新花样。就说用ChatGPT生成代码制作拼图游戏，还有谁： 图片探索完了，视频也不能少。喏，废弃地下室了解一下： 下面这个披萨视频，是不是可以直接拿来当广告了： 二维图转3D的操作也不能少： 十几秒出图，一学就会 如果你也想尝试这种玩法，已经有热心网友在Hugging Face上制作了Demo。 用浏览器打开就能玩了。 原理很简单，就是开源AI文生图Stable Diffusion结合ControlNet（没错，Controlnet又立功了）。 甚至用了上一次爆火的AI生成创意二维码同款模型之一QR Code Monster。 如果想在本地部署下载这个就可以了。 在线Demo提前准备了三款底图模板：四格棋盘、9格棋盘和螺旋。 接下来输入提示词，调整底图的强度，直接生成即可， 实测下来螺旋底图强度用默认的0.8就可以，棋盘底图需要拉高一些，1.5-2之间比较合适。 更进阶一些的玩家也可以点开高级选项调整更多细节参数。 截止发稿时排队人数还不算多，几秒到十几秒就能出图。 使用棋盘底图，1.6强度，其他参数不调整，效果如下： Romantic painting of a ship sailing in a stormy sea, with dramatic lighting and powerful waves 如果想要新的样式，也可以自制好黑白底图上传。 与之前火过一阵的光影字模型一样，复杂的汉字AI也能想办法给你画上～ 在线试玩：https://huggingface.co/spaces/AP123/IllusionDiffusion QR Code Monster模型下载：https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster 参考链接：[1]https://x.com/dr_cintas/status/1703392485702086850[2]https://x.com/paulg/status/1701184470013894783[3]https://x.com/osanseviero/status/1703748476259950656[4]https://x.com/StelfieTT/status/1702728188365812071 免责声明 本文内容(图片、文章)翻译/转载自国内外资讯/自媒体平台。文中内容不代表本站立场，如有侵权或其它，请联系 admin@eiefun.com，我们会第一时间配合删除。
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2023年9月21日 星期四
看起来 ChatGPT 不会抢走你的编程工作
看起来 ChatGPT 不会抢走你的编程工作
https://linux.cn/article-16204-1.html#list1?utm_source=rss&utm_medium=rss
看起来 ChatGPT 不会抢走你的编程工作《连线》发布了一篇评论文章说，在功能开发受阻的情况下，解雇工程师并投入人工智能很可能会导致灾难，随后很快就会重新雇佣这些工程师。更合理的做法是，大型语言模型可以取代工程设计中的一些枯燥工作。如果提示词正确，它们可以提供自动完成建议或数据排序方法。计算的历史已经证明，试图减少开发人员的存在或简化他们的角色，最终只会增加工作的复杂性，使这些工作人员变得更加必要。如果说 ChatGPT 能够消除编码工作的枯燥乏味的话，那就像编译器终结了二进制工作的繁琐一样，它能让开发人员更轻松地专注于构建其作品的实际架构。消息来源：连线老王点评：每一个新的技术进步都淘汰了一些不能跟上的人，并创造了更多新的工作机会。https://www.wired.com/story/chatgpt-coding-software-crisis/Zeb LarsonIdeasSep 17, 2023 7:00 AMChatGPT Isn't Coming for Your Coding JobNew technologies have long promised to make human software engineers redundant. But developers have only gotten more important over time.Photo-illustration: WIRED Staff; Getty ImagesSoftware engineers have joined the ranks of copy editors, translators, and others who fear that they're about to be replaced by generative AI. But it might be surprising to learn that coders have been under threat before. New technologies have long promised to "disrupt" engineering, and these innovations have always failed to get rid of the need for human software developers. If anything, they often made these workers that much more indispensable.To understand where handwringing about the end of programmers comes from—and why it's overblown—we need to look back at the evolution of coding and computing. Software was an afterthought for many early computing pioneers, who considered hardware and systems architecture the true intellectual pursuits within the field. To the computer scientist John Backus, for instance, calling coders "programmers" or "engineers" was akin to relabeling janitors "custodians," an attempt at pretending that their menial work was more important than it was. What's more, many early programmers were women, and sexist colleagues often saw their work as secretarial. But while programmers might have held a lowly position in the eyes of somebody like Backus, they were also indispensable—they saved people like him from having to bother with the routine business of programming, debugging, and testing.Even though they performed a vital—if underappreciated—role, software engineers often fit poorly into company hierarchies. In the early days of computers, they were frequently self-taught and worked on programs that they alone had devised, which meant that they didn't have a clear place within preexisting departments and that managing them could be complicated. As a result, many modern features of software development were developed to simplify, and even eliminate, interactions with coders. FORTRAN was supposed to allow scientists and others to write programs without any support from a programmer. COBOL's English syntax was intended to be so simple that managers could bypass developers entirely. Waterfall-based development was invented to standardize and make routine the development of new software. Object-oriented programming was supposed to be so simple that eventually all computer users could do their own software engineering.WIRED OPINIONABOUTZeb Larson is a writer and software engineer based in Columbus, Ohio. Prior to becoming a developer, he earned a PhD in history from Ohio State University. He's currently working on a history of computers for The Experiment.In some cases, programmers were resistant to these changes, fearing that programs like compilers might drive them out of work. Ultimately, though, their concerns were unfounded. FORTRAN and COBOL, for instance, both proved to be durable, long-lived languages, but they didn't replace computer programmers. If anything, these innovations introduced new complexity into the world of computing that created even greater demand for coders. Other changes like Waterfall made things worse, creating more complicated bureaucratic processes that made it difficult to deliver large features. At a conference sponsored by NATO in 1968, organizers declared that there was a "crisis" in software engineering. There were too few people to do the work, and large projects kept grinding to a halt or experiencing delays.Bearing this history in mind, claims that ChatGPT will replace all software engineers seem almost assuredly misplaced. Firing engineers and throwing AI at blocked feature development would probably result in disaster, followed by the rehiring of those engineers in short order. More reasonable suggestions show that large language models (LLMs) can replace some of the duller work of engineering. They can offer autocomplete suggestions or methods to sort data, if they're prompted correctly. As an engineer, I can imagine using an LLM to "rubber duck" a problem, giving it prompts for potential solutions that I can review. It wouldn't replace conferring with another engineer, because LLMs still don't understand the actual requirements of a feature or the interconnections within a code base, but it would speed up those conversations by getting rid of the busy work.ChatGPT could still upend the tech labor market through expectations of greater productivity. If it eliminates some of the more routine tasks of development (and puts Stack Overflow out of business), managers may be able to make more demands of the engineers who work for them. But computing history has already demonstrated that attempts to reduce the presence of developers or streamline their role only end up adding complexity to the work and making those workers even more necessary. If anything, ChatGPT stands to eliminate the duller work of coding much the same way that compilers ended the drudgery of having to work in binary, which would make it easier for developers to focus more on building out the actual architecture of their creations.The computer scientist Edsger Dijkstra once observed, "As long as there were no machines, programming was no problem at all; when we had a few weak computers, programming became a mild problem, and now we have gigantic computers, programming had become an equally gigantic problem." We've introduced more and more complexity to computers in the hopes of making them so simple that they don't need to be programmed at all. Unsurprisingly, throwing complexity at complexity has only made it worse, and we're no closer to letting managers cut out the software engineers. If LLMs can match the promises of their creators, we may very well cause it to accelerate further.WIRED Opinion publishes articles by outside contributors representing a wide range of viewpoints. Read more opinions here. Submit an op-ed at ideas@wired.com.Most PopularBusinessThe End of Airbnb in New YorkAmanda HooverScienceInsiders Reveal Major Problems at Lab-Grown-Meat Startup Upside FoodsMatt ReynoldsGearHow to Build the Lego Collection of Your DreamsAdrienne SoGearThe 15 Best Electric Bikes for Every Kind of RideAdrienne So
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看起来 ChatGPT 不会抢走你的编程工作《连线》发布了一篇评论文章说，在功能开发受阻的情况下，解雇工程师并投入人工智能很可能会导致灾难，随后很快就会重新雇佣这些工程师。更合理的做法是，大型语言模型可以取代工程设计中的一些枯燥工作。如果提示词正确，它们可以提供自动完成建议或数据排序方法。计算的历史已经证明，试图减少开发人员的存在或简化他们的角色，最终只会增加工作的复杂性，使这些工作人员变得更加必要。如果说 ChatGPT 能够消除编码工作的枯燥乏味的话，那就像编译器终结了二进制工作的繁琐一样，它能让开发人员更轻松地专注于构建其作品的实际架构。消息来源：连线老王点评：每一个新的技术进步都淘汰了一些不能跟上的人，并创造了更多新的工作机会。https://www.wired.com/story/chatgpt-coding-software-crisis/Zeb LarsonIdeasSep 17, 2023 7:00 AMChatGPT Isn't Coming for Your Coding JobNew technologies have long promised to make human software engineers redundant. But developers have only gotten more important over time.Photo-illustration: WIRED Staff; Getty ImagesSoftware engineers have joined the ranks of copy editors, translators, and others who fear that they're about to be replaced by generative AI. But it might be surprising to learn that coders have been under threat before. New technologies have long promised to "disrupt" engineering, and these innovations have always failed to get rid of the need for human software developers. If anything, they often made these workers that much more indispensable.To understand where handwringing about the end of programmers comes from—and why it's overblown—we need to look back at the evolution of coding and computing. Software was an afterthought for many early computing pioneers, who considered hardware and systems architecture the true intellectual pursuits within the field. To the computer scientist John Backus, for instance, calling coders "programmers" or "engineers" was akin to relabeling janitors "custodians," an attempt at pretending that their menial work was more important than it was. What's more, many early programmers were women, and sexist colleagues often saw their work as secretarial. But while programmers might have held a lowly position in the eyes of somebody like Backus, they were also indispensable—they saved people like him from having to bother with the routine business of programming, debugging, and testing.Even though they performed a vital—if underappreciated—role, software engineers often fit poorly into company hierarchies. In the early days of computers, they were frequently self-taught and worked on programs that they alone had devised, which meant that they didn't have a clear place within preexisting departments and that managing them could be complicated. As a result, many modern features of software development were developed to simplify, and even eliminate, interactions with coders. FORTRAN was supposed to allow scientists and others to write programs without any support from a programmer. COBOL's English syntax was intended to be so simple that managers could bypass developers entirely. Waterfall-based development was invented to standardize and make routine the development of new software. Object-oriented programming was supposed to be so simple that eventually all computer users could do their own software engineering.WIRED OPINIONABOUTZeb Larson is a writer and software engineer based in Columbus, Ohio. Prior to becoming a developer, he earned a PhD in history from Ohio State University. He's currently working on a history of computers for The Experiment.In some cases, programmers were resistant to these changes, fearing that programs like compilers might drive them out of work. Ultimately, though, their concerns were unfounded. FORTRAN and COBOL, for instance, both proved to be durable, long-lived languages, but they didn't replace computer programmers. If anything, these innovations introduced new complexity into the world of computing that created even greater demand for coders. Other changes like Waterfall made things worse, creating more complicated bureaucratic processes that made it difficult to deliver large features. At a conference sponsored by NATO in 1968, organizers declared that there was a "crisis" in software engineering. There were too few people to do the work, and large projects kept grinding to a halt or experiencing delays.Bearing this history in mind, claims that ChatGPT will replace all software engineers seem almost assuredly misplaced. Firing engineers and throwing AI at blocked feature development would probably result in disaster, followed by the rehiring of those engineers in short order. More reasonable suggestions show that large language models (LLMs) can replace some of the duller work of engineering. They can offer autocomplete suggestions or methods to sort data, if they're prompted correctly. As an engineer, I can imagine using an LLM to "rubber duck" a problem, giving it prompts for potential solutions that I can review. It wouldn't replace conferring with another engineer, because LLMs still don't understand the actual requirements of a feature or the interconnections within a code base, but it would speed up those conversations by getting rid of the busy work.ChatGPT could still upend the tech labor market through expectations of greater productivity. If it eliminates some of the more routine tasks of development (and puts Stack Overflow out of business), managers may be able to make more demands of the engineers who work for them. But computing history has already demonstrated that attempts to reduce the presence of developers or streamline their role only end up adding complexity to the work and making those workers even more necessary. If anything, ChatGPT stands to eliminate the duller work of coding much the same way that compilers ended the drudgery of having to work in binary, which would make it easier for developers to focus more on building out the actual architecture of their creations.The computer scientist Edsger Dijkstra once observed, "As long as there were no machines, programming was no problem at all; when we had a few weak computers, programming became a mild problem, and now we have gigantic computers, programming had become an equally gigantic problem." We've introduced more and more complexity to computers in the hopes of making them so simple that they don't need to be programmed at all. Unsurprisingly, throwing complexity at complexity has only made it worse, and we're no closer to letting managers cut out the software engineers. If LLMs can match the promises of their creators, we may very well cause it to accelerate further.WIRED Opinion publishes articles by outside contributors representing a wide range of viewpoints. Read more opinions here. Submit an op-ed at ideas@wired.com.Most PopularBusinessThe End of Airbnb in New YorkAmanda HooverScienceInsiders Reveal Major Problems at Lab-Grown-Meat Startup Upside FoodsMatt ReynoldsGearHow to Build the Lego Collection of Your DreamsAdrienne SoGearThe 15 Best Electric Bikes for Every Kind of RideAdrienne So
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沒什麼是原創的：把知識連起來就是創意
沒什麼是原創的：把知識連起來就是創意
https://www.inside.com.tw/article/3823-the-secret-to-creativity-intelligence-and-scientific-thinking-being-able-to-make-connections
本文編譯自 Belle Beth Cooper 發表於以社群媒體內容為主的部落格 buffer 的文章，Belle Beth Cooper 是 buffer 的編輯同時也是 Hello Code 與 Exist 兩間新創公司的共同創辦人。某天 Belle Beth Cooper 透過部落格 buffer 的官方帳號在 Twitter 上分享這張圖片時，很快地就有超過 1,000 次以上的轉推，代表這相當能引起大眾的共鳴，也讓她開始思考該如何將知識連結。這張圖片清楚地點出知識與經驗的不同：Photo credit: Hugh MacLeod圖片出自漫畫家 Hugh MacLeod，以相當清楚聰明的方式傳達這個通常不那麼容易理解的概念。圖中清楚地指出：單一的知識是無法發揮效用的，除非我們能將之與我們過去累積的其他知識加以連結。許多優秀的作家、藝術家或是科學家都曾談論過蒐集點子、知識的重要性，並且將每個知識、點子視為一個點，想辦法加以連結產生更有創意的想法。Belle Beth Cooper 認為這類的文章相當有趣而且俱有啓發性，於是她從最喜歡的創意思考家當中，蒐集一些與在腦內產生連結有關的句子和建議，並整理出重點提供讀者參考，同時，她相當鼓勵讀者能大量閱讀，自己發掘連結腦中知識與點子的連結奧秘！用連結增添無限創意：沒有什麼是原創的Steve Jobs，毫無疑問地是充滿創新與創意想法的，他曾在 1996 年的採訪中說道：創造力就是把事情連結起來。當你問有創意的人他們是怎麼辦到的，他們會感到有點心虛，因為他們並不是真的在「發揮創意」，他們就只是看到了某些東西並把他們連結起來。接著 Jobs 進一步說到，能穩步地將想法與知識做出連結的祕訣就是經驗：因為有了經驗後，便能將過去經驗加以連結並綜合成全新的事物。而某些人之所以能輕鬆產生連結的原因是他們擁有更多的經驗，或者他們比起其他人更懂得去運用過去經驗。Brain Pickings 創辦人 Maria Popova 可以說是「組合式創意」的最佳表徵，也就是將某些事物加以連結並創造新的點子：為了讓我們能真正地創造或對這個世界作出貢獻，我們必須連結那些數不盡的點，從過去大量的知識中交互作用出全新的想法，並且把想法結合再結合，打造更豐富龐大的創意。Maria Popova 在一次創意早晨聚會中分享她對於連結的想法，其中她認為能大量閱讀不同領域主題的文章是增強連結能力的關鍵，她還談到每個人的自我是如何影響我們的意願去投入那些別人已經在做的事情：有些事對於我們來說早已是天經地義，但我們充滿創意的自我有時不願去接受，而這正是組合式創意——沒有什麼是原創的，所有新的想法都建立在過去發生的事物之上。最後 Maria Popova 用樂高積木進行比喻，她把每個知識點比喻成一塊塊等待被拼湊起的樂高積木：當我們擁有更多的積木，我們就會有更多種形狀、顏色，而最後拼湊起的積木城堡也會更加豐富有趣！《點子都是偷來的：10 個沒人告訴過你的創意撇步》一書作者 Austin Kleon 是 Belle Beth Cooper 決定寫本篇主題時馬上想到的人選。點子都是偷來的一書是這樣起頭的：每位藝術家都會問：「要從哪裡得到點子？」誠實的藝術家會說：「我是偷來的。」Austin Kleon 也同樣相信：每個看似全新的點子其實只是將過去的點子混搭組合。如果你正在尋找更多的建議，以幫助你連結腦中的知識並蒐集更多知識，Austin Kleon 的書是很好的開始，他提供了許多建議，像是隨身帶著一本筆記本、大量閱讀等等。科學家怎麼看連結這件事在《科學之路（The Art of Scientific Investigation）》一書中，來自劍橋大學的 W. I. B. Beveridge 寫道，成功的科學家通常是充滿好奇並有廣泛興趣的人：獨創性（Originality）通常來自連結各種想法，而且連結的方法不易被人猜想。他建議科學家應該多加閱讀自己專業領域之外的文章，以增加他們知識的豐富性（因此未來要進行連結時就有更豐富多元的知識點）。開始連結，變得更有創意吧！接下來 Belle Beth Cooper 提供一些建議幫助使用者提升自己的能力並產生連結：1. 增加知識——全新經驗的力量無論如何，當你擁有更多知識，你能做出更多連結。從閱讀開始，更大量、更廣泛。並且探索能蒐集知識的每個機會（嘗試全新的體驗，例如旅遊、參加聚會或培養全新的興趣）。唯有全新的事物能激發中腦區域強烈的活動力。所以，試著挑戰全新的事物，對你的大腦施點壓力，讓大腦稍微超載吧！不僅有助於開發大腦，或許還能激盪出意想不到的結果呢！2. 保持留意每件事——特別是在洗澡的時後Photo Credit: Aqua Notes 如同剛剛 Austin Kleon 提供的建議，隨身帶上一本筆記本（或你的智慧型手機）並隨時作筆記。不要期望你的大腦能記住所有事情，動手記下腦中閃過的點子或想法。當你開始這麼做，你可能會記得過昨天、過去你記下什麼，這將有助於日後進行連結！你甚至可以在洗澡的時候這麼做，根據研究指出，洗澡是相當有助於能激發創意的時刻呢！3. 每天複習你的筆記——富蘭克林 (Benjamin Franklin) 方法每天審視自己的筆記，有助於在未來需要時能更容易地回想起它們。這正是 富蘭克林培養 13 個美德 的方法之一，圖為富蘭克林當時每天審視自己的表格，每天早晚他都會重新審視自己一天做了哪些事，並回答一個簡單的問題：我今天做了哪些好事？Photo Credit: buffer相信各位讀者一定也有自己超棒的點子來幫助蒐集知識並加以連結，歡迎讀者與我們分享。核稿編輯：Chris核稿編輯：Chris快加入 INSIDE Google News 按下追蹤，給你最新、最 IN 的科技新聞！延伸閱讀：一文看懂 AIGC 工作流 4 階段：分析、定義、創意、執行【O2O案例分享】怎麼從衛生紙＋卡拉OK的創意中，發想出一個好行銷案？
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本文編譯自 Belle Beth Cooper 發表於以社群媒體內容為主的部落格 buffer 的文章，Belle Beth Cooper 是 buffer 的編輯同時也是 Hello Code 與 Exist 兩間新創公司的共同創辦人。某天 Belle Beth Cooper 透過部落格 buffer 的官方帳號在 Twitter 上分享這張圖片時，很快地就有超過 1,000 次以上的轉推，代表這相當能引起大眾的共鳴，也讓她開始思考該如何將知識連結。這張圖片清楚地點出知識與經驗的不同：Photo credit: Hugh MacLeod圖片出自漫畫家 Hugh MacLeod，以相當清楚聰明的方式傳達這個通常不那麼容易理解的概念。圖中清楚地指出：單一的知識是無法發揮效用的，除非我們能將之與我們過去累積的其他知識加以連結。許多優秀的作家、藝術家或是科學家都曾談論過蒐集點子、知識的重要性，並且將每個知識、點子視為一個點，想辦法加以連結產生更有創意的想法。Belle Beth Cooper 認為這類的文章相當有趣而且俱有啓發性，於是她從最喜歡的創意思考家當中，蒐集一些與在腦內產生連結有關的句子和建議，並整理出重點提供讀者參考，同時，她相當鼓勵讀者能大量閱讀，自己發掘連結腦中知識與點子的連結奧秘！用連結增添無限創意：沒有什麼是原創的Steve Jobs，毫無疑問地是充滿創新與創意想法的，他曾在 1996 年的採訪中說道：創造力就是把事情連結起來。當你問有創意的人他們是怎麼辦到的，他們會感到有點心虛，因為他們並不是真的在「發揮創意」，他們就只是看到了某些東西並把他們連結起來。接著 Jobs 進一步說到，能穩步地將想法與知識做出連結的祕訣就是經驗：因為有了經驗後，便能將過去經驗加以連結並綜合成全新的事物。而某些人之所以能輕鬆產生連結的原因是他們擁有更多的經驗，或者他們比起其他人更懂得去運用過去經驗。Brain Pickings 創辦人 Maria Popova 可以說是「組合式創意」的最佳表徵，也就是將某些事物加以連結並創造新的點子：為了讓我們能真正地創造或對這個世界作出貢獻，我們必須連結那些數不盡的點，從過去大量的知識中交互作用出全新的想法，並且把想法結合再結合，打造更豐富龐大的創意。Maria Popova 在一次創意早晨聚會中分享她對於連結的想法，其中她認為能大量閱讀不同領域主題的文章是增強連結能力的關鍵，她還談到每個人的自我是如何影響我們的意願去投入那些別人已經在做的事情：有些事對於我們來說早已是天經地義，但我們充滿創意的自我有時不願去接受，而這正是組合式創意——沒有什麼是原創的，所有新的想法都建立在過去發生的事物之上。最後 Maria Popova 用樂高積木進行比喻，她把每個知識點比喻成一塊塊等待被拼湊起的樂高積木：當我們擁有更多的積木，我們就會有更多種形狀、顏色，而最後拼湊起的積木城堡也會更加豐富有趣！《點子都是偷來的：10 個沒人告訴過你的創意撇步》一書作者 Austin Kleon 是 Belle Beth Cooper 決定寫本篇主題時馬上想到的人選。點子都是偷來的一書是這樣起頭的：每位藝術家都會問：「要從哪裡得到點子？」誠實的藝術家會說：「我是偷來的。」Austin Kleon 也同樣相信：每個看似全新的點子其實只是將過去的點子混搭組合。如果你正在尋找更多的建議，以幫助你連結腦中的知識並蒐集更多知識，Austin Kleon 的書是很好的開始，他提供了許多建議，像是隨身帶著一本筆記本、大量閱讀等等。科學家怎麼看連結這件事在《科學之路（The Art of Scientific Investigation）》一書中，來自劍橋大學的 W. I. B. Beveridge 寫道，成功的科學家通常是充滿好奇並有廣泛興趣的人：獨創性（Originality）通常來自連結各種想法，而且連結的方法不易被人猜想。他建議科學家應該多加閱讀自己專業領域之外的文章，以增加他們知識的豐富性（因此未來要進行連結時就有更豐富多元的知識點）。開始連結，變得更有創意吧！接下來 Belle Beth Cooper 提供一些建議幫助使用者提升自己的能力並產生連結：1. 增加知識——全新經驗的力量無論如何，當你擁有更多知識，你能做出更多連結。從閱讀開始，更大量、更廣泛。並且探索能蒐集知識的每個機會（嘗試全新的體驗，例如旅遊、參加聚會或培養全新的興趣）。唯有全新的事物能激發中腦區域強烈的活動力。所以，試著挑戰全新的事物，對你的大腦施點壓力，讓大腦稍微超載吧！不僅有助於開發大腦，或許還能激盪出意想不到的結果呢！2. 保持留意每件事——特別是在洗澡的時後Photo Credit: Aqua Notes 如同剛剛 Austin Kleon 提供的建議，隨身帶上一本筆記本（或你的智慧型手機）並隨時作筆記。不要期望你的大腦能記住所有事情，動手記下腦中閃過的點子或想法。當你開始這麼做，你可能會記得過昨天、過去你記下什麼，這將有助於日後進行連結！你甚至可以在洗澡的時候這麼做，根據研究指出，洗澡是相當有助於能激發創意的時刻呢！3. 每天複習你的筆記——富蘭克林 (Benjamin Franklin) 方法每天審視自己的筆記，有助於在未來需要時能更容易地回想起它們。這正是 富蘭克林培養 13 個美德 的方法之一，圖為富蘭克林當時每天審視自己的表格，每天早晚他都會重新審視自己一天做了哪些事，並回答一個簡單的問題：我今天做了哪些好事？Photo Credit: buffer相信各位讀者一定也有自己超棒的點子來幫助蒐集知識並加以連結，歡迎讀者與我們分享。核稿編輯：Chris核稿編輯：Chris快加入 INSIDE Google News 按下追蹤，給你最新、最 IN 的科技新聞！延伸閱讀：一文看懂 AIGC 工作流 4 階段：分析、定義、創意、執行【O2O案例分享】怎麼從衛生紙＋卡拉OK的創意中，發想出一個好行銷案？
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调查发现大部分美国人不相信 AI 的好处超过其风险
调查发现大部分美国人不相信 AI 的好处超过其风险
https://www.solidot.org/story?sid=76137
周二公布的 Mitre-Harris 民意调查显示，大部分美国人不相信 AI 的好处超过其风险。接受调查的 2063 名成年人中有 54% 表示更担心 AI 的风险，只有 39% 的人相信今天的 AI 技术是安全的——相比去年 11 月的调查下降了 9 个百分点。美国监管部门正考虑加强对 AI 的监管，而 AI 服务商和科技行业正在密切关注监管和政策变化，以确保其模型和技术的安全，缓解相关的隐私和安全风险。 https://news.slashdot.org/story/23/09/19/1919207/most-us-adults-dont-believe-benefits-of-ai-outweigh-the-risks-new-survey-finds https://news.slashdot.org/story/23/09/19/1919207/most-us-adults-dont-believe-benefits-of-ai-outweigh-the-risks-new-survey-finds 171856804 story Most US Adults Don't Believe Benefits of AI Outweigh the Risks, New Survey Finds (axios.com) 89 Posted by msmash on Tuesday September 19, 2023 @06:00PM from the encouraging-feedback dept. The majority of U.S. adults don't believe the benefits of artificial intelligence outweigh the risks, according to a new Mitre-Harris Poll released Tuesday. From a report: 54% of the 2,063 adults in a Mitre-Harris Poll survey in July said they were more concerned about the risks of AI than they were excited about the potential benefits. At the same time, 39% of adults said they believed today's AI technologies are safe and secure -- down 9 points from the previous survey in November 2022. AI operators and the tech industry are eyeing new regulations and policy changes to secure their models and mitigate the security and privacy risks associated with them. The new survey data is some of the first to highlight the growing support for these regulatory efforts. "While the public has started to benefit from new AI capabilities such as ChatGPT, we've all watched as chatbots have spread political disinformation and shared dangerous medical advice," said Douglas Robbins, vice president of engineering and prototyping at the nonprofit security research and development firm Mitre, in a statement. "Strengthening existing government regulation and increasing public and private investments in AI assurance can play a critical role in addressing these concerns," he added. ← You may like to read: → UK Parliament Passes Online Safety Bill Nord Stream Rupture May Mark Biggest Single Methane Release Ever Recorded, UN Says Era of Global Boiling Has Arrived, UN Chief Says The Climate Issue Government Leaders Aren't Addressing: Livestock Farming Millions of Americans Nearing Retirement Age With No Savings OceanGate Says All Five Titan Passengers Have Died Microsoft Accidentally Reveals New Disc-Less Xbox Series X Design With a Lift-To-Wake Controller
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周二公布的 Mitre-Harris 民意调查显示，大部分美国人不相信 AI 的好处超过其风险。接受调查的 2063 名成年人中有 54% 表示更担心 AI 的风险，只有 39% 的人相信今天的 AI 技术是安全的——相比去年 11 月的调查下降了 9 个百分点。美国监管部门正考虑加强对 AI 的监管，而 AI 服务商和科技行业正在密切关注监管和政策变化，以确保其模型和技术的安全，缓解相关的隐私和安全风险。 https://news.slashdot.org/story/23/09/19/1919207/most-us-adults-dont-believe-benefits-of-ai-outweigh-the-risks-new-survey-finds https://news.slashdot.org/story/23/09/19/1919207/most-us-adults-dont-believe-benefits-of-ai-outweigh-the-risks-new-survey-finds 171856804 story Most US Adults Don't Believe Benefits of AI Outweigh the Risks, New Survey Finds (axios.com) 89 Posted by msmash on Tuesday September 19, 2023 @06:00PM from the encouraging-feedback dept. The majority of U.S. adults don't believe the benefits of artificial intelligence outweigh the risks, according to a new Mitre-Harris Poll released Tuesday. From a report: 54% of the 2,063 adults in a Mitre-Harris Poll survey in July said they were more concerned about the risks of AI than they were excited about the potential benefits. At the same time, 39% of adults said they believed today's AI technologies are safe and secure -- down 9 points from the previous survey in November 2022. AI operators and the tech industry are eyeing new regulations and policy changes to secure their models and mitigate the security and privacy risks associated with them. The new survey data is some of the first to highlight the growing support for these regulatory efforts. "While the public has started to benefit from new AI capabilities such as ChatGPT, we've all watched as chatbots have spread political disinformation and shared dangerous medical advice," said Douglas Robbins, vice president of engineering and prototyping at the nonprofit security research and development firm Mitre, in a statement. "Strengthening existing government regulation and increasing public and private investments in AI assurance can play a critical role in addressing these concerns," he added. ← You may like to read: → UK Parliament Passes Online Safety Bill Nord Stream Rupture May Mark Biggest Single Methane Release Ever Recorded, UN Says Era of Global Boiling Has Arrived, UN Chief Says The Climate Issue Government Leaders Aren't Addressing: Livestock Farming Millions of Americans Nearing Retirement Age With No Savings OceanGate Says All Five Titan Passengers Have Died Microsoft Accidentally Reveals New Disc-Less Xbox Series X Design With a Lift-To-Wake Controller
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人脑容量缩小可能因为集体智能
人脑容量缩小可能因为集体智能
https://www.solidot.org/story?sid=76150
400 万年前人类最早祖先的脑容量约为 350 毫升。200 万前脑容量增加到 500 毫升。100 万年前增加到 1000毫升以上。13 万年前，尼安德特人和智人的平均脑容量达到 1500 毫升。但现代人类的脑容量平均为 1349 毫升，小于石器时代祖先。过去数千年人类脑容量缩小了约 10%。脑容量为什么会缩小？一种解释是书籍、个人设备和互联网被用作信息储存器，人类大脑不需要像以前那样努力工作。研究人员认为，复杂的社会结构可能对脑容量缩小起到一定作用。人类社会组织的合作在过去 3000 年大幅增强，集体智慧开始发挥作用。一群人比这个群体里最聪明的那个人还要聪明。人类的社会性很强，以至于每个单独的个体不再需要知道一切。 https://www.wsj.com/science/human-brains-shrinking-evolution-science-980c45e https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/508970.shtm
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400 万年前人类最早祖先的脑容量约为 350 毫升。200 万前脑容量增加到 500 毫升。100 万年前增加到 1000毫升以上。13 万年前，尼安德特人和智人的平均脑容量达到 1500 毫升。但现代人类的脑容量平均为 1349 毫升，小于石器时代祖先。过去数千年人类脑容量缩小了约 10%。脑容量为什么会缩小？一种解释是书籍、个人设备和互联网被用作信息储存器，人类大脑不需要像以前那样努力工作。研究人员认为，复杂的社会结构可能对脑容量缩小起到一定作用。人类社会组织的合作在过去 3000 年大幅增强，集体智慧开始发挥作用。一群人比这个群体里最聪明的那个人还要聪明。人类的社会性很强，以至于每个单独的个体不再需要知道一切。 https://www.wsj.com/science/human-brains-shrinking-evolution-science-980c45e https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/508970.shtm
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這麼好？AI 自動找模板、音樂，還抓出適合剪輯的精華片段！剪片不求人的必學工具｜Canva、Veed.io、Spikes Studio、ChatGPT｜泛科學院
這麼好？AI 自動找模板、音樂，還抓出適合剪輯的精華片段！剪片不求人的必學工具｜Canva、Veed.io、Spikes Studio、ChatGPT｜泛科學院
https://www.youtube.com/watch?v=vYrekyki_1A
# 零基礎好用剪輯法你怎麼可以不會用這3種方法呢。短影音的趨勢之下。我本人平常其實不用剪片。但今天要介紹的。都是我實際使用後。覺得非常驚豔的方式。相信對有製作影片需求。但又零基礎的人來說。非常的好上手。如果你的需求被我說中了。別忘了按下訂閱和喜歡。支持起來哦。# 兩種短片剪輯需求要製作短影音。我簡單幫你分成兩個方向。第一個。要把長影片變成形象用的Short。或者是Reel短片。我們下一段會來談。另一個就是你只有滿腦子的創意。其他什麼都沒有。當沒有影片素材的時候。你可以選擇的工具超級超級多。比如說Runway。Pictory. Synthesys等等等。不過我最近發現有一個我們的老朋友。# 用 ChatGPT 的 Canva 外掛快速找模板？出了一個新功能。ChatGPT的Canva外掛。如果你已經非常熟悉Canva。你一定跟我一樣。每一次在製作的時候。最花時間的就是挑選適合的模板。這個時候。ChatGPT這個強大的AI就可以幫上忙。不過外掛功能需要付費版的。啊...這些好用的外掛。這就是為什麼我們介紹過。免費GPT-4的用法。但還是買了ChatGPT Plus的原因。我們來到GPT-4的外掛Plugins畫面。點選無插件啟用。然後在插件商店裡面搜尋Canva。安裝。好了之後呢。我們直接來請它推薦模板。幫我生成Facebook Reel的AI教學宣傳影片。然後系統每次會推薦你5個模板。喜歡的話就點一下模板名稱的連結。比如說我選這個。然後就可以點選。畫面上的各種文字素材進行調整。比如說泛科學院。缺你加入會員。好了之後呢。點一下Ctrl +A全選元件。找到右上角的動畫Animate按鈕。接著畫面左邊。選擇頁面動畫的分頁。選一個你喜歡的動畫樣式組合。我個人是喜歡Disco。迪斯可這一個。元件會很閃 很活潑。好了之後。可以點一下畫面的右上角的播放。來看一下效果如何。沒問題的話。就點選旁邊的分享按鈕裡面的下載。把MP4的影片下載下來。我覺得有了ChatGPT加持的Canva。# 效果如何？怎麼調整片長？可以很快速的找到喜歡的模板這件事。真的非常的方便。而且製作出來的質感很OK。效果也不會很陽春。可惜的是。Canva的影片模板。通常預設的長度都沒有很長。像剛剛那個影片只有5秒鐘而已。如果你要增加影片的長度。你可以點選下方的頁面。然後右鍵。選擇複製一頁。然後就可以更改下一頁的頁面動畫。比如說改成派對。這樣你就可以獲得10秒的影片效果。但這樣一頁頁做實在麻煩。懶人如我。當然要來換一個新工具。# 更彈性、自動化的剪輯工具Veed.io今天要分享的第二個工具。它跟Canva類似。提供大量的模板可供使用。但是在模板和片長的調整都更彈性。免費版的差別只會加上浮水印。即可下載使用。我們直接使用Gmail帳號來登入。進入主畫面之後。點選Create Project。接著點選Use Template。使用模板。尺寸Size選擇Portrait直式影片。就會出現上百種各式各樣的模板。任君挑選。選一個喜歡的。打開之後呢。可以注意到連音樂都已經幫你攢好好。連找音樂的時間都省了。看起來這個模板。是一個常見的短影音長度。接著是跟Canva最大的差異。出現了影片編輯軟體常見的時間軸。上面直接顯示了元件的內容文字。這樣快速編輯的時候。才不會不小心動到。元件在畫面上的位置。我覺得非常的方便。好了之後呢。點選右上角的Done按鈕。選擇Export Video。因為是免費的服務會加上浮水印。付費版每個月是30塊美金。是說我們這一集一樣沒有業配。如果你覺得影片對你有幫助的話。別忘了在下面用超級感謝。請我喝一杯咖啡。講完了兩個短影音的生成服務。# 用 Spikes Studio 剪長片精華你是否覺得意猶未盡呢。如果你已經具備。一般YouTube影片的製作能力。你一定會跟我們一樣。三不五時就在剪影片預告。或者是拿影片亮點來製作限時動態。接下來我要分享的是。如何將長的影片。使用AI快速製作短影音的工具。如果你跟我一樣。已經製作好許多的標準橫式影片。可以考慮使用Spikes Studio。我在查資料的時候。一直看到各種撒菱Spikes教學。沒想到做AI教學頻道。還可以看到寶可夢。在這裡祝福各位朱紫玩家。都能夠順利雙疊。我們進到Spikes Studio的首頁。# 一鍵抓出片段自動剪輯？spikes.gg. 平台主打將AI長影片。一鍵製作成Viral Clip。也就是病毒行銷常見的爆紅影片。點選下面的Start Now。然後用Gmail登入。接著點選My Spike按鈕。就會出現上傳介面。每個新用戶。會有45分鐘的影片處理額度。你可以直接貼上。已經公開的YouTube影片連結。也可以一次上傳30分鐘以內的影片。比如說我來請它製作。泛科學頻道近期熱門影片。奧本海默。只需要簡單貼上YouTube影片連結。之後點選Make Clips。AI就會開始分析影片。並且製作素材。等待一段時間...看起來第一波AI幫我挑選的4段。再過一段時間。可以選擇段落會越來越多。下面還有幫你顯示。可以用的標題 Headlines。標籤 Hashtag。還有描述 Description。要發布的時候可以直接複製取用。點一下片段右上角的編輯圖示。進入編輯畫面。在這邊你可以細微的調整。文字的字體相關設定。還可以調整兩個裁切框的位置與大小。比如說我把這一個縮小一點。然後移動一下截取的畫面位置。如果你的影片沒有放固定的Logo。也可以在Camera改成None來關閉。就會這樣呈現。這邊可以看到中文顯示正常。我們點選Save儲存。接著回到Spikes畫面。找到剛剛編輯的片段。點選Mobile。就可以把這個AI生成的片段。下載下來囉。不過經過我的測試。# 輸出後的常見問題在編輯預覽的時候。雖然看起來沒有問題。可是匯出影片之後。中文字體突然間變成框框。而英文顯示正常。這是常見的i18n問題。畢竟英語系國家工程師。真的會常常忘記處理。字體轉換的相容性。我想韓文。或者是日文應該有類似的狀況。在製作影片的當下。我有寫信跟他們反應。希望各位看到影片在玩耍的時候。這個問題已經修復完成。總體而言。Spikes給我的印象還是非常的好。操作介面跟處理速度都非常的不錯。大幅的加速了將長片。製作成限時動態格式影片的速度。推薦給所有。蠟燭多頭燒的行銷經理試試看。今天介紹了3種。# 總結使用AI製作短影音的工具與技巧。不知道哪一種對你來說最受用呢。我個人過去其實大部分時間都使用。Canva作為主要的設計製作平台。加上ChatGPT的外掛協助。感覺真的是如虎添翼。不知道你會喜歡使用Canva。Veed還是Spikes呢。歡迎你在影片下方留言。與我分享你的心得。祝福各位測試愉快。我們下次一篇再見囉 掰掰。 ==== https://www.youtube.com/watch?v=vYrekyki_1A想快速產出影片嗎？短影音的趨勢之下，讓AI幫人類剪片，又有新突破了？我本人平常不用剪片，但今天要介紹的都是我實際使用後覺得很驚艷的方式，相信對有製作影片需求，但又零基礎的人來說很好上手！Canva ➤ https://www.canva.com/Veed.io ➤ https://www.veed.io/Spikes Studio ➤ https://spikes.studio/歡迎加入頻道會員 ➤ https://www.youtube.com/channel/UCATnB3v_NkTTd9iD_4W2A-g/join歡迎加入泛科學 AI 討論群組 ➤ https://discord.gg/4HTXjckH3N// 延伸閱讀 //震撼！一句話秒生成整篇文章，比 ChatGPT 還快！Google 文件導入 AI 後的驚人寫作力...https://youtu.be/jneEHy5T1R400:00 零基礎好用剪輯法00:27 兩種短片剪輯需求00:53 用 ChatGPT 的 Canva 外掛快速找模板？02:25 效果如何？怎麼調整片長？03:02 更彈性、自動化的剪輯工具Veed.io04:21 用 Spikes Studio 剪長片精華05:02 一鍵抓出片段自動剪輯？06:39 輸出後的常見問題07:21 總結#ai #剪輯 #教學 #canva
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https://www.youtube.com/watch?v=vYrekyki_1A
# 零基礎好用剪輯法你怎麼可以不會用這3種方法呢。短影音的趨勢之下。我本人平常其實不用剪片。但今天要介紹的。都是我實際使用後。覺得非常驚豔的方式。相信對有製作影片需求。但又零基礎的人來說。非常的好上手。如果你的需求被我說中了。別忘了按下訂閱和喜歡。支持起來哦。# 兩種短片剪輯需求要製作短影音。我簡單幫你分成兩個方向。第一個。要把長影片變成形象用的Short。或者是Reel短片。我們下一段會來談。另一個就是你只有滿腦子的創意。其他什麼都沒有。當沒有影片素材的時候。你可以選擇的工具超級超級多。比如說Runway。Pictory. Synthesys等等等。不過我最近發現有一個我們的老朋友。# 用 ChatGPT 的 Canva 外掛快速找模板？出了一個新功能。ChatGPT的Canva外掛。如果你已經非常熟悉Canva。你一定跟我一樣。每一次在製作的時候。最花時間的就是挑選適合的模板。這個時候。ChatGPT這個強大的AI就可以幫上忙。不過外掛功能需要付費版的。啊...這些好用的外掛。這就是為什麼我們介紹過。免費GPT-4的用法。但還是買了ChatGPT Plus的原因。我們來到GPT-4的外掛Plugins畫面。點選無插件啟用。然後在插件商店裡面搜尋Canva。安裝。好了之後呢。我們直接來請它推薦模板。幫我生成Facebook Reel的AI教學宣傳影片。然後系統每次會推薦你5個模板。喜歡的話就點一下模板名稱的連結。比如說我選這個。然後就可以點選。畫面上的各種文字素材進行調整。比如說泛科學院。缺你加入會員。好了之後呢。點一下Ctrl +A全選元件。找到右上角的動畫Animate按鈕。接著畫面左邊。選擇頁面動畫的分頁。選一個你喜歡的動畫樣式組合。我個人是喜歡Disco。迪斯可這一個。元件會很閃 很活潑。好了之後。可以點一下畫面的右上角的播放。來看一下效果如何。沒問題的話。就點選旁邊的分享按鈕裡面的下載。把MP4的影片下載下來。我覺得有了ChatGPT加持的Canva。# 效果如何？怎麼調整片長？可以很快速的找到喜歡的模板這件事。真的非常的方便。而且製作出來的質感很OK。效果也不會很陽春。可惜的是。Canva的影片模板。通常預設的長度都沒有很長。像剛剛那個影片只有5秒鐘而已。如果你要增加影片的長度。你可以點選下方的頁面。然後右鍵。選擇複製一頁。然後就可以更改下一頁的頁面動畫。比如說改成派對。這樣你就可以獲得10秒的影片效果。但這樣一頁頁做實在麻煩。懶人如我。當然要來換一個新工具。# 更彈性、自動化的剪輯工具Veed.io今天要分享的第二個工具。它跟Canva類似。提供大量的模板可供使用。但是在模板和片長的調整都更彈性。免費版的差別只會加上浮水印。即可下載使用。我們直接使用Gmail帳號來登入。進入主畫面之後。點選Create Project。接著點選Use Template。使用模板。尺寸Size選擇Portrait直式影片。就會出現上百種各式各樣的模板。任君挑選。選一個喜歡的。打開之後呢。可以注意到連音樂都已經幫你攢好好。連找音樂的時間都省了。看起來這個模板。是一個常見的短影音長度。接著是跟Canva最大的差異。出現了影片編輯軟體常見的時間軸。上面直接顯示了元件的內容文字。這樣快速編輯的時候。才不會不小心動到。元件在畫面上的位置。我覺得非常的方便。好了之後呢。點選右上角的Done按鈕。選擇Export Video。因為是免費的服務會加上浮水印。付費版每個月是30塊美金。是說我們這一集一樣沒有業配。如果你覺得影片對你有幫助的話。別忘了在下面用超級感謝。請我喝一杯咖啡。講完了兩個短影音的生成服務。# 用 Spikes Studio 剪長片精華你是否覺得意猶未盡呢。如果你已經具備。一般YouTube影片的製作能力。你一定會跟我們一樣。三不五時就在剪影片預告。或者是拿影片亮點來製作限時動態。接下來我要分享的是。如何將長的影片。使用AI快速製作短影音的工具。如果你跟我一樣。已經製作好許多的標準橫式影片。可以考慮使用Spikes Studio。我在查資料的時候。一直看到各種撒菱Spikes教學。沒想到做AI教學頻道。還可以看到寶可夢。在這裡祝福各位朱紫玩家。都能夠順利雙疊。我們進到Spikes Studio的首頁。# 一鍵抓出片段自動剪輯？spikes.gg. 平台主打將AI長影片。一鍵製作成Viral Clip。也就是病毒行銷常見的爆紅影片。點選下面的Start Now。然後用Gmail登入。接著點選My Spike按鈕。就會出現上傳介面。每個新用戶。會有45分鐘的影片處理額度。你可以直接貼上。已經公開的YouTube影片連結。也可以一次上傳30分鐘以內的影片。比如說我來請它製作。泛科學頻道近期熱門影片。奧本海默。只需要簡單貼上YouTube影片連結。之後點選Make Clips。AI就會開始分析影片。並且製作素材。等待一段時間...看起來第一波AI幫我挑選的4段。再過一段時間。可以選擇段落會越來越多。下面還有幫你顯示。可以用的標題 Headlines。標籤 Hashtag。還有描述 Description。要發布的時候可以直接複製取用。點一下片段右上角的編輯圖示。進入編輯畫面。在這邊你可以細微的調整。文字的字體相關設定。還可以調整兩個裁切框的位置與大小。比如說我把這一個縮小一點。然後移動一下截取的畫面位置。如果你的影片沒有放固定的Logo。也可以在Camera改成None來關閉。就會這樣呈現。這邊可以看到中文顯示正常。我們點選Save儲存。接著回到Spikes畫面。找到剛剛編輯的片段。點選Mobile。就可以把這個AI生成的片段。下載下來囉。不過經過我的測試。# 輸出後的常見問題在編輯預覽的時候。雖然看起來沒有問題。可是匯出影片之後。中文字體突然間變成框框。而英文顯示正常。這是常見的i18n問題。畢竟英語系國家工程師。真的會常常忘記處理。字體轉換的相容性。我想韓文。或者是日文應該有類似的狀況。在製作影片的當下。我有寫信跟他們反應。希望各位看到影片在玩耍的時候。這個問題已經修復完成。總體而言。Spikes給我的印象還是非常的好。操作介面跟處理速度都非常的不錯。大幅的加速了將長片。製作成限時動態格式影片的速度。推薦給所有。蠟燭多頭燒的行銷經理試試看。今天介紹了3種。# 總結使用AI製作短影音的工具與技巧。不知道哪一種對你來說最受用呢。我個人過去其實大部分時間都使用。Canva作為主要的設計製作平台。加上ChatGPT的外掛協助。感覺真的是如虎添翼。不知道你會喜歡使用Canva。Veed還是Spikes呢。歡迎你在影片下方留言。與我分享你的心得。祝福各位測試愉快。我們下次一篇再見囉 掰掰。 ==== https://www.youtube.com/watch?v=vYrekyki_1A想快速產出影片嗎？短影音的趨勢之下，讓AI幫人類剪片，又有新突破了？我本人平常不用剪片，但今天要介紹的都是我實際使用後覺得很驚艷的方式，相信對有製作影片需求，但又零基礎的人來說很好上手！Canva ➤ https://www.canva.com/Veed.io ➤ https://www.veed.io/Spikes Studio ➤ https://spikes.studio/歡迎加入頻道會員 ➤ https://www.youtube.com/channel/UCATnB3v_NkTTd9iD_4W2A-g/join歡迎加入泛科學 AI 討論群組 ➤ https://discord.gg/4HTXjckH3N// 延伸閱讀 //震撼！一句話秒生成整篇文章，比 ChatGPT 還快！Google 文件導入 AI 後的驚人寫作力...https://youtu.be/jneEHy5T1R400:00 零基礎好用剪輯法00:27 兩種短片剪輯需求00:53 用 ChatGPT 的 Canva 外掛快速找模板？02:25 效果如何？怎麼調整片長？03:02 更彈性、自動化的剪輯工具Veed.io04:21 用 Spikes Studio 剪長片精華05:02 一鍵抓出片段自動剪輯？06:39 輸出後的常見問題07:21 總結#ai #剪輯 #教學 #canva
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2023年9月20日 星期三
观点 | Linux 如何挽救老旧电脑（和地球）
观点 | Linux 如何挽救老旧电脑（和地球）
https://linux.cn/article-16201-1.html?utm_source=rss&utm_medium=rss
请不要丢弃你的旧电脑。让我们跳过填埋场，利用 Linux 为它注入新的活力。我的两位孙子，Mint 和 Kasen，请求我帮助他们搭建游戏电脑。他们的请求让我感到非常欣喜。这不仅给了我一个与他们共度时光的美好机会，也让我能够帮助他们了解科技。同时，我能深入探讨电脑对环境产生的影响。等一下！这似乎有些离题，对吧？其实并非如此，本文就是为了阐述这个问题。旧电脑的命运是什么？关于旧电脑的处理（以及处理的原因）是我们讨论的核心。首先，普通电脑通常在提供服务五年左右后被替换。理由何在？我在一个名为《CHRON》的面向小企业的刊物的在线文章中找到 这样一篇文章，电脑的寿命被建议在三至五年。这个建议的部分原因是，假定电脑在生命周期的这个阶段开始变慢。这篇文章，以及其他的一些文章，都在鼓励人们在大约同样的时间段内更换更新、速度更快的电脑。当然，这些压力主要来源于电脑和芯片的厂商，他们想要保持收入的增长。再者，美国国税局也通过规定电脑所能完全折旧的时间是五年，以此间接强化了这个服务寿命的观念。我们首先来讨论一下关于电脑会变慢的迷思。电脑实际上是不会变慢的，恒定的时钟速度一直在运作。无论是 2.8GHz 还是 4.5GHz，当电脑忙碌时，它们总是以那个速度运行。当然，当电脑闲置或事情不多时，将会有意识地降低它的时钟速度以节省电力。电脑变慢并不是因为它们变老了。装有 Windows 系统的电脑在使用过程中，会积累大量的恶意软件、间谍软件、广告软件和恐吓软件。这些垃圾软件拖慢了电脑的运行。电脑用户逐渐认为这是正常的，安于电脑性能下降的境况。Linux 驰骋救援作为朋友和熟人心目中的电脑专家，人们有时会将他们不再需要的旧电脑送给我。他们认为电脑运行速度慢，因此选择交给我，并让我在将它们带到我家附近几个街区的电子设备回收中心之前清除硬盘数据。我总是建议他们，那些三到五年的老电脑其实仍然可用，但他们似乎更倾向于花费金钱换新，而非学习一个新的操作系统。我已经收到过几台他人赠送的旧电脑。其中一个十分特别的是一台 Dell Optiplex 755，它配备了一个 2.33 GHz 的 Core 2 Duo 处理器以及 8GB 的 RAM。它的 BIOS 日期为 2010 年，所以现在大约应有 12 岁。这是我拥有的最老的电脑，我总是让它忙个不停。我已经使用它好几年了，且它从未变慢，这是因为我在它上面运行的是 Linux —— 如今是 Fedora 35。如果你认为那是例外，那么我给你更多例子。十年前的 2012 年，我为自己组装了三台电脑，然后在它们所有上安装了 Fedora。至今，它们还在顺利运行，速度一如往昔。这里没有例外，只有 Linux 系统在旧电脑上的正常运作。使用 Linux 至少可以将电脑的使用寿命延长一倍，同时不需要任何额外花费。这就使得这些电脑在进入垃圾填埋场（最差情况）或回收中心（最好情况）之前，可以额外使用五到七年或更久。只要我能找到这些电脑的替换零件，就可以使它们继续运行，远离任何垃圾处理或回收途径。有些电脑的问题在于找到合适的零部件。非标准硬件让我们讨论一下非标准硬件，以及你能在一些知名公司买到的电脑。正如我之前提到的，我有一台旧电脑是 Dell 的。Dell 是一家历史悠久的企业。尽管我不会购买 Dell 的台式机或塔式电脑，但是我会接受捐赠或者作为礼物赠予的 Dell 电脑。我可以在这些旧电脑上安装 Linux，去除 Windows，让它们重新发挥作用。它们在我的家庭实验室里作为测试计算机使用，等等。然而，Dell 使用了一些你无法轻松替换的非标准零部件。当你能找到零部件（如电源和主板）时，它们并不便宜。原因在于，这些制造商设计了搭载非标准电源和主板的系统，只适配他们自家的非标准机箱。这是一种保持收入增长的策略。如果你在市场上找不到这些零部件，你就得去原厂买，并且价格通常非常高。举例来说，我拥有的那台 Dell Optiplex 就使用了不符合通用标准的主板、机箱和电源。换句话说，Dell 的主板或电源可能无法适配我在当地电脑店或亚马逊上购买的标准机箱。这些部件也不适合我孙子们会使用的游戏机箱。主板和电源的安装孔不会与标准机箱对齐。电源适配器不符合标准机箱中可用的空间。而主板上的 PCI 插槽和后板接口在标准机箱中的位置会不对，电源的连接器也与标准主板上的不匹配。最后，那些非标准部件中的一个或多个终究会出现故障，你可能完全找不到替代品，或者至少找不到价格合理的替代品。在这种情况下，处理旧电脑并采购新电脑就变得合情合理了。标准件组装让我们探讨一下使用标准化部件进行电脑组装，以及它们的长寿耐用如何适用于我正在帮助孙子们制造的游戏电脑。大部分主板采用的设计是标准化的，包括微型 ATX、ATX，以及扩展版的 ATX。这些主板在规定的位置上设置了安装孔。许多孔位是重叠的，也就是说 ATX 主板上的孔位会和扩展版 ATX 主板的许多孔位对齐。这就意味着你可以在任何预钻了用于标准主板孔位的机箱中安装这些主板。这些主板都有标准的电源连接器，这意味着你可以配套使用任何标准电源。在他们生日那天，我两个孙子都送给了一款有标准主板安装孔位的游戏电脑机箱。这些孔位的螺纹是标准的，因此他们可以使用任何主板配套提供的黄铜支架螺丝在这些主板安装孔位中。支架螺丝锁定入主板，并且自身设有适配标准主板锁定螺丝的标准螺纹孔。这一切的结果就是他们可以在任何标准电脑机箱内，使用标准固定件和标准电源，安装任何标准主板。需要注意的是，内存、处理器以及插卡设备都是标准化的，但是它们需要和主板兼容。所以旧款主板配套的内存可能已经买不到了。在这种情况下，你需要新的主板、内存和处理器。然而，电脑的其他部分仍然可以完好使用。如我所告诉 Mint 和 Kasen 的那样，用全套标准部件组装（或购买）电脑就意味着你永远不需要买新电脑。我送给他们的这款优质机箱永远不必更换。随着时间的推移，可能有一些部件会出故障，但他们只需要换掉那些有缺陷的部件。这样一来，通过不断更新换代的标准部件，这些电脑将能经久耐用，且维护成本极低。如果有一个部件出故障，只需更换这一个部件，然后将故障部件回收。这也极大地减少了你需要回收或者填入垃圾场的材料总量。回收旧电脑配件我很幸运，生活在一个提供路边回收服务的地方。这个服务虽然不包含电子设备，但周围的多个地方都可以接受电子设备回收，我便住在其中一个地方附近。我已经把很多旧的、不能使用的电子设备送去回收，包括出了故障的电脑配件，但我从未送过整机。我会将这些出了故障的部件分类，用旧的纸箱存起来。按类别分类——一箱是电子设备，另一箱是金属，第三箱是电池，等等。这些箱子的内容与回收中心的分类相对应。等到一两个箱子满了，我就会送去回收。结语即使在为这篇文章和我之前的自我教育做了大量的研究，仍难以确定回收的电脑和电脑配件最终会去哪里。我所在附近的回收中心的网站指出，每种回收物料的运用都会依据它的经济价值来决定。电脑含有大量有价值的金属和稀土元素，因此总会被回收。而这种回收是否以一种健康、环保的方式进行，这就是另一个话题了。到现在为止，我还无法追踪到送去回收的电子设备最后都去了哪里。我决定让自己尽自己的一份力，同时也要尽量保证回收链的其他环节也要设置得当，高效运行。为了地球，我们最好让电脑尽可能长地运行。只更换故障的部件，能让一台电脑比目前承认的寿命还要运行得更久，这显著减少了我们需要填埋或回收的电子垃圾量。当然，还要使用 Linux，这样你的电脑就不会变慢了。（题图：MJ/7ac9becc-f966-49f4-86a9-29fb41a5fd38）via: https://opensource.com/article/22/4/how-linux-saves-earth作者：David Both 选题：lkxed 译者：ChatGPT 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
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请不要丢弃你的旧电脑。让我们跳过填埋场，利用 Linux 为它注入新的活力。我的两位孙子，Mint 和 Kasen，请求我帮助他们搭建游戏电脑。他们的请求让我感到非常欣喜。这不仅给了我一个与他们共度时光的美好机会，也让我能够帮助他们了解科技。同时，我能深入探讨电脑对环境产生的影响。等一下！这似乎有些离题，对吧？其实并非如此，本文就是为了阐述这个问题。旧电脑的命运是什么？关于旧电脑的处理（以及处理的原因）是我们讨论的核心。首先，普通电脑通常在提供服务五年左右后被替换。理由何在？我在一个名为《CHRON》的面向小企业的刊物的在线文章中找到 这样一篇文章，电脑的寿命被建议在三至五年。这个建议的部分原因是，假定电脑在生命周期的这个阶段开始变慢。这篇文章，以及其他的一些文章，都在鼓励人们在大约同样的时间段内更换更新、速度更快的电脑。当然，这些压力主要来源于电脑和芯片的厂商，他们想要保持收入的增长。再者，美国国税局也通过规定电脑所能完全折旧的时间是五年，以此间接强化了这个服务寿命的观念。我们首先来讨论一下关于电脑会变慢的迷思。电脑实际上是不会变慢的，恒定的时钟速度一直在运作。无论是 2.8GHz 还是 4.5GHz，当电脑忙碌时，它们总是以那个速度运行。当然，当电脑闲置或事情不多时，将会有意识地降低它的时钟速度以节省电力。电脑变慢并不是因为它们变老了。装有 Windows 系统的电脑在使用过程中，会积累大量的恶意软件、间谍软件、广告软件和恐吓软件。这些垃圾软件拖慢了电脑的运行。电脑用户逐渐认为这是正常的，安于电脑性能下降的境况。Linux 驰骋救援作为朋友和熟人心目中的电脑专家，人们有时会将他们不再需要的旧电脑送给我。他们认为电脑运行速度慢，因此选择交给我，并让我在将它们带到我家附近几个街区的电子设备回收中心之前清除硬盘数据。我总是建议他们，那些三到五年的老电脑其实仍然可用，但他们似乎更倾向于花费金钱换新，而非学习一个新的操作系统。我已经收到过几台他人赠送的旧电脑。其中一个十分特别的是一台 Dell Optiplex 755，它配备了一个 2.33 GHz 的 Core 2 Duo 处理器以及 8GB 的 RAM。它的 BIOS 日期为 2010 年，所以现在大约应有 12 岁。这是我拥有的最老的电脑，我总是让它忙个不停。我已经使用它好几年了，且它从未变慢，这是因为我在它上面运行的是 Linux —— 如今是 Fedora 35。如果你认为那是例外，那么我给你更多例子。十年前的 2012 年，我为自己组装了三台电脑，然后在它们所有上安装了 Fedora。至今，它们还在顺利运行，速度一如往昔。这里没有例外，只有 Linux 系统在旧电脑上的正常运作。使用 Linux 至少可以将电脑的使用寿命延长一倍，同时不需要任何额外花费。这就使得这些电脑在进入垃圾填埋场（最差情况）或回收中心（最好情况）之前，可以额外使用五到七年或更久。只要我能找到这些电脑的替换零件，就可以使它们继续运行，远离任何垃圾处理或回收途径。有些电脑的问题在于找到合适的零部件。非标准硬件让我们讨论一下非标准硬件，以及你能在一些知名公司买到的电脑。正如我之前提到的，我有一台旧电脑是 Dell 的。Dell 是一家历史悠久的企业。尽管我不会购买 Dell 的台式机或塔式电脑，但是我会接受捐赠或者作为礼物赠予的 Dell 电脑。我可以在这些旧电脑上安装 Linux，去除 Windows，让它们重新发挥作用。它们在我的家庭实验室里作为测试计算机使用，等等。然而，Dell 使用了一些你无法轻松替换的非标准零部件。当你能找到零部件（如电源和主板）时，它们并不便宜。原因在于，这些制造商设计了搭载非标准电源和主板的系统，只适配他们自家的非标准机箱。这是一种保持收入增长的策略。如果你在市场上找不到这些零部件，你就得去原厂买，并且价格通常非常高。举例来说，我拥有的那台 Dell Optiplex 就使用了不符合通用标准的主板、机箱和电源。换句话说，Dell 的主板或电源可能无法适配我在当地电脑店或亚马逊上购买的标准机箱。这些部件也不适合我孙子们会使用的游戏机箱。主板和电源的安装孔不会与标准机箱对齐。电源适配器不符合标准机箱中可用的空间。而主板上的 PCI 插槽和后板接口在标准机箱中的位置会不对，电源的连接器也与标准主板上的不匹配。最后，那些非标准部件中的一个或多个终究会出现故障，你可能完全找不到替代品，或者至少找不到价格合理的替代品。在这种情况下，处理旧电脑并采购新电脑就变得合情合理了。标准件组装让我们探讨一下使用标准化部件进行电脑组装，以及它们的长寿耐用如何适用于我正在帮助孙子们制造的游戏电脑。大部分主板采用的设计是标准化的，包括微型 ATX、ATX，以及扩展版的 ATX。这些主板在规定的位置上设置了安装孔。许多孔位是重叠的，也就是说 ATX 主板上的孔位会和扩展版 ATX 主板的许多孔位对齐。这就意味着你可以在任何预钻了用于标准主板孔位的机箱中安装这些主板。这些主板都有标准的电源连接器，这意味着你可以配套使用任何标准电源。在他们生日那天，我两个孙子都送给了一款有标准主板安装孔位的游戏电脑机箱。这些孔位的螺纹是标准的，因此他们可以使用任何主板配套提供的黄铜支架螺丝在这些主板安装孔位中。支架螺丝锁定入主板，并且自身设有适配标准主板锁定螺丝的标准螺纹孔。这一切的结果就是他们可以在任何标准电脑机箱内，使用标准固定件和标准电源，安装任何标准主板。需要注意的是，内存、处理器以及插卡设备都是标准化的，但是它们需要和主板兼容。所以旧款主板配套的内存可能已经买不到了。在这种情况下，你需要新的主板、内存和处理器。然而，电脑的其他部分仍然可以完好使用。如我所告诉 Mint 和 Kasen 的那样，用全套标准部件组装（或购买）电脑就意味着你永远不需要买新电脑。我送给他们的这款优质机箱永远不必更换。随着时间的推移，可能有一些部件会出故障，但他们只需要换掉那些有缺陷的部件。这样一来，通过不断更新换代的标准部件，这些电脑将能经久耐用，且维护成本极低。如果有一个部件出故障，只需更换这一个部件，然后将故障部件回收。这也极大地减少了你需要回收或者填入垃圾场的材料总量。回收旧电脑配件我很幸运，生活在一个提供路边回收服务的地方。这个服务虽然不包含电子设备，但周围的多个地方都可以接受电子设备回收，我便住在其中一个地方附近。我已经把很多旧的、不能使用的电子设备送去回收，包括出了故障的电脑配件，但我从未送过整机。我会将这些出了故障的部件分类，用旧的纸箱存起来。按类别分类——一箱是电子设备，另一箱是金属，第三箱是电池，等等。这些箱子的内容与回收中心的分类相对应。等到一两个箱子满了，我就会送去回收。结语即使在为这篇文章和我之前的自我教育做了大量的研究，仍难以确定回收的电脑和电脑配件最终会去哪里。我所在附近的回收中心的网站指出，每种回收物料的运用都会依据它的经济价值来决定。电脑含有大量有价值的金属和稀土元素，因此总会被回收。而这种回收是否以一种健康、环保的方式进行，这就是另一个话题了。到现在为止，我还无法追踪到送去回收的电子设备最后都去了哪里。我决定让自己尽自己的一份力，同时也要尽量保证回收链的其他环节也要设置得当，高效运行。为了地球，我们最好让电脑尽可能长地运行。只更换故障的部件，能让一台电脑比目前承认的寿命还要运行得更久，这显著减少了我们需要填埋或回收的电子垃圾量。当然，还要使用 Linux，这样你的电脑就不会变慢了。（题图：MJ/7ac9becc-f966-49f4-86a9-29fb41a5fd38）via: https://opensource.com/article/22/4/how-linux-saves-earth作者：David Both 选题：lkxed 译者：ChatGPT 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
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2023年9月18日 星期一
2023年9月17日 星期日
PowerPoint-如何凸顯相片中的主體做更好的視覺化設計
PowerPoint-如何凸顯相片中的主體做更好的視覺化設計
http://isvincent.pixnet.net/blog/post/50654008-powerpoint-%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%87%b8%e9%a1%af%e7%9b%b8%e7%89%87%e4%b8%ad%e7%9a%84%e4%b8%bb%e9%ab%94%e5%81%9a%e6%9b%b4%e5%a5%bd%e7%9a%84%e8%a6%96%e8%a6%ba
在 PowerPoint 中要做相片的視覺化效果，有時不是因為這張相片拍的好不好，而是相片中的主體和其他相片外的元素搭配的好不好有關。隨意取一張我在日本的港口拍的相片來練習，讓相片中的一艘船賦予不同的視覺變化。1.複製為2張相片。（此稱相片A、相片B）2.將相片B的主體（船）留下，其餘去背處理。3.將相片A重新著色。4.將相片A藉助一個圓，利用「合併／交集」功能，得到一個半圓圖案。5.將相片B疊在相片A之上。此時，船是否看起來已經被凸顯了，而右半部的空白處，正好可以拿來放文字。你也可以再將相片A(半圓圖片)設定陰影和美術效果等，對不同的設定做比較。如果將這張去背好的圖案，再加上一個看似透視的圖案及背景，效果也是大有不同。1.將重新著色的相片A和一個梯形圖案，利用「合併／交集」功能，得到一個梯形圖案。2.將相片B疊在相片A之上。3.設定不同的背景色彩上，將呈現不一樣的立體感。是否感覺這艘船更被凸顯了。如果將這張去背好的相片B，再加上不一樣的背景，效果也是大有不同。(A)設定背景為單色(B)設定背景為漸層色彩(C)設定背景一個圖片圖片來源：https://pixabay.com/將這張去背好的相片B，比較不一樣的背景。(A)設定背景為單色(B)設定背景為相片(C)設定背景為影片影片來源：https://pixabay.com/影片的效果：
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http://isvincent.pixnet.net/blog/post/50654008-powerpoint-%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%87%b8%e9%a1%af%e7%9b%b8%e7%89%87%e4%b8%ad%e7%9a%84%e4%b8%bb%e9%ab%94%e5%81%9a%e6%9b%b4%e5%a5%bd%e7%9a%84%e8%a6%96%e8%a6%ba
在 PowerPoint 中要做相片的視覺化效果，有時不是因為這張相片拍的好不好，而是相片中的主體和其他相片外的元素搭配的好不好有關。隨意取一張我在日本的港口拍的相片來練習，讓相片中的一艘船賦予不同的視覺變化。1.複製為2張相片。（此稱相片A、相片B）2.將相片B的主體（船）留下，其餘去背處理。3.將相片A重新著色。4.將相片A藉助一個圓，利用「合併／交集」功能，得到一個半圓圖案。5.將相片B疊在相片A之上。此時，船是否看起來已經被凸顯了，而右半部的空白處，正好可以拿來放文字。你也可以再將相片A(半圓圖片)設定陰影和美術效果等，對不同的設定做比較。如果將這張去背好的圖案，再加上一個看似透視的圖案及背景，效果也是大有不同。1.將重新著色的相片A和一個梯形圖案，利用「合併／交集」功能，得到一個梯形圖案。2.將相片B疊在相片A之上。3.設定不同的背景色彩上，將呈現不一樣的立體感。是否感覺這艘船更被凸顯了。如果將這張去背好的相片B，再加上不一樣的背景，效果也是大有不同。(A)設定背景為單色(B)設定背景為漸層色彩(C)設定背景一個圖片圖片來源：https://pixabay.com/將這張去背好的相片B，比較不一樣的背景。(A)設定背景為單色(B)設定背景為相片(C)設定背景為影片影片來源：https://pixabay.com/影片的效果：
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最高检谈合理使用和避风港规则
最高检谈合理使用和避风港规则
https://www.solidot.org/story?sid=76102
最高检以 2021 年的"人人影视字幕组"侵权案为例谈论了合理使用和避风港规则。这起案件牵涉资金逾千万元，主犯梁永平被判处三年六个月徒刑。在庭审中，辩护人曾以避风港规则为其辩护。最高检表示非盈利的字幕翻译属于合理使用，但营利性的则属于侵权，情节严重的可能构成犯罪：对于翻译、复制、传播视听作品的行为性质，要根据法律规定和具体行为类型，区分情况准确认定。以个人学习、欣赏或学校课堂教学、科学研究等为目的，为外文影视剧翻译制作字幕的行为，符合《著作权法》第二十四条规定的，属于"合理使用"，并不侵权。但是以营利为目的、未经授权复制发行或者通过信息网络传播他人视听作品的行为则侵犯了权利人的著作权，情节严重的甚至可能构成犯罪。"人人影视字幕组"在成立初期主要从事海外公开课程翻译工作，但自 2018 年起，以梁永平为首的运营团队以营利为目的，成立相关公司，专门从境外网站下载未经授权的影视剧，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端对用户提供在线观看和下载，严重侵害了权利人合法利益，并以接受"捐赠"的名义收取会员费、对外招揽广告并收取广告费用、销售拷贝含有未授权影视剧的移动硬盘等方式非法谋取巨额利益，构成侵犯著作权罪，应当予以追究刑事责任。检察机关通过依法办理该案，进一步明确了网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"的适用条件，要通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，准确予以认定。对于涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，检察机关要坚持落实宽严相济刑事政策，区分对象分层分类予以处理，重点打击提起犯意、主导利益分配、组织管理平台的主犯。https://www.spp.gov.cn/xwfbh/wsfbt/202309/t20230915_628154.shtml#2https://www.spp.gov.cn/xwfbh/wsfbt/202309/t20230915_628154.shtml#2首页最高检新闻地方动态通知公告直播访谈图片专题法律规章权威发布深化知识产权检察综合履职 加强知识产权法治保障最高检发布第四十八批指导性案例发布时间：2023年9月15日最高人民检察院近日以"知识产权检察综合保护"为主题发布了第四十八批指导性案例。此次发布的指导性案例共4件，分别是：广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案；周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案；梁永平、王正航等十五人侵犯著作权案；上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案。这批指导性案例经过初审、阅卷、编写、征求意见、案例指导委员会讨论等多个程序，由最高检从各地报送的200余件案件中精心挑选撰写。这也是最高检设立知识产权检察办公室，实行综合履职以来，首次专题发布知识产权检察综合保护指导性案例，旨在促进检察机关综合履行知识产权刑事、民事、行政和公益诉讼检察职能，努力破解知识产权检察案件的热点、难点问题，维护公平竞争的健康市场秩序，优化法治营商环境，服务保障创新驱动发展。本次发布的指导性案例涵盖知识产权刑事、民事、行政检察等多种职能，既有依法惩治侵犯知识产权犯罪的刑事案件，又有监督纠正确有错误的行政裁判结果监督案件，还有针对知识产权虚假诉讼的民事裁判结果监督案件；既有涉及传统卫浴产品领域的商标类案件，也有涉及芯片制造等高新技术领域的计算机软件著作权案件、涉及视听作品传播的新型网络侵权案件。检察机关在履职中，既重视案件办理本身质量，又注重诉源治理，依法一体履职、综合履职、能动履职，深入推动国家治理体系和治理能力现代化。例如周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案中，检察机关以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进知识产权保护的综合治理。最高检知识产权检察办公室主任刘太宗表示，下一步将持续深化知识产权检察综合履职，不断加大办案力度，抓实专业素能建设，以数字检察赋能法律监督，高质效办好每一个知识产权检察案件，做到检察办案质量、效率、效果有机统一于公平正义，以实际行动和有力举措激励创新、维护市场秩序，推动经济社会高质量发展。最高人民检察院第四十八批指导性案例发布时间：2023年9月15日关于印发最高人民检察院第四十八批指导性案例的通知各省、自治区、直辖市人民检察院，解放军军事检察院，新疆生产建设兵团人民检察院：经2023年6月25日最高人民检察院第十四届检察委员会第七次会议决定，现将广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案等四件案例（检例第191—194号）作为第四十八批指导性案例（知识产权检察综合保护主题）发布，供参照适用。最高人民检察院2023年7月27日广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案（检例第191号）【关键词】知识产权保护 商标争议行政纠纷 类似商品 近似商标 延续性注册 类案检索 抗诉【要旨】对于类似商品和近似商标的认定，应以商标用于区别商品或者服务来源的核心功能为据，着重审查判断是否易使相关公众混淆、误认。商标注册人对其注册的不同商标享有各自独立的商标专用权，其先后注册的商标之间不当然具有延续关系，司法实务中应严格把握商标延续性注册的适用条件。检察机关办理知识产权案件，一般应当进行类案检索。【基本案情】申请人（一审第三人，二审上诉人，再审申请人）：广州蒙娜丽莎建材有限公司（以下简称建材公司），住所地广东省广州市。申请人（一审第三人，二审上诉人，再审申请人）：广州蒙娜丽莎洁具有限公司（以下简称洁具公司），住所地广东省广州市。其他当事人（一审原告，二审被上诉人，再审被申请人）：蒙娜丽莎集团股份有限公司（以下简称蒙娜丽莎公司），住所地广东省佛山市。其他当事人（一审被告，二审上诉人）：国家知识产权局，住所地北京市。本案争议商标为第4356344号"M MONALISA及图"商标，系广东蒙娜丽莎新型材料集团有限公司（以下简称新型材料公司，本案二审期间，更名为蒙娜丽莎公司）于2004年11月10日申请注册，2008年9月14日核准注册，核定使用在第11类"灯、烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"等商品上。本案引证商标为第1558842号"蒙娜丽莎Mona Lisa"商标，系广州现代康体设备有限公司1999年12月28日申请注册，2001年4月21日核准注册，核定使用在第11类"蒸气浴设备、桑拿浴设备、浴室装置"等商品上。2012年4月18日转让至建材公司和洁具公司名下。第1476867号"M MONALISA蒙娜丽莎及图"商标，系南海市樵东陶瓷有限公司1999年7月12日申请注册，2000年11月21日核准注册，核定使用在第19类"非金属地板砖、瓷砖、建筑用非金属墙砖、建筑用嵌砖"等商品上，于2011年6月28日变更注册人为新型材料公司。2012年3月30日，建材公司、洁具公司针对争议商标向原国家工商行政管理总局商标评审委员会提起争议申请，以争议商标与引证商标、第3541267号"monalisa及图"商标构成类似商品上的近似商标为由，请求撤销争议商标。2013年11月25日，商标评审委员会作出商评字[2013]第116692号《关于第4356344号"M MONALISA及图"商标争议裁定书》（以下简称被诉裁定）认为：争议商标核定使用的"烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品与引证商标核定使用的商品构成类似商品，争议商标与引证商标构成使用在类似商品上的近似商标，违反了2001年修正的《中华人民共和国商标法》（以下简称商标法）第二十八条的规定，裁定争议商标在"烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上予以撤销，在其余商品上予以维持。新型材料公司不服，提起行政诉讼。诉讼中，新型材料公司明确表示要求"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"两商品予以维持注册，其他不予核准的商品不再要求维持注册。北京市第一中级人民法院一审认为：第1476867号商标系新型材料公司的基础商标，该商标与争议商标在图形、英文呼叫方面完全相同。第1476867号商标核定使用的"瓷砖"商品与争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品应属于类似商品。第1476867号商标在"瓷砖"商品上曾被认定为驰名商标，其商业信誉可以在争议商标上延续。争议商标与引证商标在整体视觉效果上区别明显，不构成近似商标。判决撤销被诉裁定，由商标评审委员会重新作出裁定。商标评审委员会及建材公司、洁具公司不服，上诉至北京市高级人民法院。二审期间，新型材料公司名称变更为蒙娜丽莎公司。2016年6月8日，北京市高级人民法院作出二审判决认定，争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品，与引证商标核定使用的"蒸气浴设备、桑拿浴设备、浴室装置"等商品不构成类似商品；争议商标与引证商标的标志在构成要素和整体外观上存在较大差异，不构成近似商标；第1476867号商标在"瓷砖"商品上的商誉可以延续至争议商标，相关公众可以在相关商品上将争议商标与引证商标区别开来，不会对商品的来源产生混淆误认。判决驳回上诉，维持原判。建材公司、洁具公司申请再审，再审申请被驳回。案涉商标如下：【检察机关履职过程】受理及审查情况。建材公司、洁具公司不服二审判决，向北京市人民检察院申请监督，该院经审查后提请最高人民检察院抗诉。鉴于本案讼争双方存在数起纠纷，法律关系交织，证据情况复杂，检察机关重点从以下两个方面进行审查：一是梳理双方纠纷。检察机关调阅原审法院卷宗材料，多次听取当事人意见，对相关民事和行政判决予以系统梳理分析，全面了解双方商标的历史沿革和争议背景，对类似商品、近似商标的认定以及本案处理结果对其他案件的影响进行重点分析，初步确定二审判决在类似商品和近似商标的认定上均存在应予监督的情形。二是进行类案检索。通过中国裁判文书网对涉及双方当事人的案件进行类案检索，以与本案涉及同一当事人、同一类似群组的商品、同一法条和商标中含有"蒙娜丽莎""monalisa""蒙娜丽莎画像"设计要素为标准，最终筛选出12件与本案高度类似的案件。经对比分析，发现其他案件在类似商品和近似商标的认定上与本案存在明显差异，本案与其他案件存在类案异判情形。监督意见。2021年11月11日，最高人民检察院向最高人民法院提出抗诉，认为本案二审判决认定事实和适用法律均存在错误。主要理由是：争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品与引证商标核定使用的"浴室装置"商品构成类似商品。争议商标与引证商标在文字构成、呼叫、构成要素等方面相近，构成近似商标。二审判决有关蒙娜丽莎公司第1476867号"M MONALISA蒙娜丽莎及图"商标延伸注册的论述不能成立。且除本案二审判决外，在其他涉及蒙娜丽莎公司申请注册在第1109类似群组的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"等商品上以"蒙娜丽莎""monalisa"等为设计要素商标的案件中，法院均认定相关商标与本案引证商标构成使用在类似商品上的近似商标，对蒙娜丽莎公司有关第1476867号商标延伸注册的主张不予支持。处理结果。最高人民法院指令北京市高级人民法院再审。2022年6月14日，北京市高级人民法院作出判决，认为争议商标与引证商标构成使用在类似商品上的近似商标。蒙娜丽莎公司所提交的证据尚不足以证明，本案争议商标申请注册时其第1476867号商标已经具有较高知名度。且第1476867号商标注册在第19类商品上，与争议商标和引证商标核定使用的第11类商品分属于不同的商品类别，不同商品上的商誉不能当然地延续到其他类别的商品上。蒙娜丽莎公司所提交的证据亦不足以证明，基于其第1476867号商标在"瓷砖"商品上的知名度，客观上足以使争议商标在"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上与引证商标相区分。因此，争议商标注册在"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上违反了商标法第二十八条的规定。北京市高级人民法院再审改判撤销本案二审判决和一审判决，驳回蒙娜丽莎公司的诉讼请求。【指导意义】（一）对于类似商品和近似商标的认定，应以商标用于区分商品或者服务来源的核心功能为据，着重审查判断是否易使相关公众混淆、误认。认定商品类似，应以相关公众的一般认识，结合商品的功能、用途、生产部门、销售渠道、消费对象等因素综合审查判断。认定时可以参考《商标注册用商品和服务国际分类》和《类似商品和服务区分表》。如果相关商品在区分表中处在同一类似群组，原则上应认定为类似商品。如认为此种情形不构成类似商品，应有充分理由，不应随意突破区分表的划分。认定商标是否近似，应以相关公众的一般注意力为标准，既要审查商标标志构成要素及其整体的近似程度，也要审查请求保护注册商标的显著性和知名度，同时考量商品的类似程度、已经客观形成的市场格局等因素，综合判断是否容易导致相关公众混淆。（二）商标注册人对其注册的不同商标享有各自独立的商标专用权，其先后注册的商标之间不当然具有延续关系，司法实务中应严格把握商标延续性注册的适用条件。商标延续性注册是商标权人将经过使用获得一定知名度的商标向新的商品或服务领域拓展，司法实务中常用作商标在先申请原则的抗辩事由。实践中一般应同时满足以下条件：一是商标注册人的基础商标在引证商标申请日前经使用具备一定知名度；二是申请延续注册商标与基础商标构成相同或近似商标；三是申请延续注册商标与基础商标核定使用的商品或服务构成相同或类似；四是相关公众认为使用两商标的商品或服务均来自该商标注册人或存在特定联系，不易与引证商标发生混淆、误认。鉴于延续注册的商标标志客观上同他人在同一种商品或者类似商品上已经注册的或者初步审定的商标相同或者近似，应严格把握商标延续性注册适用条件，综合考虑商标标志的近似程度、商品的类似程度、在先商标的使用情况和知名度、申请人的主观意图等因素，以申请延续注册的商标不易与引证商标发生混淆、误认为原则，全面审查判断延续性注册抗辩是否成立。（三）检察机关办理知识产权案件，一般应当开展类案检索。类案检索，是对与待决案件的基本事实、争议焦点、法律适用方面具有相似性的生效法律文书进行检索，并参照或参考检索到的类案文书办理案件。知识产权案件往往多个程序交织，且知识产权客体具有非物质性和开放性特点，客观上更易遭受多方侵害，知识产权领域批量维权案件较其他领域更为常见，类案检索的必要性更为突出。检察机关办理知识产权案件，一般应开展类案检索。司法实务中，既要检索最高人民法院、最高人民检察院发布的指导性案例等相关类案，用以参照或参考办案；又要检索涉及同一当事人以及涉及同一知识产权权利客体的关联案件，审查是否存在影响案件审查的在先生效判决、是否存在类案异判情形以及是否存在应中止审查的情形等，在全面掌握案件事实的基础上精准履职，统一司法裁判标准和尺度，确保法律统一正确实施。【相关规定】《中华人民共和国商标法》（2001年修正）第二十八条、第四十一条《中华人民共和国行政诉讼法》（2017年修正）第九十一条、第九十三条第一款《人民检察院行政诉讼监督规则》（2021年施行）第九十四条办案检察院：最高人民检察院 北京市人民检察院承办检察官：宋建立 刘丽案例撰写人：宋建立 刘玉强周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案（检例第192号）【关键词】知识产权保护 著作权纠纷 著作权登记 虚假诉讼 数字检察 综合履职【要旨】冒充作者身份，以他人创作的作品骗取著作权登记，并以此为主要证据提起诉讼谋取不正当利益，损害他人合法权益，妨害司法秩序的，构成虚假诉讼。检察机关应积极推进数字检察，以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈。对于知识产权领域虚假诉讼案件，检察机关应依职权启动监督程序，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进综合治理。【基本案情】民事诉讼原告周某某。民事诉讼被告项某某、李某某。本系列案件共涉及虚假诉讼64件，其他案件当事人情况略。2007年10月，周福仁、陈员兰成立杭州美速版权代理有限公司（以下简称美速公司），主要经营版权登记和版权维权业务，并先后招募杨保全、王江梅等人为工作人员。其中，周福仁负责公司的日常管理和起诉维权，陈员兰负责公司部分财务和维权取证，杨保全负责宣传和跟客户对接著作权登记，王江梅负责编写花型创作说明、描稿和维权取证。自2008年起，美速公司非法诱导绍兴柯桥中国轻纺城市场的部分经营户将他人创作的纺织花型图案交由该公司进行著作权登记，并委托该公司维权。周福仁在明知其客户无实际著作权的情况下，仍指使王江梅等人编造花型创作思路、说明，并将创作日期提前一年，帮助代理著作权登记。在发现市场其他经营户使用该部分花型后，美速公司假借维权之名，以侵犯其客户著作权为由，通过发律师函、提起诉讼等方式要求赔偿，诈骗金额累计人民币340余万元。其中涉及虚假诉讼64件，周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷案即为其中一例。2012年10月，周某某通过美速公司从浙江省版权局取得美术作品《婀娜多姿》的著作权登记。2014年7月，周某某以项某某、李某某为被告向浙江省绍兴市柯桥区人民法院（以下简称柯桥区法院）提起诉讼，主张《婀娜多姿》花型系其自己独立创作，诉请判令项某某、李某某立即停止侵权，并赔偿经济损失人民币2万元。2014年12月15日，柯桥区法院作出（2014）绍柯知初字第162号民事判决，查明：周某某于2012年12月10日取得浙江省版权局颁发的美术作品《婀娜多姿》的著作权登记证，登记号为浙作登字11-2013-F-14787。后周某某发现柯桥区柯桥街道中国轻纺城"现代布艺"门市部销售似《婀娜多姿》花型的窗帘布，遂委托王江梅与公证人员一起，以普通消费者的身份从"现代布艺"门市部购买了该花型的窗帘布。该"现代布艺"门市部当时系项某某经营，项某某销售的该花型窗帘布是从李某某处购买。该院认为，《婀娜多姿》花型系蕴含自然人想象完成的作品，周某某系该美术作品的著作权人，"现代布艺"门市部未经周某某许可销售该花型窗帘布，构成侵权，应承担相应民事责任。因该门市部是个体工商户，其责任由其个体经营者项某某承担。但项某某披露涉案窗帘布系从李某某处购买，具有合法来源。故判决项某某、李某某停止销售印有《婀娜多姿》花型的窗帘布，李某某赔偿周某某经济损失人民币1.4万元。【检察机关履职过程】线索发现。2020年初，浙江省绍兴市柯桥区人民检察院（以下简称柯桥区检察院）在履职中发现，柯桥区纺织品市场存在职业化的纺织花样著作权维权现象，怀疑涉及恶意诉讼，遂启动对相关诉讼情况的调查。检察机关主要开展以下工作：一是走访该区窗帘布协会、绣花布协会、印染协会等行业协会，了解花型著作权恶意维权问题。二是通过绍兴市人民检察院"民事裁判文书智慧监督系统"对柯桥区法院审理的"著作权权属、侵权纠纷"类案件进行检索分析，共检索出案件2916件。三是审查案件原告对涉案花型是否享有著作权。柯桥区检察院调取了2916件案件涉及的纺织品花型，并通过纺织品花型"AI智审系统"，对涉案纺织品花型进行数据检索比对，发现涉案的部分花型早已在市场流通，是否系原告独立创作存疑，相关案件可能属于虚假诉讼。四是梳理筛选出由同一律师事务所代理的民事诉讼案件601件。并根据案件处理结果，剔除撤诉结案、驳回诉讼请求案件等481件，进一步将审查重点聚焦在以判决和调解结案的120件案件。五是通过大数据碰撞进一步聚焦线索。经查询部分被告向原告支付侵权赔偿款的银行账号发现，原告收取的侵权赔偿款全部流向了周福仁的银行账号。对该账号进行数据分析，又挖掘出周福仁资金密集关联人员陈员兰、王江梅和杨保全。通过企业工商信息查询系统，确认周福仁系美速公司的实际控制人。受理及线索移交。2021年1月12日，柯桥区检察院依职权启动对包括本案在内的系列著作权权属、侵权纠纷案件的民事监督程序，并于2021年5月13日将周福仁等人涉嫌犯罪的线索移交绍兴市公安局柯桥分局（以下简称柯桥分局），柯桥分局于当日对周福仁等人以敲诈勒索罪立案侦查。审查情况。结合相关刑事案件的侦查，检察机关重点围绕周某某著作权的权利基础进行审查。查明，周某某系从市场现有的花型中找出自己需要的花型元素，交由制版公司予以组合、修改，并向其支付相应报酬（人民币300元左右），在既未与制版公司签订委托创作合同，也未约定著作权归属的情况下，以该花型系其自己独立创作为由，委托美速公司从浙江省版权局取得11-2013-F-14787号美术作品《婀娜多姿》的著作权登记。且本案所涉《婀娜多姿》花型系根据已有花型拼凑得来，不符合著作权法关于作品"独创性"的要求，不应认定为著作权法上的作品。周某某冒充作者身份提起本案诉讼，应认定为虚假诉讼。监督意见。2022年9月26日，绍兴市人民检察院就本案向绍兴市中级人民法院提出抗诉，认为周某某对涉案花型《婀娜多姿》不享有著作权，其冒充作者身份提起诉讼，系捏造事实提起诉讼，妨害司法秩序，损害他人合法权益，构成虚假诉讼。同时，绍兴市人民检察院就另外11件类似情形的虚假诉讼提出抗诉，浙江省人民检察院也就2件案件向浙江省高级人民法院提出抗诉。此前，柯桥区检察院已于2022年4月28日对涉及虚假诉讼的50件案件向柯桥区法院发出再审检察建议书，建议法院再审。监督结果。绍兴市中级人民法院作出民事裁定书，指令柯桥区法院对本案再审。2022年11月28日，柯桥区法院作出（2022）浙0603民再67号民事判决，采纳检察机关抗诉意见，认定构成虚假诉讼，判决撤销原审判决，驳回周某某诉讼请求。其余63件案件再审均认定构成虚假诉讼，改判驳回原审原告的诉讼请求。办案期间，检察机关对著作权登记环节存在的问题进行梳理分析，积极与版权管理职能部门签署《关于加强版权保护工作合作备忘录》。建立协同保护长效机制，并将案件办理中发现应予撤销的著作权登记线索移送版权管理职能部门撤销。刑事案件办理情况。2021年8月至11月间，柯桥区检察院对周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅等人以诈骗罪批准逮捕。2022年4月21日，杨保全、王江梅被取保候审。2022年5月5日，柯桥区检察院以诈骗罪对被告人周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅向柯桥区法院提起公诉。庭审中，被告人周福仁及部分辩护人提出如下辩护意见：周福仁等人不明知客户无实际著作权，其没有对作品的独创性和权利归属进行实质审查的专业能力和法律义务；在合作作品、委托作品、职务作品等情形中，部分申请人作为作品的委托人、受让人和合作人，可以申请著作权登记；虚构完成时间及代写创作说明仅意味着申请文件存在瑕疵，利用瑕疵的著作权登记证书进行诉讼，均不能被认定虚构事实、隐瞒真相的诈骗行为。公诉人答辩：涉案花型系申请人通过低价购买或者委托第三方修改、与第三方合作等方式获得，而出售人及第三方则是以简单修改已有公开花型的方式获得，并不具备著作权法上要求的独创性。申请版权登记必须依法提交材料，如果是合作、委托、买卖等，则须附相关合同及作品权属证明材料。周福仁长期从事版权登记代理业务，熟悉当地市场花型创作情况，明知申请人不具备版权登记申请权利情况下，仍指使同案人员编写花型创作思路和说明，伪造创作时间，代签著作权保证书，后申请登记著作权。在获得版权证书后，取得版权登记人的"维权"业务，通过发送律师函、起诉等方式"维权"要求被害人支付赔偿，符合虚构事实、隐瞒真相，骗取他人财产的诈骗罪构成要件。2022年7月28日，柯桥区法院作出一审判决，以诈骗罪判处被告人周福仁有期徒刑十一年六个月，并处罚金人民币二十万元；判处被告人陈员兰有期徒刑三年，缓刑五年，并处罚金人民币八万元；判处被告人杨保全有期徒刑三年，缓刑五年，并处罚金人民币二万元；判处被告人王江梅有期徒刑三年，缓刑四年，并处罚金人民币一万元。并判处没收电脑、手机等作案工具，被告人共同退赔被害人损失。周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅提出上诉。2022年9月13日，绍兴市中级人民法院裁定驳回上诉，维持原判。【指导意义】（一）冒充作者身份，以他人创作的作品骗取著作权登记，并以此为主要证据提起诉讼谋取不正当利益，损害他人合法权益、妨害司法秩序的，构成虚假诉讼。著作权登记证书作为著作权权属的初步证明，是著作权权属、侵权纠纷中最常见的证据之一。但是著作权登记时，对相关作品是否系申请人创作、是否具有独创性不做实质审查，客观上难以防范恶意登记著作权行为。故意提交虚假申请材料以他人作品或者公有领域的作品骗取著作权登记，再利用骗取的著作权登记证书提起诉讼谋取不正当利益，是知识产权领域一类比较典型的虚假诉讼。检察机关办理著作权权属、侵权纠纷民事诉讼监督案件，除审查著作权登记证书外，还应重点审查创作底稿、原件等证据材料，并调查核实作品是否为他人创作、在登记证书载明的创作完成日前是否已存在等事实，综合判断著作权权属。（二）检察机关应积极推进数字检察，以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈。知识产权案件专业性强，虚假诉讼线索发现、甄别、认定较其他案件难度更大。司法实践中，检察机关应切实强化数字理念、思维，以大数据赋能法律监督，着力破解虚假诉讼案件办理瓶颈。一方面要做好数据资源的集纳、管理。既要注重各类检察业务数据的汇聚管理，又要通过跨部门大数据协同办案机制等拓宽数据来源渠道，加强对行政执法、司法办案等相关数据的共享。另一方面，要及时总结知识产权领域虚假诉讼办案经验，把握案件特点和规律，构建知识产权案件法律监督模型。具体办案中，对于有虚假诉讼嫌疑的案件或线索，应注重选取诉讼请求，知识产权权属证明，抗辩事由，当事人、代理人信息等要素进行碰撞、比对、分析，精准识别虚假诉讼。（三）对于知识产权领域虚假诉讼案件，检察机关应依职权启动监督程序，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进综合治理。虚假诉讼当事人伪造证据，捏造知识产权侵权关系或者不正当竞争关系，提起民事诉讼以谋取非法利益，损害他人合法权益、妨害司法秩序，应予以依法打击。司法实践中，检察机关发现虚假诉讼案件线索的，应当依职权启动监督程序，综合案件事实认定、法律适用以及案件办理效果等因素，统筹运用抗诉、检察建议等方式进行监督。同时，针对案件办理中发现的刑事犯罪线索，及时移送公安机关；对于案件反映的社会管理漏洞，及时提出社会治理意见建议，强化综合司法保护。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百六十六条、第三百零七条之一《中华人民共和国民事诉讼法》（2021年修正）第二百一十五条第二款《中华人民共和国著作权法》（2010年修正）第十一条办案检察院：浙江省人民检察院 浙江省绍兴市人民检察院 浙江省绍兴市柯桥区人民检察院承办检察官：郭雯 曾于生 顾淑婷 谢兴峰 胡成英案例撰写人：曾于生梁永平、王正航等十五人侵犯著作权案（检例第193号）【关键词】知识产权保护 侵犯著作权罪 信息网络传播 "避风港规则"适用 实质性相似 分层分类处理【要旨】办理网络侵犯著作权刑事案件，应当准确理解把握"避风港规则"适用条件，通过审查网络服务提供者是否明知侵权，认定其无罪辩解是否成立。涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络知识产权案件，应根据涉案人员在案件中的地位、作用、参与程度以及主观恶性等因素，按照宽严相济刑事政策分层分类处理。【基本案情】被告人梁永平，男，武汉快译星科技有限公司实际控制人。被告人王正航等其他14名被告人基本情况略。自2018年起，梁永平先后成立武汉链世界科技有限公司、武汉快译星科技有限公司，指使王正航聘用万萌军等人开发、运营"人人影视字幕组"网站及安卓、苹果、TV等客户端；梁永平又聘用谢明洪等人组织翻译人员，从境外网站下载未经授权的影视作品，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端为用户提供在线观看和下载服务。经鉴定及审计，"人人影视字幕组"网站及相关客户端内共有未授权影视作品32824部，会员数量共计683万余个。为牟取非法利益，梁永平安排谢文翔负责网站和客户端广告招商业务；安排丛军凯负责在网站上销售拷贝有未经授权影视作品的移动硬盘。自2018年1月至2021年1月，非法经营数额总计人民币1200余万元，其中收取会员费人民币270余万元，赚取广告费人民币880余万元，销售硬盘获利人民币100余万元。【检察机关履职过程】审查逮捕及引导取证。2020年9月8日，上海市公安机关对"人人影视字幕组"侵犯著作权案立案侦查。鉴于本案有重大社会影响，上海市公安局对主犯梁永平立案侦查，其他同案犯罪嫌疑人由虹口区公安分局（以下简称虹口分局）立案侦查。2021年1月29日，上海市虹口区人民检察院（以下简称虹口区检察院）对王正航等12名犯罪嫌疑人批准逮捕。同年2月1日，上海市人民检察院第三分院（以下简称上海三分院）对犯罪嫌疑人梁永平批准逮捕。公安机关根据检察机关的建议，在执行逮捕后重点开展了以下侦查取证工作：一是研判涉案单位的组织架构、涉案人员的行为性质、分工内容，对团伙重要成员抓捕到案；对于参与程度较低的翻译、校对等非核心人员，以证人身份取证。二是对涉案影视作品与权利人作品是否实质性相似取证。鉴于犯罪嫌疑人主要以完整复制作品方式作案，采用鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定涉案影视作品与权利人作品是否构成实质性相似。由中国版权保护中心版权鉴定委员会在所有影片中随机抽取50部进行实质性相似鉴定。同时，综合考虑涉案作品的权属来源、内容类别、网站板块分布，对涉案作品进行分层抽样，抽取电影、电视剧、纪录片等多个种类影片800部，由相关权利人通过逐一阅看并截图比对的方式进行鉴别。鉴定和鉴别结果均为构成实质性相似。将结果依法告知梁永平等在案犯罪嫌疑人，各犯罪嫌疑人均认可上述取证方式和结果。三是查明本案非法经营数额、侵权作品数量及涉案网站会员数量。公安机关对"人人影视字幕组"服务器上查获的合计52683部影片，去除重复的影片、公益影片及超过50年著作权有效期限的影片，统计得出侵权影片数量为32824部。另对网站收取的会员费、广告费和售卖拷贝有未授权影视作品的硬盘收入以及会员数量进行审计，得出非法经营数额合计人民币1200万余元，会员数量683万余个。审查起诉。根据上海市知识产权案件管辖规定，2021年7月5日，上海市公安局将梁永平移送上海三分院审查起诉，虹口分局将另外14名犯罪嫌疑人移送虹口区检察院审查起诉。检察机关重点开展以下工作：一是准确认定犯罪情节和社会危害性。经审查确认非法经营数额、会员数量，认定该案属于"有其他特别严重情节"的情形。二是及时变更强制措施。审查起诉阶段在犯罪事实基本审定后，虹口区检察院综合考量各犯罪嫌疑人在共同犯罪中的地位和作用、退出违法所得情节、认罪认罚具结情况，对王正航等14名犯罪情节较轻的犯罪嫌疑人变更强制措施为取保候审。2021年8月20日，上海三分院以侵犯著作权罪对被告人梁永平向上海市第三中级人民法院提起公诉，虹口区检察院以侵犯著作权罪对被告人王正航等14人向上海市杨浦区人民法院（知识产权案件集中管辖法院）提起公诉。指控与证明犯罪。2021年11月22日，上海市第三中级人民法院、上海市杨浦区人民法院分别对两案开庭审理。庭审中，梁永平的辩护人提出：1．涉案网站的大量作品为用户上传，被告人已尽到"通知—删除"义务，因此适用"避风港规则"，不应认定为侵权；2．网站接受用户"捐赠"的方式不应认定为非法经营数额。公诉人答辩：第一，涉案网站侵权作品除部分系用户上传外，另有大量侵权作品系同案犯谢明洪等人上传，梁永平明知网站内存在大量侵权作品，仍指使同案犯上传，并放任用户继续上传侵权作品，未采取有效措施遏止侵权作品传播，其"避风港规则"抗辩不成立。第二，被告人梁永平在涉案网站上公布有支付宝"捐赠"二维码，会员"捐赠"以后，能获得包括在线观看、免除部分或全部广告、不同点播次数等会员权益，这是影视类网站平台常见的盈利模式，其本质是以"捐赠"的名义收取会员费，有偿提供视听服务。处理结果。2021年11月22日，上海市第三中级人民法院以侵犯著作权罪判处被告人梁永平有期徒刑三年六个月，并处罚金人民币一百五十万元；上海市杨浦区人民法院以侵犯著作权罪判处被告人王正航等14名从犯一年六个月至三年不等的有期徒刑，适用缓刑，并处罚金人民币四万元至三十五万元不等。一审判决后，15名被告人均未上诉。【指导意义】（一）准确把握"避风港规则"适用条件，通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，认定其无罪辩解是否成立。"避风港规则"通常是指权利人发现网络用户利用网络服务侵害其合法权益、向网络服务提供者发出通知后，网络服务提供者及时采取必要措施的，不承担侵权责任。司法实践中，部分网络服务提供者依据该规则主张不具有侵犯著作权的主观故意，进而提出不构成犯罪的辩解。对此，检察机关应准确把握"避风港规则"适用条件，重点从以下两个方面审查判断其无罪辩解是否成立：一是审查侵权作品来源。网络服务提供者组织上传侵权作品的，属于直接实施侵犯信息网络传播权的行为，不适用"避风港规则"。二是在网络用户上传侵权作品情形下，审查网络服务提供者是否明知侵权。如有证据证实网络服务提供者主观上明知作品侵权仍放任网络用户上传，或者未采取必要措施的，应认定具有主观故意，其无罪辩解不成立。（二）涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。基于视听作品创作特性，侵权人大量改编难度较大，且为迎合用户需求，一般采取完整复制作品的手段。检察机关办理涉及作品数量众多的侵犯视听作品著作权案件，可由鉴定机构抽取一定比例的作品开展实质性相似鉴定。同时，组织权利人鉴别。具体操作中，可按照一定标准，如影视作品特点、种类、来源、作案手法等，将涉案作品整体划分为多个互不重复的类别，再分别在每一类别中随机抽样。在此基础上，将抽样方法、鉴定和鉴别方法以及认定意见告知在案犯罪嫌疑人，听取意见。经审查，鉴别意见符合法定要求的，可作为证据使用。（三）对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，应根据宽严相济刑事政策对涉案人员分层分类处理。近年来，通过信息网络侵犯知识产权案件呈现出组织化、链条化特征，分工精细、人员结构复杂。检察机关办理涉案人员众多的网络侵犯著作权案件，应严格落实宽严相济刑事政策，依据涉案人员在共同犯罪中的地位、作用、参与程度、主观恶性等因素，区分对象分层分类予以处理。对于具有提起犯意、主导利益分配、组织管理平台等行为的，或者在共同犯罪中起主要作用的主犯，重点打击，从严追究；对于在共同犯罪中参与程度较低、受雇实施犯罪的其他涉案人员可认定为从犯，酌情从宽处理；对于临时招募人员，共犯意思联络较弱、情节轻微、危害不大的，综合考量处理效果，可不予追究刑事责任。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百一十七条《中华人民共和国民法典》（2021年施行）第一千一百九十五条、第一千一百九十七条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》（2004年施行）第五条第二款第一项、第十一条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（二）》（2007年施行）第一条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（三）》（2020年施行）第二条、第十条《关于办理侵犯知识产权刑事案件适用法律若干问题的意见》（2011年实施）第三条办案检察院：上海市人民检察院第三分院 上海市虹口区人民检察院承办检察官：谢飞 丁琢之 李丹案例撰写人：陆川 谢飞 李邦硕上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案（检例第194号）【关键词】知识产权保护 侵犯著作权罪 计算机软件 二进制代码 复制发行 避免"二次侵害"【要旨】通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。办案中应完善涉商业秘密证据的取证、鉴定、审查、质证方法，避免知识产权遭受"二次侵害"。【基本案情】被告单位上海某公司，住所地上海市徐汇区。被告人许林，男，上海某公司总经理。被告人陶伟，男，上海某公司销售部经理。南京某公司享有C型芯片内置固件程序软件V3.0计算机软件著作权。该计算机软件应用于南京某公司生产并对外销售的C型芯片中。C型芯片广泛应用于导航仪、扫码枪、3D打印机、教育机器人、POS机等领域。上海某公司于2003年成立。2016年，陶伟作为上海某公司销售人员，在市场调研和推广中发现南京某公司的C型芯片销量大、市场占有率高，遂从市场获取正版C型芯片用于复制。许林作为上海某公司总经理，负责公司生产经营等全部事务，在明知上海某公司未获得南京某公司授权许可的情况下，委托其他公司对C型芯片进行破解，提取GDS文件（graphic data system，即图形数据系统，是用于集成电路芯片的工业标准数据文件，其中记录了芯片各图层、图层内的平面几何形状、文本标签等信息），再组织生产掩模工具、晶圆并封装，以上海某公司G型芯片对外销售，牟取不法利益。2016年9月至2019年12月，上海某公司销售G型芯片共计830余万片，非法经营数额人民币730余万元，上述收益均归单位所有。其中，陶伟对外销售侵权芯片780余万片，非法经营数额人民币680余万元。【检察机关履职过程】审查逮捕及引导取证。2020年1月19日，江苏省南京市公安局雨花台分局（以下简称雨花台分局）以犯罪嫌疑人许林、陶伟涉嫌销售假冒注册商标的商品罪提请南京市雨花台区人民检察院（以下简称雨花台区检察院）批准逮捕。雨花台区检察院经审查认为，虽然涉案芯片拆解内层上有类似南京某公司的商标，但该标识并非用于标明商品来源，上海某公司没有假冒注册商标的故意，不构成销售假冒注册商标的商品罪，但C型芯片中的固化二进制代码属于计算机软件一种表现形式，该案可能涉嫌侵犯计算机软件著作权犯罪。对许林、陶伟依法作出不批准逮捕决定，同时建议公安机关对二人涉嫌侵犯著作权罪从以下方面补充侦查取证：调取犯罪嫌疑人的聊天记录等电子证据、上海某公司内部会议记录、审批报告、测试报告、对外加工委托合同等书证，查明其是否具有仿制他人芯片的主观明知和客观行为；委托鉴定机构对侵权芯片与正版芯片的内在结构、运行环境、配套软件等技术性内容进行比对鉴定。2020年1月23日，雨花台分局对许林、陶伟取保候审。审查起诉。2020年12月4日，雨花台分局以许林、陶伟涉嫌侵犯著作权罪移送审查起诉。检察机关重点开展以下工作：一是准确认定罪名。经审查认为，上海某公司未经授权，复制南京某公司享有著作权的二进制代码制造芯片并对外销售，属于对计算机软件的复制发行，复制品数量、非法经营数额均达到情节特别严重，构成侵犯著作权罪。二是审查实质性相似鉴定意见。检察机关在对侦查阶段委托鉴定材料审查时，发现检材来源不明。经与公安机关、鉴定人员充分沟通，由公安机关侦查人员主持，从5个地点查扣的17万片侵权芯片中随机抽取10片送检。经鉴定比对，侵权芯片与南京某公司的正版芯片表层布图90%以上相似；生产侵权芯片所使用的GDS文件ROM层二进制代码与南京某公司源代码经编译转换生成的二进制代码相同，相似度100%，与南京某公司芯片的GDS文件ROM层二进制代码相同，相似度100%，从而认定上海某公司量产的830余万片芯片均系侵权产品。三是追加上海某公司为被告单位。鉴于该案以上海某公司名义实施，违法所得归公司所有，检察机关依法追加其为被告单位。四是做好涉案商业秘密保护工作。南京某公司将涉案计算机软件源代码作为商业秘密予以保护，为防止源代码外泄，兼顾权利人的保密诉求，检察机关建议侦查人员在南京某公司内勘验、提取、封存相关电子证据。在后续诉讼程序中，鉴定人员、辩护人及其他诉讼参与人签订保密协议后，在公司专门用于封存证据的保密区域，开展鉴定比对和证据审查、质证工作。指控与证明犯罪。2021年4月26日，雨花台区检察院以侵犯著作权罪对上海某公司、许林、陶伟向江苏省南京市雨花台区人民法院（以下简称雨花台区法院）提起公诉。庭审过程中，被告人陶伟翻供，辩称自己不知道上海某公司直接复制了其购买的芯片二进制代码。同时，辩护人提出：首先，许林、陶伟在仿制芯片过程中，仅明知可能侵犯集成电路布图设计权，对侵犯内置固件著作权并不明知；其次，芯片固件程序仅占芯片价值的小部分，以芯片销售价格认定犯罪金额依据不足；最后，鉴定意见无法得出830万片芯片都是侵权产品的结论。公诉人答辩认为：首先，上海某公司对陶伟购买的C型芯片反向破解后，批量生产G型芯片，再由陶伟本人以明显低价对外推销，并宣称该产品可完全替代C型芯片；许林、陶伟具有芯片专业知识背景，从事芯片行业多年，作案期间许林曾告诉陶伟"不能打南京某公司的标，必须白板出货，防止侵权……一次不要出太多，防止被南京某公司发现"，所以主观不明知侵犯著作权的辩解不成立。其次，芯片的核心价值在于实现产品功能的软件程序，即软件著作权价值为其主要价值构成，应以芯片整体销售价格作为非法经营数额的认定依据，且该案侵权复制品的数量和非法经营数额均达到情节特别严重。最后，对于量产程度高的芯片，在科学抽样基础上进行多重比对均100%相似，鉴定方法科学、程序透明、比对充分，被告单位也不能提供原创代码，据此可以认定销售的芯片均为侵权产品。处理结果。2021年7月14日，雨花台区法院以侵犯著作权罪判处被告单位上海某公司罚金人民币四百万元；判处被告人许林有期徒刑四年，并处罚金人民币三十六万元；判处被告人陶伟有期徒刑三年二个月，并处罚金人民币十万元。被告单位及被告人均不服一审判决，提出上诉。2021年10月28日，南京市中级人民法院裁定驳回上诉，维持原判。【指导意义】（一）注重把握不同罪名认定标准，准确定性涉计算机软件类刑事案件。侵犯计算机软件的知识产权犯罪行为，可能触犯侵犯商标权犯罪、侵犯著作权犯罪和侵犯商业秘密犯罪。检察机关办理此类案件，需要结合案件事实和证据，依据不同罪名的构成要件准确定性，精准打击犯罪行为。司法实践中，对于通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。行为人制售的芯片上附着有与他人注册商标相同的标识，但该标识封闭于产品内部，未用于区分商品来源，不构成侵犯商标权犯罪。对于行为人从公开渠道购买芯片并从中提取二进制代码的，应注重审查其反向工程的辩解是否成立，综合认定是否构成侵犯商业秘密罪。（二）对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。计算机软件实质性相似的认定，是办理侵犯著作权刑事案件的难点，司法实践中多通过源代码比对的形式审查认定。在行为人通过复制芯片中的固化二进制代码复制发行计算机软件情形下，无法通过计算机软件源代码比对的方式开展实质性相似鉴定。因同一计算机程序的源程序和目标程序为同一作品，可通过对芯片中二进制代码进行比对的方式，解决计算机软件实质性相似认定问题。对于查获侵权产品数量较大、采用抽样鉴定方式的，应确保样品具有代表性、随机性，规范样品提取、保存、送检流程。（三）完善涉商业秘密证据的取证、鉴定、审查、质证方法，避免知识产权遭受"二次侵害"。商业秘密是高新技术型企业创新发展的核心竞争力，具有重大商业价值。检察机关在办理涉计算机软件类案件时，如接触到软件源代码等企业核心技术信息，相关信息可能属于商业秘密的，应充分考虑权利人保护知识产权和经营成果的现实需求，会同相关部门，兼顾办案要求与企业实际诉求，根据取证对象特性及时调整固证和审查思路，创新涉软件源代码的电子数据取证、审查、封存、质证方法，避免权利人遭受"二次侵害"，并确保收集固定的案件证据具备合法性、真实性和关联性。检察机关可依据当事人、辩护人、诉讼代理人或者案外人书面申请，或根据办案需要，采取组织诉讼参与人签署保密承诺书等必要保密措施。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百一十七条、第二百二十条《中华人民共和国著作权法》（2010年修正）第三条、第十条第一款《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》（2004年施行）第五条第二款、第十二条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（二）》（2007年施行）第四条《计算机软件保护条例》（2013年修订）第三条第一款办案检察院：江苏省南京市人民检察院 江苏省南京市雨花台区人民检察院承办检察官：张凌燕 黄勇案例撰写人：张凌燕加强知识产权检察综合保护 服务保障经济社会高质量发展最高检知识产权检察办公室负责人就第四十八批指导性案例答记者问发布时间：2023年9月15日知识产权检察民事、行政诉讼监督案件办理有何特点？数字检察在知识产权案件办理中有何作用？网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"如何适用？日前，最高人民检察院以"知识产权检察综合保护"为主题发布第四十八批指导性案例，这是最高检设立知识产权检察办公室实行综合履职以来，首次专题发布知识产权检察综合保护指导性案例。这批案例有何指导意义？最高检知识产权检察办公室负责人就相关问题回答了记者提问。体制建设：知识产权综合履职进入新阶段问：这批指导性案例以知识产权检察综合保护为主题，请简要介绍一下知识产权检察综合履职开展情况。答：最高检设立知识产权检察办公室两年多以来，在机构专门化、人员专业化、职能综合化等方面取得了积极成效，知识产权检察综合履职进入新阶段。一是加强顶层设计。最高检出台《关于全面加强新时代知识产权检察工作的意见》，制发《人民检察院办理知识产权案件工作指引》，对综合履职提出明确要求，进一步规范了案件办理流程。与国家知识产权局、农业农村部等部门会签多个协作文件，通过共享案件信息、联合督办重点案件、加强办案协作等方式，积极融入国家知识产权大保护格局。二是大力推进专业化建设。加强知识产权检察专业化建设是深化综合履职的基础。截至今年上半年，全国各省级检察院都成立了知识产权检察部门。在部分办案数量较多的地市级检察院，以及部分重点基层检察院，也设立专门的知识产权检察部门，开展综合履职。各级检察机关通过检察官遴选、人才引进、同堂培训等多种方式强化知识产权检察队伍建设，提升履职能力。三是不断完善综合履职模式。今年初，最高检新增了知识产权检察综合履职适用率业务指标，引导转变工作理念，充分发挥依法一体履职、综合履职、能动履职优势，推进知识产权刑事、民事、行政、公益诉讼检察充分履职、融合发展。本次发布的案例中，涉及刑事案件2件、民事诉讼监督案件1件、行政诉讼监督案件1件。周某某等系列虚假诉讼监督案中，检察机关坚持上下联动，运用大数据模型筛查发现监督线索，统筹推进民事诉讼监督、刑事犯罪打击和诉源治理，一并监督纠正64件花型著作权虚假诉讼案，以诈骗罪起诉4人，建议有关部门撤销34件涉案版权登记，用综合履职强化综合司法保护。案例特点：释放检察机关坚决惩治恶意诉讼的强烈信号问：请介绍一下这批案例的主要特点？答：检察机关不断强化知识产权综合司法保护，各地办理了一批典型案件，积累了一些办案经验，综合履职成效逐步显现。我们从中选择具有指导意义和代表性的4个案例予以发布，主要有以下特点：一是立足服务大局，突出保护重点。检察机关在知识产权检察办案中，立足于促进优化营商环境，服务高水平科技自立自强和经济社会高质量发展，着力加强知识产权法治保障。例如，上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案，涉及芯片制造高新技术领域，通过精准惩治犯罪行为，旨在引导各级检察机关加大对信息技术、智能制造、生物医药等高新技术领域知识产权案件办理力度，以有力办案来保障公平竞争、激励守护创新，服务知识产权强国和质量强国建设。二是聚焦热点难点，注重价值引领。近年来，知识产权领域恶意抢注、滥用诉权、虚假诉讼等情况时有发生，有的环节和领域问题还较为突出，侵害国家利益、社会公共利益以及他人合法权利，严重破坏市场秩序、损害司法权威，应当予以坚决惩治。例如，周某某等系列虚假诉讼监督案系检察机关运用大数据法律监督模型办理的监督案件，释放了检察机关依法惩治知识产权领域虚假诉讼、滥用诉权等不诚信诉讼行为的强烈信号和坚定决心。三是坚持问题导向，回应实践需求。当前，知识产权保护司法政策密集出台与新旧法律衔接交织叠加，司法实践中也面临一些新情况新问题，亟需促进司法标准和尺度统一。本批指导性案例力求在法律适用、证据审查、办案理念等方面，对办理同类案件能够发挥指导作用。例如，上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案明确，通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可通过复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。民事、行政诉讼监督：避免就案办案、机械司法问：蒙娜丽莎商标争议行政纠纷诉讼监督案，是最高检抗诉成功的行政诉讼监督案件，请结合这个案例介绍一下知识产权民事、行政诉讼监督案件的特点。答：知识产权领域民事、行政诉讼监督案件的特点主要是由知识产权自身特点所决定的。一是专业性强。不仅体现在类似专利审查、商标近似和商品类似判断、商业秘密鉴定等技术性问题，还体现在知识产权法律适用的底层逻辑和裁判理念上。二是程序交织叠加。基于知识产权客体的非物质性以及知识产权授权确权程序、诉讼程序设置特点，知识产权类案件刑事、民事、行政交叉情况突出，法律关系复杂，办理难度大。例如在商标类案件中，当事人可能既申请宣告商标无效继而提起行政诉讼，又因涉嫌侵犯该商标专用权面临民事诉讼，商标效力直接关系行政诉讼和民事诉讼结果。三是社会关注度高。知识产权属于企业的核心竞争力，办理此类案件需要依法平衡好各方利益，例如著作权人利益与邻接权人利益、商标权人利益与消费者利益、私人利益与国家利益和社会公共利益，注重办案"三个效果"的有机统一。四是法律适用较为疑难。有的知识产权法律条文本身具有一定原则性，需要结合案情具体把握，比如关于类似商品和近似商标的认定，关于作品独创性的判断，关于专利创造性的审查等。这就对检察机关履行法律监督职能提出了更高要求，不能就案办案、机械司法，需加强对类案的检索审查，统一司法裁判标准和法律适用标准。上述特点在蒙娜丽莎商标争议行政纠纷诉讼监督案中均有体现。该案所涉蒙娜丽莎相关品牌具有较高知名度，社会关注度高。案件当事人之间围绕蒙娜丽莎相关商标的注册，先后提起多个诉讼，法律关系比较复杂。案件争议焦点涉及商品类似、商标近似的判断，具有较强专业性，需明确法律适用标准。大数据赋能：深化知识产权综合履职的重要路径问：周某某等系列虚假诉讼监督案，可以说是数字检察赋能知识产权法律监督的一个范例，请介绍一下知识产权领域数字检察战略有何重要意义？答：在知识产权检察工作中落实数字检察战略，通过大数据赋能推进法律监督提质增效，是深化知识产权综合履职的重要路径，很有必要性和紧迫性。第一，开展大数据法律监督，是提升知识产权法律监督办案质效的重要方式。当前知识产权领域还存在一定数量的恶意诉讼、虚假诉讼，但仅仅通过个案分析研判很难发现其中的监督点。通过开展大数据法律检索、筛查、碰撞、分析，有助于迅速发现案件的异常点，同时与检察机关调查核实、听证程序等相结合，进而精准锁定法律监督线索、启动监督程序。周某某等系列虚假诉讼监督案正是有效运用了这些方式，发挥了事半功倍的功效。第二，开展大数据法律监督，是主动监督纠正知识产权虚假诉讼的重要途径。部分知识产权虚假诉讼案件中，个案索赔和判赔金额可能并不高，当事人通过提起批量诉讼实现获利。被害人出于诉讼成本等考虑，有的选择庭外和解，败诉后主动向检察机关提出申诉的也相对较少。根据《人民检察院民事诉讼监督规则》相关规定，检察机关对于虚假诉讼应当依职权启动监督程序。通过大数据分析，能够主动梳理发现这些隐藏的虚假诉讼线索、依职权启动监督程序，有力促进行业生态净化，以公平竞争激发市场动力、释放市场活力。第三，开展大数据法律监督，是凝聚知识产权执法司法保护合力的重要手段。知识产权领域开展大数据法律监督，通过唤醒、盘活、打通各类数据，进行类案监督，在此基础上，推动主管部门诉源治理、系统治理。例如，北京市检察院第四分院综合运用司法裁判、行政裁决、知产舆情等数据，通过大数据分析，对某图片公司涉嫌恶意诉讼的77个民事案件一并提出监督意见。下一步，我们将不断扩展监督数据源，构建可复制可推广的法律监督模型，发掘培养法律加技术复合型人才，推动实现大数据赋能、诉源治理。办案规则：明确"避风港规则"的适用条件问：梁永平等人侵犯著作权案曾引起社会广泛关注。请问通过办理该案，检察机关明确了哪些办案规则？答：对于翻译、复制、传播视听作品的行为性质，要根据法律规定和具体行为类型，区分情况准确认定。以个人学习、欣赏或学校课堂教学、科学研究等为目的，为外文影视剧翻译制作字幕的行为，符合《著作权法》第二十四条规定的，属于"合理使用"，并不侵权。但是以营利为目的、未经授权复制发行或者通过信息网络传播他人视听作品的行为则侵犯了权利人的著作权，情节严重的甚至可能构成犯罪。"人人影视字幕组"在成立初期主要从事海外公开课程翻译工作，但自2018年起，以梁永平为首的运营团队以营利为目的，成立相关公司，专门从境外网站下载未经授权的影视剧，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端对用户提供在线观看和下载，严重侵害了权利人合法利益，并以接受"捐赠"的名义收取会员费、对外招揽广告并收取广告费用、销售拷贝含有未授权影视剧的移动硬盘等方式非法谋取巨额利益，构成侵犯著作权罪，应当予以追究刑事责任。检察机关通过依法办理该案，进一步明确了网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"的适用条件，要通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，准确予以认定。对于涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，检察机关要坚持落实宽严相济刑事政策，区分对象分层分类予以处理，重点打击提起犯意、主导利益分配、组织管理平台的主犯。相关链接：中国共产党新闻网全国人大中央政府全国政协最高人民法院检察日报数字报正义网Copyrights©最高人民检察院 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最高检以 2021 年的"人人影视字幕组"侵权案为例谈论了合理使用和避风港规则。这起案件牵涉资金逾千万元，主犯梁永平被判处三年六个月徒刑。在庭审中，辩护人曾以避风港规则为其辩护。最高检表示非盈利的字幕翻译属于合理使用，但营利性的则属于侵权，情节严重的可能构成犯罪：对于翻译、复制、传播视听作品的行为性质，要根据法律规定和具体行为类型，区分情况准确认定。以个人学习、欣赏或学校课堂教学、科学研究等为目的，为外文影视剧翻译制作字幕的行为，符合《著作权法》第二十四条规定的，属于"合理使用"，并不侵权。但是以营利为目的、未经授权复制发行或者通过信息网络传播他人视听作品的行为则侵犯了权利人的著作权，情节严重的甚至可能构成犯罪。"人人影视字幕组"在成立初期主要从事海外公开课程翻译工作，但自 2018 年起，以梁永平为首的运营团队以营利为目的，成立相关公司，专门从境外网站下载未经授权的影视剧，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端对用户提供在线观看和下载，严重侵害了权利人合法利益，并以接受"捐赠"的名义收取会员费、对外招揽广告并收取广告费用、销售拷贝含有未授权影视剧的移动硬盘等方式非法谋取巨额利益，构成侵犯著作权罪，应当予以追究刑事责任。检察机关通过依法办理该案，进一步明确了网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"的适用条件，要通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，准确予以认定。对于涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，检察机关要坚持落实宽严相济刑事政策，区分对象分层分类予以处理，重点打击提起犯意、主导利益分配、组织管理平台的主犯。https://www.spp.gov.cn/xwfbh/wsfbt/202309/t20230915_628154.shtml#2https://www.spp.gov.cn/xwfbh/wsfbt/202309/t20230915_628154.shtml#2首页最高检新闻地方动态通知公告直播访谈图片专题法律规章权威发布深化知识产权检察综合履职 加强知识产权法治保障最高检发布第四十八批指导性案例发布时间：2023年9月15日最高人民检察院近日以"知识产权检察综合保护"为主题发布了第四十八批指导性案例。此次发布的指导性案例共4件，分别是：广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案；周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案；梁永平、王正航等十五人侵犯著作权案；上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案。这批指导性案例经过初审、阅卷、编写、征求意见、案例指导委员会讨论等多个程序，由最高检从各地报送的200余件案件中精心挑选撰写。这也是最高检设立知识产权检察办公室，实行综合履职以来，首次专题发布知识产权检察综合保护指导性案例，旨在促进检察机关综合履行知识产权刑事、民事、行政和公益诉讼检察职能，努力破解知识产权检察案件的热点、难点问题，维护公平竞争的健康市场秩序，优化法治营商环境，服务保障创新驱动发展。本次发布的指导性案例涵盖知识产权刑事、民事、行政检察等多种职能，既有依法惩治侵犯知识产权犯罪的刑事案件，又有监督纠正确有错误的行政裁判结果监督案件，还有针对知识产权虚假诉讼的民事裁判结果监督案件；既有涉及传统卫浴产品领域的商标类案件，也有涉及芯片制造等高新技术领域的计算机软件著作权案件、涉及视听作品传播的新型网络侵权案件。检察机关在履职中，既重视案件办理本身质量，又注重诉源治理，依法一体履职、综合履职、能动履职，深入推动国家治理体系和治理能力现代化。例如周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案中，检察机关以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进知识产权保护的综合治理。最高检知识产权检察办公室主任刘太宗表示，下一步将持续深化知识产权检察综合履职，不断加大办案力度，抓实专业素能建设，以数字检察赋能法律监督，高质效办好每一个知识产权检察案件，做到检察办案质量、效率、效果有机统一于公平正义，以实际行动和有力举措激励创新、维护市场秩序，推动经济社会高质量发展。最高人民检察院第四十八批指导性案例发布时间：2023年9月15日关于印发最高人民检察院第四十八批指导性案例的通知各省、自治区、直辖市人民检察院，解放军军事检察院，新疆生产建设兵团人民检察院：经2023年6月25日最高人民检察院第十四届检察委员会第七次会议决定，现将广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案等四件案例（检例第191—194号）作为第四十八批指导性案例（知识产权检察综合保护主题）发布，供参照适用。最高人民检察院2023年7月27日广州蒙娜丽莎建材有限公司、广州蒙娜丽莎洁具有限公司与国家知识产权局商标争议行政纠纷诉讼监督案（检例第191号）【关键词】知识产权保护 商标争议行政纠纷 类似商品 近似商标 延续性注册 类案检索 抗诉【要旨】对于类似商品和近似商标的认定，应以商标用于区别商品或者服务来源的核心功能为据，着重审查判断是否易使相关公众混淆、误认。商标注册人对其注册的不同商标享有各自独立的商标专用权，其先后注册的商标之间不当然具有延续关系，司法实务中应严格把握商标延续性注册的适用条件。检察机关办理知识产权案件，一般应当进行类案检索。【基本案情】申请人（一审第三人，二审上诉人，再审申请人）：广州蒙娜丽莎建材有限公司（以下简称建材公司），住所地广东省广州市。申请人（一审第三人，二审上诉人，再审申请人）：广州蒙娜丽莎洁具有限公司（以下简称洁具公司），住所地广东省广州市。其他当事人（一审原告，二审被上诉人，再审被申请人）：蒙娜丽莎集团股份有限公司（以下简称蒙娜丽莎公司），住所地广东省佛山市。其他当事人（一审被告，二审上诉人）：国家知识产权局，住所地北京市。本案争议商标为第4356344号"M MONALISA及图"商标，系广东蒙娜丽莎新型材料集团有限公司（以下简称新型材料公司，本案二审期间，更名为蒙娜丽莎公司）于2004年11月10日申请注册，2008年9月14日核准注册，核定使用在第11类"灯、烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"等商品上。本案引证商标为第1558842号"蒙娜丽莎Mona Lisa"商标，系广州现代康体设备有限公司1999年12月28日申请注册，2001年4月21日核准注册，核定使用在第11类"蒸气浴设备、桑拿浴设备、浴室装置"等商品上。2012年4月18日转让至建材公司和洁具公司名下。第1476867号"M MONALISA蒙娜丽莎及图"商标，系南海市樵东陶瓷有限公司1999年7月12日申请注册，2000年11月21日核准注册，核定使用在第19类"非金属地板砖、瓷砖、建筑用非金属墙砖、建筑用嵌砖"等商品上，于2011年6月28日变更注册人为新型材料公司。2012年3月30日，建材公司、洁具公司针对争议商标向原国家工商行政管理总局商标评审委员会提起争议申请，以争议商标与引证商标、第3541267号"monalisa及图"商标构成类似商品上的近似商标为由，请求撤销争议商标。2013年11月25日，商标评审委员会作出商评字[2013]第116692号《关于第4356344号"M MONALISA及图"商标争议裁定书》（以下简称被诉裁定）认为：争议商标核定使用的"烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品与引证商标核定使用的商品构成类似商品，争议商标与引证商标构成使用在类似商品上的近似商标，违反了2001年修正的《中华人民共和国商标法》（以下简称商标法）第二十八条的规定，裁定争议商标在"烹调器具、高压锅（电加压炊具）、盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上予以撤销，在其余商品上予以维持。新型材料公司不服，提起行政诉讼。诉讼中，新型材料公司明确表示要求"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"两商品予以维持注册，其他不予核准的商品不再要求维持注册。北京市第一中级人民法院一审认为：第1476867号商标系新型材料公司的基础商标，该商标与争议商标在图形、英文呼叫方面完全相同。第1476867号商标核定使用的"瓷砖"商品与争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品应属于类似商品。第1476867号商标在"瓷砖"商品上曾被认定为驰名商标，其商业信誉可以在争议商标上延续。争议商标与引证商标在整体视觉效果上区别明显，不构成近似商标。判决撤销被诉裁定，由商标评审委员会重新作出裁定。商标评审委员会及建材公司、洁具公司不服，上诉至北京市高级人民法院。二审期间，新型材料公司名称变更为蒙娜丽莎公司。2016年6月8日，北京市高级人民法院作出二审判决认定，争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品，与引证商标核定使用的"蒸气浴设备、桑拿浴设备、浴室装置"等商品不构成类似商品；争议商标与引证商标的标志在构成要素和整体外观上存在较大差异，不构成近似商标；第1476867号商标在"瓷砖"商品上的商誉可以延续至争议商标，相关公众可以在相关商品上将争议商标与引证商标区别开来，不会对商品的来源产生混淆误认。判决驳回上诉，维持原判。建材公司、洁具公司申请再审，再审申请被驳回。案涉商标如下：【检察机关履职过程】受理及审查情况。建材公司、洁具公司不服二审判决，向北京市人民检察院申请监督，该院经审查后提请最高人民检察院抗诉。鉴于本案讼争双方存在数起纠纷，法律关系交织，证据情况复杂，检察机关重点从以下两个方面进行审查：一是梳理双方纠纷。检察机关调阅原审法院卷宗材料，多次听取当事人意见，对相关民事和行政判决予以系统梳理分析，全面了解双方商标的历史沿革和争议背景，对类似商品、近似商标的认定以及本案处理结果对其他案件的影响进行重点分析，初步确定二审判决在类似商品和近似商标的认定上均存在应予监督的情形。二是进行类案检索。通过中国裁判文书网对涉及双方当事人的案件进行类案检索，以与本案涉及同一当事人、同一类似群组的商品、同一法条和商标中含有"蒙娜丽莎""monalisa""蒙娜丽莎画像"设计要素为标准，最终筛选出12件与本案高度类似的案件。经对比分析，发现其他案件在类似商品和近似商标的认定上与本案存在明显差异，本案与其他案件存在类案异判情形。监督意见。2021年11月11日，最高人民检察院向最高人民法院提出抗诉，认为本案二审判决认定事实和适用法律均存在错误。主要理由是：争议商标核定使用的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品与引证商标核定使用的"浴室装置"商品构成类似商品。争议商标与引证商标在文字构成、呼叫、构成要素等方面相近，构成近似商标。二审判决有关蒙娜丽莎公司第1476867号"M MONALISA蒙娜丽莎及图"商标延伸注册的论述不能成立。且除本案二审判决外，在其他涉及蒙娜丽莎公司申请注册在第1109类似群组的"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"等商品上以"蒙娜丽莎""monalisa"等为设计要素商标的案件中，法院均认定相关商标与本案引证商标构成使用在类似商品上的近似商标，对蒙娜丽莎公司有关第1476867号商标延伸注册的主张不予支持。处理结果。最高人民法院指令北京市高级人民法院再审。2022年6月14日，北京市高级人民法院作出判决，认为争议商标与引证商标构成使用在类似商品上的近似商标。蒙娜丽莎公司所提交的证据尚不足以证明，本案争议商标申请注册时其第1476867号商标已经具有较高知名度。且第1476867号商标注册在第19类商品上，与争议商标和引证商标核定使用的第11类商品分属于不同的商品类别，不同商品上的商誉不能当然地延续到其他类别的商品上。蒙娜丽莎公司所提交的证据亦不足以证明，基于其第1476867号商标在"瓷砖"商品上的知名度，客观上足以使争议商标在"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上与引证商标相区分。因此，争议商标注册在"盥洗室（抽水马桶）、坐便器"商品上违反了商标法第二十八条的规定。北京市高级人民法院再审改判撤销本案二审判决和一审判决，驳回蒙娜丽莎公司的诉讼请求。【指导意义】（一）对于类似商品和近似商标的认定，应以商标用于区分商品或者服务来源的核心功能为据，着重审查判断是否易使相关公众混淆、误认。认定商品类似，应以相关公众的一般认识，结合商品的功能、用途、生产部门、销售渠道、消费对象等因素综合审查判断。认定时可以参考《商标注册用商品和服务国际分类》和《类似商品和服务区分表》。如果相关商品在区分表中处在同一类似群组，原则上应认定为类似商品。如认为此种情形不构成类似商品，应有充分理由，不应随意突破区分表的划分。认定商标是否近似，应以相关公众的一般注意力为标准，既要审查商标标志构成要素及其整体的近似程度，也要审查请求保护注册商标的显著性和知名度，同时考量商品的类似程度、已经客观形成的市场格局等因素，综合判断是否容易导致相关公众混淆。（二）商标注册人对其注册的不同商标享有各自独立的商标专用权，其先后注册的商标之间不当然具有延续关系，司法实务中应严格把握商标延续性注册的适用条件。商标延续性注册是商标权人将经过使用获得一定知名度的商标向新的商品或服务领域拓展，司法实务中常用作商标在先申请原则的抗辩事由。实践中一般应同时满足以下条件：一是商标注册人的基础商标在引证商标申请日前经使用具备一定知名度；二是申请延续注册商标与基础商标构成相同或近似商标；三是申请延续注册商标与基础商标核定使用的商品或服务构成相同或类似；四是相关公众认为使用两商标的商品或服务均来自该商标注册人或存在特定联系，不易与引证商标发生混淆、误认。鉴于延续注册的商标标志客观上同他人在同一种商品或者类似商品上已经注册的或者初步审定的商标相同或者近似，应严格把握商标延续性注册适用条件，综合考虑商标标志的近似程度、商品的类似程度、在先商标的使用情况和知名度、申请人的主观意图等因素，以申请延续注册的商标不易与引证商标发生混淆、误认为原则，全面审查判断延续性注册抗辩是否成立。（三）检察机关办理知识产权案件，一般应当开展类案检索。类案检索，是对与待决案件的基本事实、争议焦点、法律适用方面具有相似性的生效法律文书进行检索，并参照或参考检索到的类案文书办理案件。知识产权案件往往多个程序交织，且知识产权客体具有非物质性和开放性特点，客观上更易遭受多方侵害，知识产权领域批量维权案件较其他领域更为常见，类案检索的必要性更为突出。检察机关办理知识产权案件，一般应开展类案检索。司法实务中，既要检索最高人民法院、最高人民检察院发布的指导性案例等相关类案，用以参照或参考办案；又要检索涉及同一当事人以及涉及同一知识产权权利客体的关联案件，审查是否存在影响案件审查的在先生效判决、是否存在类案异判情形以及是否存在应中止审查的情形等，在全面掌握案件事实的基础上精准履职，统一司法裁判标准和尺度，确保法律统一正确实施。【相关规定】《中华人民共和国商标法》（2001年修正）第二十八条、第四十一条《中华人民共和国行政诉讼法》（2017年修正）第九十一条、第九十三条第一款《人民检察院行政诉讼监督规则》（2021年施行）第九十四条办案检察院：最高人民检察院 北京市人民检察院承办检察官：宋建立 刘丽案例撰写人：宋建立 刘玉强周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷等系列虚假诉讼监督案（检例第192号）【关键词】知识产权保护 著作权纠纷 著作权登记 虚假诉讼 数字检察 综合履职【要旨】冒充作者身份，以他人创作的作品骗取著作权登记，并以此为主要证据提起诉讼谋取不正当利益，损害他人合法权益，妨害司法秩序的，构成虚假诉讼。检察机关应积极推进数字检察，以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈。对于知识产权领域虚假诉讼案件，检察机关应依职权启动监督程序，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进综合治理。【基本案情】民事诉讼原告周某某。民事诉讼被告项某某、李某某。本系列案件共涉及虚假诉讼64件，其他案件当事人情况略。2007年10月，周福仁、陈员兰成立杭州美速版权代理有限公司（以下简称美速公司），主要经营版权登记和版权维权业务，并先后招募杨保全、王江梅等人为工作人员。其中，周福仁负责公司的日常管理和起诉维权，陈员兰负责公司部分财务和维权取证，杨保全负责宣传和跟客户对接著作权登记，王江梅负责编写花型创作说明、描稿和维权取证。自2008年起，美速公司非法诱导绍兴柯桥中国轻纺城市场的部分经营户将他人创作的纺织花型图案交由该公司进行著作权登记，并委托该公司维权。周福仁在明知其客户无实际著作权的情况下，仍指使王江梅等人编造花型创作思路、说明，并将创作日期提前一年，帮助代理著作权登记。在发现市场其他经营户使用该部分花型后，美速公司假借维权之名，以侵犯其客户著作权为由，通过发律师函、提起诉讼等方式要求赔偿，诈骗金额累计人民币340余万元。其中涉及虚假诉讼64件，周某某与项某某、李某某著作权权属、侵权纠纷案即为其中一例。2012年10月，周某某通过美速公司从浙江省版权局取得美术作品《婀娜多姿》的著作权登记。2014年7月，周某某以项某某、李某某为被告向浙江省绍兴市柯桥区人民法院（以下简称柯桥区法院）提起诉讼，主张《婀娜多姿》花型系其自己独立创作，诉请判令项某某、李某某立即停止侵权，并赔偿经济损失人民币2万元。2014年12月15日，柯桥区法院作出（2014）绍柯知初字第162号民事判决，查明：周某某于2012年12月10日取得浙江省版权局颁发的美术作品《婀娜多姿》的著作权登记证，登记号为浙作登字11-2013-F-14787。后周某某发现柯桥区柯桥街道中国轻纺城"现代布艺"门市部销售似《婀娜多姿》花型的窗帘布，遂委托王江梅与公证人员一起，以普通消费者的身份从"现代布艺"门市部购买了该花型的窗帘布。该"现代布艺"门市部当时系项某某经营，项某某销售的该花型窗帘布是从李某某处购买。该院认为，《婀娜多姿》花型系蕴含自然人想象完成的作品，周某某系该美术作品的著作权人，"现代布艺"门市部未经周某某许可销售该花型窗帘布，构成侵权，应承担相应民事责任。因该门市部是个体工商户，其责任由其个体经营者项某某承担。但项某某披露涉案窗帘布系从李某某处购买，具有合法来源。故判决项某某、李某某停止销售印有《婀娜多姿》花型的窗帘布，李某某赔偿周某某经济损失人民币1.4万元。【检察机关履职过程】线索发现。2020年初，浙江省绍兴市柯桥区人民检察院（以下简称柯桥区检察院）在履职中发现，柯桥区纺织品市场存在职业化的纺织花样著作权维权现象，怀疑涉及恶意诉讼，遂启动对相关诉讼情况的调查。检察机关主要开展以下工作：一是走访该区窗帘布协会、绣花布协会、印染协会等行业协会，了解花型著作权恶意维权问题。二是通过绍兴市人民检察院"民事裁判文书智慧监督系统"对柯桥区法院审理的"著作权权属、侵权纠纷"类案件进行检索分析，共检索出案件2916件。三是审查案件原告对涉案花型是否享有著作权。柯桥区检察院调取了2916件案件涉及的纺织品花型，并通过纺织品花型"AI智审系统"，对涉案纺织品花型进行数据检索比对，发现涉案的部分花型早已在市场流通，是否系原告独立创作存疑，相关案件可能属于虚假诉讼。四是梳理筛选出由同一律师事务所代理的民事诉讼案件601件。并根据案件处理结果，剔除撤诉结案、驳回诉讼请求案件等481件，进一步将审查重点聚焦在以判决和调解结案的120件案件。五是通过大数据碰撞进一步聚焦线索。经查询部分被告向原告支付侵权赔偿款的银行账号发现，原告收取的侵权赔偿款全部流向了周福仁的银行账号。对该账号进行数据分析，又挖掘出周福仁资金密集关联人员陈员兰、王江梅和杨保全。通过企业工商信息查询系统，确认周福仁系美速公司的实际控制人。受理及线索移交。2021年1月12日，柯桥区检察院依职权启动对包括本案在内的系列著作权权属、侵权纠纷案件的民事监督程序，并于2021年5月13日将周福仁等人涉嫌犯罪的线索移交绍兴市公安局柯桥分局（以下简称柯桥分局），柯桥分局于当日对周福仁等人以敲诈勒索罪立案侦查。审查情况。结合相关刑事案件的侦查，检察机关重点围绕周某某著作权的权利基础进行审查。查明，周某某系从市场现有的花型中找出自己需要的花型元素，交由制版公司予以组合、修改，并向其支付相应报酬（人民币300元左右），在既未与制版公司签订委托创作合同，也未约定著作权归属的情况下，以该花型系其自己独立创作为由，委托美速公司从浙江省版权局取得11-2013-F-14787号美术作品《婀娜多姿》的著作权登记。且本案所涉《婀娜多姿》花型系根据已有花型拼凑得来，不符合著作权法关于作品"独创性"的要求，不应认定为著作权法上的作品。周某某冒充作者身份提起本案诉讼，应认定为虚假诉讼。监督意见。2022年9月26日，绍兴市人民检察院就本案向绍兴市中级人民法院提出抗诉，认为周某某对涉案花型《婀娜多姿》不享有著作权，其冒充作者身份提起诉讼，系捏造事实提起诉讼，妨害司法秩序，损害他人合法权益，构成虚假诉讼。同时，绍兴市人民检察院就另外11件类似情形的虚假诉讼提出抗诉，浙江省人民检察院也就2件案件向浙江省高级人民法院提出抗诉。此前，柯桥区检察院已于2022年4月28日对涉及虚假诉讼的50件案件向柯桥区法院发出再审检察建议书，建议法院再审。监督结果。绍兴市中级人民法院作出民事裁定书，指令柯桥区法院对本案再审。2022年11月28日，柯桥区法院作出（2022）浙0603民再67号民事判决，采纳检察机关抗诉意见，认定构成虚假诉讼，判决撤销原审判决，驳回周某某诉讼请求。其余63件案件再审均认定构成虚假诉讼，改判驳回原审原告的诉讼请求。办案期间，检察机关对著作权登记环节存在的问题进行梳理分析，积极与版权管理职能部门签署《关于加强版权保护工作合作备忘录》。建立协同保护长效机制，并将案件办理中发现应予撤销的著作权登记线索移送版权管理职能部门撤销。刑事案件办理情况。2021年8月至11月间，柯桥区检察院对周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅等人以诈骗罪批准逮捕。2022年4月21日，杨保全、王江梅被取保候审。2022年5月5日，柯桥区检察院以诈骗罪对被告人周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅向柯桥区法院提起公诉。庭审中，被告人周福仁及部分辩护人提出如下辩护意见：周福仁等人不明知客户无实际著作权，其没有对作品的独创性和权利归属进行实质审查的专业能力和法律义务；在合作作品、委托作品、职务作品等情形中，部分申请人作为作品的委托人、受让人和合作人，可以申请著作权登记；虚构完成时间及代写创作说明仅意味着申请文件存在瑕疵，利用瑕疵的著作权登记证书进行诉讼，均不能被认定虚构事实、隐瞒真相的诈骗行为。公诉人答辩：涉案花型系申请人通过低价购买或者委托第三方修改、与第三方合作等方式获得，而出售人及第三方则是以简单修改已有公开花型的方式获得，并不具备著作权法上要求的独创性。申请版权登记必须依法提交材料，如果是合作、委托、买卖等，则须附相关合同及作品权属证明材料。周福仁长期从事版权登记代理业务，熟悉当地市场花型创作情况，明知申请人不具备版权登记申请权利情况下，仍指使同案人员编写花型创作思路和说明，伪造创作时间，代签著作权保证书，后申请登记著作权。在获得版权证书后，取得版权登记人的"维权"业务，通过发送律师函、起诉等方式"维权"要求被害人支付赔偿，符合虚构事实、隐瞒真相，骗取他人财产的诈骗罪构成要件。2022年7月28日，柯桥区法院作出一审判决，以诈骗罪判处被告人周福仁有期徒刑十一年六个月，并处罚金人民币二十万元；判处被告人陈员兰有期徒刑三年，缓刑五年，并处罚金人民币八万元；判处被告人杨保全有期徒刑三年，缓刑五年，并处罚金人民币二万元；判处被告人王江梅有期徒刑三年，缓刑四年，并处罚金人民币一万元。并判处没收电脑、手机等作案工具，被告人共同退赔被害人损失。周福仁、陈员兰、杨保全、王江梅提出上诉。2022年9月13日，绍兴市中级人民法院裁定驳回上诉，维持原判。【指导意义】（一）冒充作者身份，以他人创作的作品骗取著作权登记，并以此为主要证据提起诉讼谋取不正当利益，损害他人合法权益、妨害司法秩序的，构成虚假诉讼。著作权登记证书作为著作权权属的初步证明，是著作权权属、侵权纠纷中最常见的证据之一。但是著作权登记时，对相关作品是否系申请人创作、是否具有独创性不做实质审查，客观上难以防范恶意登记著作权行为。故意提交虚假申请材料以他人作品或者公有领域的作品骗取著作权登记，再利用骗取的著作权登记证书提起诉讼谋取不正当利益，是知识产权领域一类比较典型的虚假诉讼。检察机关办理著作权权属、侵权纠纷民事诉讼监督案件，除审查著作权登记证书外，还应重点审查创作底稿、原件等证据材料，并调查核实作品是否为他人创作、在登记证书载明的创作完成日前是否已存在等事实，综合判断著作权权属。（二）检察机关应积极推进数字检察，以大数据赋能创新法律监督模式，破解虚假诉讼监督瓶颈。知识产权案件专业性强，虚假诉讼线索发现、甄别、认定较其他案件难度更大。司法实践中，检察机关应切实强化数字理念、思维，以大数据赋能法律监督，着力破解虚假诉讼案件办理瓶颈。一方面要做好数据资源的集纳、管理。既要注重各类检察业务数据的汇聚管理，又要通过跨部门大数据协同办案机制等拓宽数据来源渠道，加强对行政执法、司法办案等相关数据的共享。另一方面，要及时总结知识产权领域虚假诉讼办案经验，把握案件特点和规律，构建知识产权案件法律监督模型。具体办案中，对于有虚假诉讼嫌疑的案件或线索，应注重选取诉讼请求，知识产权权属证明，抗辩事由，当事人、代理人信息等要素进行碰撞、比对、分析，精准识别虚假诉讼。（三）对于知识产权领域虚假诉讼案件，检察机关应依职权启动监督程序，通过监督民事生效裁判、移送刑事案件线索、提出社会治理意见建议等方式促进综合治理。虚假诉讼当事人伪造证据，捏造知识产权侵权关系或者不正当竞争关系，提起民事诉讼以谋取非法利益，损害他人合法权益、妨害司法秩序，应予以依法打击。司法实践中，检察机关发现虚假诉讼案件线索的，应当依职权启动监督程序，综合案件事实认定、法律适用以及案件办理效果等因素，统筹运用抗诉、检察建议等方式进行监督。同时，针对案件办理中发现的刑事犯罪线索，及时移送公安机关；对于案件反映的社会管理漏洞，及时提出社会治理意见建议，强化综合司法保护。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百六十六条、第三百零七条之一《中华人民共和国民事诉讼法》（2021年修正）第二百一十五条第二款《中华人民共和国著作权法》（2010年修正）第十一条办案检察院：浙江省人民检察院 浙江省绍兴市人民检察院 浙江省绍兴市柯桥区人民检察院承办检察官：郭雯 曾于生 顾淑婷 谢兴峰 胡成英案例撰写人：曾于生梁永平、王正航等十五人侵犯著作权案（检例第193号）【关键词】知识产权保护 侵犯著作权罪 信息网络传播 "避风港规则"适用 实质性相似 分层分类处理【要旨】办理网络侵犯著作权刑事案件，应当准确理解把握"避风港规则"适用条件，通过审查网络服务提供者是否明知侵权，认定其无罪辩解是否成立。涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络知识产权案件，应根据涉案人员在案件中的地位、作用、参与程度以及主观恶性等因素，按照宽严相济刑事政策分层分类处理。【基本案情】被告人梁永平，男，武汉快译星科技有限公司实际控制人。被告人王正航等其他14名被告人基本情况略。自2018年起，梁永平先后成立武汉链世界科技有限公司、武汉快译星科技有限公司，指使王正航聘用万萌军等人开发、运营"人人影视字幕组"网站及安卓、苹果、TV等客户端；梁永平又聘用谢明洪等人组织翻译人员，从境外网站下载未经授权的影视作品，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端为用户提供在线观看和下载服务。经鉴定及审计，"人人影视字幕组"网站及相关客户端内共有未授权影视作品32824部，会员数量共计683万余个。为牟取非法利益，梁永平安排谢文翔负责网站和客户端广告招商业务；安排丛军凯负责在网站上销售拷贝有未经授权影视作品的移动硬盘。自2018年1月至2021年1月，非法经营数额总计人民币1200余万元，其中收取会员费人民币270余万元，赚取广告费人民币880余万元，销售硬盘获利人民币100余万元。【检察机关履职过程】审查逮捕及引导取证。2020年9月8日，上海市公安机关对"人人影视字幕组"侵犯著作权案立案侦查。鉴于本案有重大社会影响，上海市公安局对主犯梁永平立案侦查，其他同案犯罪嫌疑人由虹口区公安分局（以下简称虹口分局）立案侦查。2021年1月29日，上海市虹口区人民检察院（以下简称虹口区检察院）对王正航等12名犯罪嫌疑人批准逮捕。同年2月1日，上海市人民检察院第三分院（以下简称上海三分院）对犯罪嫌疑人梁永平批准逮捕。公安机关根据检察机关的建议，在执行逮捕后重点开展了以下侦查取证工作：一是研判涉案单位的组织架构、涉案人员的行为性质、分工内容，对团伙重要成员抓捕到案；对于参与程度较低的翻译、校对等非核心人员，以证人身份取证。二是对涉案影视作品与权利人作品是否实质性相似取证。鉴于犯罪嫌疑人主要以完整复制作品方式作案，采用鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定涉案影视作品与权利人作品是否构成实质性相似。由中国版权保护中心版权鉴定委员会在所有影片中随机抽取50部进行实质性相似鉴定。同时，综合考虑涉案作品的权属来源、内容类别、网站板块分布，对涉案作品进行分层抽样，抽取电影、电视剧、纪录片等多个种类影片800部，由相关权利人通过逐一阅看并截图比对的方式进行鉴别。鉴定和鉴别结果均为构成实质性相似。将结果依法告知梁永平等在案犯罪嫌疑人，各犯罪嫌疑人均认可上述取证方式和结果。三是查明本案非法经营数额、侵权作品数量及涉案网站会员数量。公安机关对"人人影视字幕组"服务器上查获的合计52683部影片，去除重复的影片、公益影片及超过50年著作权有效期限的影片，统计得出侵权影片数量为32824部。另对网站收取的会员费、广告费和售卖拷贝有未授权影视作品的硬盘收入以及会员数量进行审计，得出非法经营数额合计人民币1200万余元，会员数量683万余个。审查起诉。根据上海市知识产权案件管辖规定，2021年7月5日，上海市公安局将梁永平移送上海三分院审查起诉，虹口分局将另外14名犯罪嫌疑人移送虹口区检察院审查起诉。检察机关重点开展以下工作：一是准确认定犯罪情节和社会危害性。经审查确认非法经营数额、会员数量，认定该案属于"有其他特别严重情节"的情形。二是及时变更强制措施。审查起诉阶段在犯罪事实基本审定后，虹口区检察院综合考量各犯罪嫌疑人在共同犯罪中的地位和作用、退出违法所得情节、认罪认罚具结情况，对王正航等14名犯罪情节较轻的犯罪嫌疑人变更强制措施为取保候审。2021年8月20日，上海三分院以侵犯著作权罪对被告人梁永平向上海市第三中级人民法院提起公诉，虹口区检察院以侵犯著作权罪对被告人王正航等14人向上海市杨浦区人民法院（知识产权案件集中管辖法院）提起公诉。指控与证明犯罪。2021年11月22日，上海市第三中级人民法院、上海市杨浦区人民法院分别对两案开庭审理。庭审中，梁永平的辩护人提出：1．涉案网站的大量作品为用户上传，被告人已尽到"通知—删除"义务，因此适用"避风港规则"，不应认定为侵权；2．网站接受用户"捐赠"的方式不应认定为非法经营数额。公诉人答辩：第一，涉案网站侵权作品除部分系用户上传外，另有大量侵权作品系同案犯谢明洪等人上传，梁永平明知网站内存在大量侵权作品，仍指使同案犯上传，并放任用户继续上传侵权作品，未采取有效措施遏止侵权作品传播，其"避风港规则"抗辩不成立。第二，被告人梁永平在涉案网站上公布有支付宝"捐赠"二维码，会员"捐赠"以后，能获得包括在线观看、免除部分或全部广告、不同点播次数等会员权益，这是影视类网站平台常见的盈利模式，其本质是以"捐赠"的名义收取会员费，有偿提供视听服务。处理结果。2021年11月22日，上海市第三中级人民法院以侵犯著作权罪判处被告人梁永平有期徒刑三年六个月，并处罚金人民币一百五十万元；上海市杨浦区人民法院以侵犯著作权罪判处被告人王正航等14名从犯一年六个月至三年不等的有期徒刑，适用缓刑，并处罚金人民币四万元至三十五万元不等。一审判决后，15名被告人均未上诉。【指导意义】（一）准确把握"避风港规则"适用条件，通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，认定其无罪辩解是否成立。"避风港规则"通常是指权利人发现网络用户利用网络服务侵害其合法权益、向网络服务提供者发出通知后，网络服务提供者及时采取必要措施的，不承担侵权责任。司法实践中，部分网络服务提供者依据该规则主张不具有侵犯著作权的主观故意，进而提出不构成犯罪的辩解。对此，检察机关应准确把握"避风港规则"适用条件，重点从以下两个方面审查判断其无罪辩解是否成立：一是审查侵权作品来源。网络服务提供者组织上传侵权作品的，属于直接实施侵犯信息网络传播权的行为，不适用"避风港规则"。二是在网络用户上传侵权作品情形下，审查网络服务提供者是否明知侵权。如有证据证实网络服务提供者主观上明知作品侵权仍放任网络用户上传，或者未采取必要措施的，应认定具有主观故意，其无罪辩解不成立。（二）涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。基于视听作品创作特性，侵权人大量改编难度较大，且为迎合用户需求，一般采取完整复制作品的手段。检察机关办理涉及作品数量众多的侵犯视听作品著作权案件，可由鉴定机构抽取一定比例的作品开展实质性相似鉴定。同时，组织权利人鉴别。具体操作中，可按照一定标准，如影视作品特点、种类、来源、作案手法等，将涉案作品整体划分为多个互不重复的类别，再分别在每一类别中随机抽样。在此基础上，将抽样方法、鉴定和鉴别方法以及认定意见告知在案犯罪嫌疑人，听取意见。经审查，鉴别意见符合法定要求的，可作为证据使用。（三）对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，应根据宽严相济刑事政策对涉案人员分层分类处理。近年来，通过信息网络侵犯知识产权案件呈现出组织化、链条化特征，分工精细、人员结构复杂。检察机关办理涉案人员众多的网络侵犯著作权案件，应严格落实宽严相济刑事政策，依据涉案人员在共同犯罪中的地位、作用、参与程度、主观恶性等因素，区分对象分层分类予以处理。对于具有提起犯意、主导利益分配、组织管理平台等行为的，或者在共同犯罪中起主要作用的主犯，重点打击，从严追究；对于在共同犯罪中参与程度较低、受雇实施犯罪的其他涉案人员可认定为从犯，酌情从宽处理；对于临时招募人员，共犯意思联络较弱、情节轻微、危害不大的，综合考量处理效果，可不予追究刑事责任。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百一十七条《中华人民共和国民法典》（2021年施行）第一千一百九十五条、第一千一百九十七条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》（2004年施行）第五条第二款第一项、第十一条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（二）》（2007年施行）第一条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（三）》（2020年施行）第二条、第十条《关于办理侵犯知识产权刑事案件适用法律若干问题的意见》（2011年实施）第三条办案检察院：上海市人民检察院第三分院 上海市虹口区人民检察院承办检察官：谢飞 丁琢之 李丹案例撰写人：陆川 谢飞 李邦硕上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案（检例第194号）【关键词】知识产权保护 侵犯著作权罪 计算机软件 二进制代码 复制发行 避免"二次侵害"【要旨】通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。办案中应完善涉商业秘密证据的取证、鉴定、审查、质证方法，避免知识产权遭受"二次侵害"。【基本案情】被告单位上海某公司，住所地上海市徐汇区。被告人许林，男，上海某公司总经理。被告人陶伟，男，上海某公司销售部经理。南京某公司享有C型芯片内置固件程序软件V3.0计算机软件著作权。该计算机软件应用于南京某公司生产并对外销售的C型芯片中。C型芯片广泛应用于导航仪、扫码枪、3D打印机、教育机器人、POS机等领域。上海某公司于2003年成立。2016年，陶伟作为上海某公司销售人员，在市场调研和推广中发现南京某公司的C型芯片销量大、市场占有率高，遂从市场获取正版C型芯片用于复制。许林作为上海某公司总经理，负责公司生产经营等全部事务，在明知上海某公司未获得南京某公司授权许可的情况下，委托其他公司对C型芯片进行破解，提取GDS文件（graphic data system，即图形数据系统，是用于集成电路芯片的工业标准数据文件，其中记录了芯片各图层、图层内的平面几何形状、文本标签等信息），再组织生产掩模工具、晶圆并封装，以上海某公司G型芯片对外销售，牟取不法利益。2016年9月至2019年12月，上海某公司销售G型芯片共计830余万片，非法经营数额人民币730余万元，上述收益均归单位所有。其中，陶伟对外销售侵权芯片780余万片，非法经营数额人民币680余万元。【检察机关履职过程】审查逮捕及引导取证。2020年1月19日，江苏省南京市公安局雨花台分局（以下简称雨花台分局）以犯罪嫌疑人许林、陶伟涉嫌销售假冒注册商标的商品罪提请南京市雨花台区人民检察院（以下简称雨花台区检察院）批准逮捕。雨花台区检察院经审查认为，虽然涉案芯片拆解内层上有类似南京某公司的商标，但该标识并非用于标明商品来源，上海某公司没有假冒注册商标的故意，不构成销售假冒注册商标的商品罪，但C型芯片中的固化二进制代码属于计算机软件一种表现形式，该案可能涉嫌侵犯计算机软件著作权犯罪。对许林、陶伟依法作出不批准逮捕决定，同时建议公安机关对二人涉嫌侵犯著作权罪从以下方面补充侦查取证：调取犯罪嫌疑人的聊天记录等电子证据、上海某公司内部会议记录、审批报告、测试报告、对外加工委托合同等书证，查明其是否具有仿制他人芯片的主观明知和客观行为；委托鉴定机构对侵权芯片与正版芯片的内在结构、运行环境、配套软件等技术性内容进行比对鉴定。2020年1月23日，雨花台分局对许林、陶伟取保候审。审查起诉。2020年12月4日，雨花台分局以许林、陶伟涉嫌侵犯著作权罪移送审查起诉。检察机关重点开展以下工作：一是准确认定罪名。经审查认为，上海某公司未经授权，复制南京某公司享有著作权的二进制代码制造芯片并对外销售，属于对计算机软件的复制发行，复制品数量、非法经营数额均达到情节特别严重，构成侵犯著作权罪。二是审查实质性相似鉴定意见。检察机关在对侦查阶段委托鉴定材料审查时，发现检材来源不明。经与公安机关、鉴定人员充分沟通，由公安机关侦查人员主持，从5个地点查扣的17万片侵权芯片中随机抽取10片送检。经鉴定比对，侵权芯片与南京某公司的正版芯片表层布图90%以上相似；生产侵权芯片所使用的GDS文件ROM层二进制代码与南京某公司源代码经编译转换生成的二进制代码相同，相似度100%，与南京某公司芯片的GDS文件ROM层二进制代码相同，相似度100%，从而认定上海某公司量产的830余万片芯片均系侵权产品。三是追加上海某公司为被告单位。鉴于该案以上海某公司名义实施，违法所得归公司所有，检察机关依法追加其为被告单位。四是做好涉案商业秘密保护工作。南京某公司将涉案计算机软件源代码作为商业秘密予以保护，为防止源代码外泄，兼顾权利人的保密诉求，检察机关建议侦查人员在南京某公司内勘验、提取、封存相关电子证据。在后续诉讼程序中，鉴定人员、辩护人及其他诉讼参与人签订保密协议后，在公司专门用于封存证据的保密区域，开展鉴定比对和证据审查、质证工作。指控与证明犯罪。2021年4月26日，雨花台区检察院以侵犯著作权罪对上海某公司、许林、陶伟向江苏省南京市雨花台区人民法院（以下简称雨花台区法院）提起公诉。庭审过程中，被告人陶伟翻供，辩称自己不知道上海某公司直接复制了其购买的芯片二进制代码。同时，辩护人提出：首先，许林、陶伟在仿制芯片过程中，仅明知可能侵犯集成电路布图设计权，对侵犯内置固件著作权并不明知；其次，芯片固件程序仅占芯片价值的小部分，以芯片销售价格认定犯罪金额依据不足；最后，鉴定意见无法得出830万片芯片都是侵权产品的结论。公诉人答辩认为：首先，上海某公司对陶伟购买的C型芯片反向破解后，批量生产G型芯片，再由陶伟本人以明显低价对外推销，并宣称该产品可完全替代C型芯片；许林、陶伟具有芯片专业知识背景，从事芯片行业多年，作案期间许林曾告诉陶伟"不能打南京某公司的标，必须白板出货，防止侵权……一次不要出太多，防止被南京某公司发现"，所以主观不明知侵犯著作权的辩解不成立。其次，芯片的核心价值在于实现产品功能的软件程序，即软件著作权价值为其主要价值构成，应以芯片整体销售价格作为非法经营数额的认定依据，且该案侵权复制品的数量和非法经营数额均达到情节特别严重。最后，对于量产程度高的芯片，在科学抽样基础上进行多重比对均100%相似，鉴定方法科学、程序透明、比对充分，被告单位也不能提供原创代码，据此可以认定销售的芯片均为侵权产品。处理结果。2021年7月14日，雨花台区法院以侵犯著作权罪判处被告单位上海某公司罚金人民币四百万元；判处被告人许林有期徒刑四年，并处罚金人民币三十六万元；判处被告人陶伟有期徒刑三年二个月，并处罚金人民币十万元。被告单位及被告人均不服一审判决，提出上诉。2021年10月28日，南京市中级人民法院裁定驳回上诉，维持原判。【指导意义】（一）注重把握不同罪名认定标准，准确定性涉计算机软件类刑事案件。侵犯计算机软件的知识产权犯罪行为，可能触犯侵犯商标权犯罪、侵犯著作权犯罪和侵犯商业秘密犯罪。检察机关办理此类案件，需要结合案件事实和证据，依据不同罪名的构成要件准确定性，精准打击犯罪行为。司法实践中，对于通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。行为人制售的芯片上附着有与他人注册商标相同的标识，但该标识封闭于产品内部，未用于区分商品来源，不构成侵犯商标权犯罪。对于行为人从公开渠道购买芯片并从中提取二进制代码的，应注重审查其反向工程的辩解是否成立，综合认定是否构成侵犯商业秘密罪。（二）对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。计算机软件实质性相似的认定，是办理侵犯著作权刑事案件的难点，司法实践中多通过源代码比对的形式审查认定。在行为人通过复制芯片中的固化二进制代码复制发行计算机软件情形下，无法通过计算机软件源代码比对的方式开展实质性相似鉴定。因同一计算机程序的源程序和目标程序为同一作品，可通过对芯片中二进制代码进行比对的方式，解决计算机软件实质性相似认定问题。对于查获侵权产品数量较大、采用抽样鉴定方式的，应确保样品具有代表性、随机性，规范样品提取、保存、送检流程。（三）完善涉商业秘密证据的取证、鉴定、审查、质证方法，避免知识产权遭受"二次侵害"。商业秘密是高新技术型企业创新发展的核心竞争力，具有重大商业价值。检察机关在办理涉计算机软件类案件时，如接触到软件源代码等企业核心技术信息，相关信息可能属于商业秘密的，应充分考虑权利人保护知识产权和经营成果的现实需求，会同相关部门，兼顾办案要求与企业实际诉求，根据取证对象特性及时调整固证和审查思路，创新涉软件源代码的电子数据取证、审查、封存、质证方法，避免权利人遭受"二次侵害"，并确保收集固定的案件证据具备合法性、真实性和关联性。检察机关可依据当事人、辩护人、诉讼代理人或者案外人书面申请，或根据办案需要，采取组织诉讼参与人签署保密承诺书等必要保密措施。【相关规定】《中华人民共和国刑法》（1997年修订）第二百一十七条、第二百二十条《中华人民共和国著作权法》（2010年修正）第三条、第十条第一款《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》（2004年施行）第五条第二款、第十二条《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释（二）》（2007年施行）第四条《计算机软件保护条例》（2013年修订）第三条第一款办案检察院：江苏省南京市人民检察院 江苏省南京市雨花台区人民检察院承办检察官：张凌燕 黄勇案例撰写人：张凌燕加强知识产权检察综合保护 服务保障经济社会高质量发展最高检知识产权检察办公室负责人就第四十八批指导性案例答记者问发布时间：2023年9月15日知识产权检察民事、行政诉讼监督案件办理有何特点？数字检察在知识产权案件办理中有何作用？网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"如何适用？日前，最高人民检察院以"知识产权检察综合保护"为主题发布第四十八批指导性案例，这是最高检设立知识产权检察办公室实行综合履职以来，首次专题发布知识产权检察综合保护指导性案例。这批案例有何指导意义？最高检知识产权检察办公室负责人就相关问题回答了记者提问。体制建设：知识产权综合履职进入新阶段问：这批指导性案例以知识产权检察综合保护为主题，请简要介绍一下知识产权检察综合履职开展情况。答：最高检设立知识产权检察办公室两年多以来，在机构专门化、人员专业化、职能综合化等方面取得了积极成效，知识产权检察综合履职进入新阶段。一是加强顶层设计。最高检出台《关于全面加强新时代知识产权检察工作的意见》，制发《人民检察院办理知识产权案件工作指引》，对综合履职提出明确要求，进一步规范了案件办理流程。与国家知识产权局、农业农村部等部门会签多个协作文件，通过共享案件信息、联合督办重点案件、加强办案协作等方式，积极融入国家知识产权大保护格局。二是大力推进专业化建设。加强知识产权检察专业化建设是深化综合履职的基础。截至今年上半年，全国各省级检察院都成立了知识产权检察部门。在部分办案数量较多的地市级检察院，以及部分重点基层检察院，也设立专门的知识产权检察部门，开展综合履职。各级检察机关通过检察官遴选、人才引进、同堂培训等多种方式强化知识产权检察队伍建设，提升履职能力。三是不断完善综合履职模式。今年初，最高检新增了知识产权检察综合履职适用率业务指标，引导转变工作理念，充分发挥依法一体履职、综合履职、能动履职优势，推进知识产权刑事、民事、行政、公益诉讼检察充分履职、融合发展。本次发布的案例中，涉及刑事案件2件、民事诉讼监督案件1件、行政诉讼监督案件1件。周某某等系列虚假诉讼监督案中，检察机关坚持上下联动，运用大数据模型筛查发现监督线索，统筹推进民事诉讼监督、刑事犯罪打击和诉源治理，一并监督纠正64件花型著作权虚假诉讼案，以诈骗罪起诉4人，建议有关部门撤销34件涉案版权登记，用综合履职强化综合司法保护。案例特点：释放检察机关坚决惩治恶意诉讼的强烈信号问：请介绍一下这批案例的主要特点？答：检察机关不断强化知识产权综合司法保护，各地办理了一批典型案件，积累了一些办案经验，综合履职成效逐步显现。我们从中选择具有指导意义和代表性的4个案例予以发布，主要有以下特点：一是立足服务大局，突出保护重点。检察机关在知识产权检察办案中，立足于促进优化营商环境，服务高水平科技自立自强和经济社会高质量发展，着力加强知识产权法治保障。例如，上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案，涉及芯片制造高新技术领域，通过精准惩治犯罪行为，旨在引导各级检察机关加大对信息技术、智能制造、生物医药等高新技术领域知识产权案件办理力度，以有力办案来保障公平竞争、激励守护创新，服务知识产权强国和质量强国建设。二是聚焦热点难点，注重价值引领。近年来，知识产权领域恶意抢注、滥用诉权、虚假诉讼等情况时有发生，有的环节和领域问题还较为突出，侵害国家利益、社会公共利益以及他人合法权利，严重破坏市场秩序、损害司法权威，应当予以坚决惩治。例如，周某某等系列虚假诉讼监督案系检察机关运用大数据法律监督模型办理的监督案件，释放了检察机关依法惩治知识产权领域虚假诉讼、滥用诉权等不诚信诉讼行为的强烈信号和坚定决心。三是坚持问题导向，回应实践需求。当前，知识产权保护司法政策密集出台与新旧法律衔接交织叠加，司法实践中也面临一些新情况新问题，亟需促进司法标准和尺度统一。本批指导性案例力求在法律适用、证据审查、办案理念等方面，对办理同类案件能够发挥指导作用。例如，上海某公司、许林、陶伟侵犯著作权案明确，通过反向工程获取芯片中二进制代码后，未经许可通过复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应认定为复制发行计算机软件行为，违法所得数额较大或有其他严重情节的，以侵犯著作权罪追究刑事责任。对于以复制二进制代码方式制售权利人芯片的，应以二进制代码作为比对客体，综合全案证据认定计算机软件是否构成实质性相似。民事、行政诉讼监督：避免就案办案、机械司法问：蒙娜丽莎商标争议行政纠纷诉讼监督案，是最高检抗诉成功的行政诉讼监督案件，请结合这个案例介绍一下知识产权民事、行政诉讼监督案件的特点。答：知识产权领域民事、行政诉讼监督案件的特点主要是由知识产权自身特点所决定的。一是专业性强。不仅体现在类似专利审查、商标近似和商品类似判断、商业秘密鉴定等技术性问题，还体现在知识产权法律适用的底层逻辑和裁判理念上。二是程序交织叠加。基于知识产权客体的非物质性以及知识产权授权确权程序、诉讼程序设置特点，知识产权类案件刑事、民事、行政交叉情况突出，法律关系复杂，办理难度大。例如在商标类案件中，当事人可能既申请宣告商标无效继而提起行政诉讼，又因涉嫌侵犯该商标专用权面临民事诉讼，商标效力直接关系行政诉讼和民事诉讼结果。三是社会关注度高。知识产权属于企业的核心竞争力，办理此类案件需要依法平衡好各方利益，例如著作权人利益与邻接权人利益、商标权人利益与消费者利益、私人利益与国家利益和社会公共利益，注重办案"三个效果"的有机统一。四是法律适用较为疑难。有的知识产权法律条文本身具有一定原则性，需要结合案情具体把握，比如关于类似商品和近似商标的认定，关于作品独创性的判断，关于专利创造性的审查等。这就对检察机关履行法律监督职能提出了更高要求，不能就案办案、机械司法，需加强对类案的检索审查，统一司法裁判标准和法律适用标准。上述特点在蒙娜丽莎商标争议行政纠纷诉讼监督案中均有体现。该案所涉蒙娜丽莎相关品牌具有较高知名度，社会关注度高。案件当事人之间围绕蒙娜丽莎相关商标的注册，先后提起多个诉讼，法律关系比较复杂。案件争议焦点涉及商品类似、商标近似的判断，具有较强专业性，需明确法律适用标准。大数据赋能：深化知识产权综合履职的重要路径问：周某某等系列虚假诉讼监督案，可以说是数字检察赋能知识产权法律监督的一个范例，请介绍一下知识产权领域数字检察战略有何重要意义？答：在知识产权检察工作中落实数字检察战略，通过大数据赋能推进法律监督提质增效，是深化知识产权综合履职的重要路径，很有必要性和紧迫性。第一，开展大数据法律监督，是提升知识产权法律监督办案质效的重要方式。当前知识产权领域还存在一定数量的恶意诉讼、虚假诉讼，但仅仅通过个案分析研判很难发现其中的监督点。通过开展大数据法律检索、筛查、碰撞、分析，有助于迅速发现案件的异常点，同时与检察机关调查核实、听证程序等相结合，进而精准锁定法律监督线索、启动监督程序。周某某等系列虚假诉讼监督案正是有效运用了这些方式，发挥了事半功倍的功效。第二，开展大数据法律监督，是主动监督纠正知识产权虚假诉讼的重要途径。部分知识产权虚假诉讼案件中，个案索赔和判赔金额可能并不高，当事人通过提起批量诉讼实现获利。被害人出于诉讼成本等考虑，有的选择庭外和解，败诉后主动向检察机关提出申诉的也相对较少。根据《人民检察院民事诉讼监督规则》相关规定，检察机关对于虚假诉讼应当依职权启动监督程序。通过大数据分析，能够主动梳理发现这些隐藏的虚假诉讼线索、依职权启动监督程序，有力促进行业生态净化，以公平竞争激发市场动力、释放市场活力。第三，开展大数据法律监督，是凝聚知识产权执法司法保护合力的重要手段。知识产权领域开展大数据法律监督，通过唤醒、盘活、打通各类数据，进行类案监督，在此基础上，推动主管部门诉源治理、系统治理。例如，北京市检察院第四分院综合运用司法裁判、行政裁决、知产舆情等数据，通过大数据分析，对某图片公司涉嫌恶意诉讼的77个民事案件一并提出监督意见。下一步，我们将不断扩展监督数据源，构建可复制可推广的法律监督模型，发掘培养法律加技术复合型人才，推动实现大数据赋能、诉源治理。办案规则：明确"避风港规则"的适用条件问：梁永平等人侵犯著作权案曾引起社会广泛关注。请问通过办理该案，检察机关明确了哪些办案规则？答：对于翻译、复制、传播视听作品的行为性质，要根据法律规定和具体行为类型，区分情况准确认定。以个人学习、欣赏或学校课堂教学、科学研究等为目的，为外文影视剧翻译制作字幕的行为，符合《著作权法》第二十四条规定的，属于"合理使用"，并不侵权。但是以营利为目的、未经授权复制发行或者通过信息网络传播他人视听作品的行为则侵犯了权利人的著作权，情节严重的甚至可能构成犯罪。"人人影视字幕组"在成立初期主要从事海外公开课程翻译工作，但自2018年起，以梁永平为首的运营团队以营利为目的，成立相关公司，专门从境外网站下载未经授权的影视剧，翻译、制作、上传至相关服务器，通过所经营的"人人影视字幕组"网站及相关客户端对用户提供在线观看和下载，严重侵害了权利人合法利益，并以接受"捐赠"的名义收取会员费、对外招揽广告并收取广告费用、销售拷贝含有未授权影视剧的移动硬盘等方式非法谋取巨额利益，构成侵犯著作权罪，应当予以追究刑事责任。检察机关通过依法办理该案，进一步明确了网络侵犯知识产权犯罪案件中"避风港规则"的适用条件，要通过审查侵权作品来源、网络服务提供者是否明知侵权等因素，准确予以认定。对于涉案侵权视听作品数量较大的，可通过鉴定机构抽样鉴定的方式，结合权利人鉴别意见，综合认定作品是否构成实质性相似。对于涉案人员众多的网络侵犯知识产权犯罪，检察机关要坚持落实宽严相济刑事政策，区分对象分层分类予以处理，重点打击提起犯意、主导利益分配、组织管理平台的主犯。相关链接：中国共产党新闻网全国人大中央政府全国政协最高人民法院检察日报数字报正义网Copyrights©最高人民检察院 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2023年9月16日 星期六
2023 年搞笑诺贝尔奖宣布
2023 年搞笑诺贝尔奖宣布
https://www.solidot.org/story?sid=76095
2023 年度搞笑诺贝尔奖（Ig Nobel）公布了获奖名单。搞笑诺贝尔奖创建于 1991 年，是对诺贝尔奖的善意戏仿，表彰那些令人发笑但又发人深思的研究。今年化学/地质学奖授予了英国古生物学家 Jan Zalasiewicz，他解释了为什么科学家喜欢舔石头。他指出，用舌头润湿表面有助于更清晰的突出化石和矿物的纹理，这一做法可追溯到 18 世纪的采矿工程师 Giovanni Arduino。文学奖授予了 Chris Moulin 等人，他们让学生一遍又一遍的抄写同一个单词然后研究其感受。机械工程奖授予了 Faye Yap 等人，研究将死蜘蛛用作机器人抓握工具，他们将这一新兴研究领域称之为"necrobotics"。医学奖授予了 Christine Pham 等人，他们研究了死人两鼻孔中的鼻毛数是否相同，结果发现每个鼻孔的平均鼻毛数在 120-122 根之间，长度在 0.81-1.035 厘米之间。营养学奖授予了日本科学家宫下芳明和中村裕美，他们的研究发现使用通电的筷子或吸管可改变饮食的味道。这是日本连续 17 年获得搞笑诺贝尔奖。教育学奖授予了 Katy Tam 等人，他们系统性的研究了教师和学生的无聊感。https://arstechnica.com/?p=1965450https://china.kyodonews.net/news/2023/09/56290f6ec878.htmlhttps://arstechnica.com/?p=1965450Science that makes you laugh, then think —Meet the winners of the 2023 Ig Nobel PrizesThe award ceremony features miniature operas, scientific demos, and the 24/7 lectures.Jennifer Ouellette- Sep 14, 2023 10:00 pm UTC Enlarge / The Ig Nobel Prizes honor "achievements that first make people laugh and then make them think."Aurich Lawson / Getty Imagesreader comments85 with Curious about why geologists lick rocks or how many nose hairs there are on a human cadaver? Perhaps you'd like a snazzy dead wolf spider to use as a biodegradable robotic gripper? How about a "smart toilet" that analyzes your urine stream and fecal deposits while taking a picture of your anus for good measure? These and other unusual research endeavors were honored tonight in a virtual ceremony to announce the 2022 recipients of the annual Ig Nobel Prizes. Yes, it's that time of year again, when the serious and the silly converge—for science.Established in 1991, the Ig Nobels are a good-natured parody of the Nobel Prizes; they honor "achievements that first make people laugh and then make them think." The unapologetically campy awards ceremony features miniature operas, scientific demos, and the 24/7 lectures whereby experts must explain their work twice: once in 24 seconds and the second in just seven words. Acceptance speeches are limited to 60 seconds. And as the motto implies, the research being honored might seem ridiculous at first glance, but that doesn't mean it's devoid of scientific merit.Viewers can tune in for the usual 24/7 lectures, as well as the premiere of a "non-opera" featuring various songs about water, in keeping with the evening's theme. In the weeks following the ceremony, the winners will also give free public talks, which will be posted on the Improbable Research website.Without further ado, here are the winners of the 2023 Ig Nobel prizes.Chemistry/Geology PrizeCitation: "Jan Zalasiewicz, for explaining why many scientists like to lick rocks."Anyone who knows a geologist or paleontologist has likely learned of a peculiar habit: licking rocks. Those scientists will tell you that it's a pretty good way to test if a rock is a rock or a piece of fossilized bone since the latter will stick to the tongue, and grinding said rock between the teeth for a moment can help ascertain the size of the grains—and thus whether the rock contains clay or silt. Zalasiewicz is a paleontologist at the University of Leicester in the UK, and he addressed the colorful history of the rock-licking practice, among other peculiarities, in an entertaining 2017 essay published in The Paleontological Association Newsletter. Advertisement "Wetting the surface allows fossil and mineral textures to stand out sharply rather than being lost in the blur of intersecting micro-reflections and micro-refractions that come out of a dry surface," Zalasiewicz wrote, recalling the time he licked a roadside rock that turned out to be a well-preserved Nummulites foraminifera. According to Zalasiewicz, this "taste for stratigraphy" might date back to an 18th-century mining engineer, surveyor, and self-professed mineralogist named Giovanni Arduino, who came up with categories for strata that eventually morphed into today's Geological Time Scale.Arduino wrote a letter to Antonio Vallisneri, a professor at the University of Padua, in which he describes all the local rocks, minerals, and fossils in the valley of the Agno, including helpful tasting notes. For example, burnt fossil shells and bits of coal are "equally bitter and urinous." Water from springs flowing out of a stratum rich in marcasite and coal "have an acid spicy flavor" that Arduino likened to "the acidity of wine." One likes to think that Arduino would be pleased to learn that his "taxonomy of taste" remains a common analytical tool among modern-day rock lovers.Literature PrizeCitation: "Chris Moulin, Nicole Bell, Merita Turunen, Arina Baharin, and Akira O'Connor, for studying the sensations people feel when they repeat a single word many, many, many, many, many, many, many times."Most of us are familiar with the phenomenon of déjà vu: the sense that we've experienced something before, even though we haven't—an illusion of memory, if you will. The opposite of that is jamais vu, a fleeting sensation of novelty or unfamiliarity concerning something we have seen or experienced before: usually a word, but sometimes also people or places. Jamais vu is often a symptom of epilepsy or migraine. Moulin et al. had a hunch that jamais vu could be produced with so-called word alienation tasks and set out to test that hypothesis, conducting experiments with student volunteers from the University of Leeds.The study participants dutifully copied the same selection of words over and over (and over) and were told to stop if they started feeling "peculiar," which usually occurred (in two-thirds of the participants) after 30 repetitions, or about one minute—the point of "semantic satiation." For instance, there were sensations of words losing their meaning the more one looked at them ("They just seem like a string of letters instead of a whole word"), or a familiar word suddenly seemed strange ("It doesn't seem right, almost looks like it's not really a word but someone's tricked me into thinking it is"). Those who reported experiencing déjà vu in their daily lives were much more likely to report experiencing jamais vu, suggesting a correlation between the two.Page: 1 2 3 4 5 Next →reader comments85 with Jennifer OuelletteJennifer is a senior reporter at Ars Technica with a particular focus on where science meets culture, covering everything from physics and related interdisciplinary topics to her favorite films and TV series. Jennifer lives in Baltimore with her spouse, physicist Sean M. Carroll, and their two cats, Ariel and Caliban. Advertisement Channel Ars Technica← Previous story Next story →Related StoriesToday on Ars
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2023 年度搞笑诺贝尔奖（Ig Nobel）公布了获奖名单。搞笑诺贝尔奖创建于 1991 年，是对诺贝尔奖的善意戏仿，表彰那些令人发笑但又发人深思的研究。今年化学/地质学奖授予了英国古生物学家 Jan Zalasiewicz，他解释了为什么科学家喜欢舔石头。他指出，用舌头润湿表面有助于更清晰的突出化石和矿物的纹理，这一做法可追溯到 18 世纪的采矿工程师 Giovanni Arduino。文学奖授予了 Chris Moulin 等人，他们让学生一遍又一遍的抄写同一个单词然后研究其感受。机械工程奖授予了 Faye Yap 等人，研究将死蜘蛛用作机器人抓握工具，他们将这一新兴研究领域称之为"necrobotics"。医学奖授予了 Christine Pham 等人，他们研究了死人两鼻孔中的鼻毛数是否相同，结果发现每个鼻孔的平均鼻毛数在 120-122 根之间，长度在 0.81-1.035 厘米之间。营养学奖授予了日本科学家宫下芳明和中村裕美，他们的研究发现使用通电的筷子或吸管可改变饮食的味道。这是日本连续 17 年获得搞笑诺贝尔奖。教育学奖授予了 Katy Tam 等人，他们系统性的研究了教师和学生的无聊感。https://arstechnica.com/?p=1965450https://china.kyodonews.net/news/2023/09/56290f6ec878.htmlhttps://arstechnica.com/?p=1965450Science that makes you laugh, then think —Meet the winners of the 2023 Ig Nobel PrizesThe award ceremony features miniature operas, scientific demos, and the 24/7 lectures.Jennifer Ouellette- Sep 14, 2023 10:00 pm UTC Enlarge / The Ig Nobel Prizes honor "achievements that first make people laugh and then make them think."Aurich Lawson / Getty Imagesreader comments85 with Curious about why geologists lick rocks or how many nose hairs there are on a human cadaver? Perhaps you'd like a snazzy dead wolf spider to use as a biodegradable robotic gripper? How about a "smart toilet" that analyzes your urine stream and fecal deposits while taking a picture of your anus for good measure? These and other unusual research endeavors were honored tonight in a virtual ceremony to announce the 2022 recipients of the annual Ig Nobel Prizes. Yes, it's that time of year again, when the serious and the silly converge—for science.Established in 1991, the Ig Nobels are a good-natured parody of the Nobel Prizes; they honor "achievements that first make people laugh and then make them think." The unapologetically campy awards ceremony features miniature operas, scientific demos, and the 24/7 lectures whereby experts must explain their work twice: once in 24 seconds and the second in just seven words. Acceptance speeches are limited to 60 seconds. And as the motto implies, the research being honored might seem ridiculous at first glance, but that doesn't mean it's devoid of scientific merit.Viewers can tune in for the usual 24/7 lectures, as well as the premiere of a "non-opera" featuring various songs about water, in keeping with the evening's theme. In the weeks following the ceremony, the winners will also give free public talks, which will be posted on the Improbable Research website.Without further ado, here are the winners of the 2023 Ig Nobel prizes.Chemistry/Geology PrizeCitation: "Jan Zalasiewicz, for explaining why many scientists like to lick rocks."Anyone who knows a geologist or paleontologist has likely learned of a peculiar habit: licking rocks. Those scientists will tell you that it's a pretty good way to test if a rock is a rock or a piece of fossilized bone since the latter will stick to the tongue, and grinding said rock between the teeth for a moment can help ascertain the size of the grains—and thus whether the rock contains clay or silt. Zalasiewicz is a paleontologist at the University of Leicester in the UK, and he addressed the colorful history of the rock-licking practice, among other peculiarities, in an entertaining 2017 essay published in The Paleontological Association Newsletter. Advertisement "Wetting the surface allows fossil and mineral textures to stand out sharply rather than being lost in the blur of intersecting micro-reflections and micro-refractions that come out of a dry surface," Zalasiewicz wrote, recalling the time he licked a roadside rock that turned out to be a well-preserved Nummulites foraminifera. According to Zalasiewicz, this "taste for stratigraphy" might date back to an 18th-century mining engineer, surveyor, and self-professed mineralogist named Giovanni Arduino, who came up with categories for strata that eventually morphed into today's Geological Time Scale.Arduino wrote a letter to Antonio Vallisneri, a professor at the University of Padua, in which he describes all the local rocks, minerals, and fossils in the valley of the Agno, including helpful tasting notes. For example, burnt fossil shells and bits of coal are "equally bitter and urinous." Water from springs flowing out of a stratum rich in marcasite and coal "have an acid spicy flavor" that Arduino likened to "the acidity of wine." One likes to think that Arduino would be pleased to learn that his "taxonomy of taste" remains a common analytical tool among modern-day rock lovers.Literature PrizeCitation: "Chris Moulin, Nicole Bell, Merita Turunen, Arina Baharin, and Akira O'Connor, for studying the sensations people feel when they repeat a single word many, many, many, many, many, many, many times."Most of us are familiar with the phenomenon of déjà vu: the sense that we've experienced something before, even though we haven't—an illusion of memory, if you will. The opposite of that is jamais vu, a fleeting sensation of novelty or unfamiliarity concerning something we have seen or experienced before: usually a word, but sometimes also people or places. Jamais vu is often a symptom of epilepsy or migraine. Moulin et al. had a hunch that jamais vu could be produced with so-called word alienation tasks and set out to test that hypothesis, conducting experiments with student volunteers from the University of Leeds.The study participants dutifully copied the same selection of words over and over (and over) and were told to stop if they started feeling "peculiar," which usually occurred (in two-thirds of the participants) after 30 repetitions, or about one minute—the point of "semantic satiation." For instance, there were sensations of words losing their meaning the more one looked at them ("They just seem like a string of letters instead of a whole word"), or a familiar word suddenly seemed strange ("It doesn't seem right, almost looks like it's not really a word but someone's tricked me into thinking it is"). 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2023年9月15日 星期五
維基百科可能被生成式 AI 取代？以後查到的網路資料恐是 AI 的「胡言亂語」 | TechOrange 科技報橘
https://buzzorange.com/techorange/2023/08/08/ai-replace-wikipedia/?fbclid=IwAR1JaDKE7ncHuSm1UuTZSbKDkhiD230PEIDHUB9Aj2PhXRbEoUDFosRC7fk
維基百科可能被生成式 AI 取代？以後查到的網路資料恐是 AI 的「胡言亂語」 |
TechOrange🤖生成式AI真的能取代維基百科嗎？📚我們享受 AI 便利，但同時也面臨一些前所未有的挑戰：AI 幻覺【TO
編輯部導讀】在這個資訊爆炸時代，我們越來越依賴網路來源來獲得知識。而維基百科為全球最大的自由百科全書，但隨著生成式AI技術的興起，這一切都可能發生變化。這篇文章將深入探討這一問題，讓你了解生成式
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網路資料恐是 AI 的「胡言亂語」 | TechOran...
維基百科可能被生成式 AI 取代？以後查到的網路資料恐是 AI 的「胡言亂語」 |
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編輯部導讀】在這個資訊爆炸時代，我們越來越依賴網路來源來獲得知識。而維基百科為全球最大的自由百科全書，但隨著生成式AI技術的興起，這一切都可能發生變化。這篇文章將深入探討這一問題，讓你了解生成式
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技术 | 让你的 Windows 系统为虚拟机做好准备
技术 | 让你的 Windows 系统为虚拟机做好准备
https://linux.cn/article-16186-1.html?utm_source=rss&utm_medium=rss
以下是确保 Windows 系统已准备好运行虚拟机的必要条件。在 VirtualBox 中看到了"无法打开虚拟机会话failed to open a session for the virtual machine"错误？你的系统上可能没有启用虚拟化。这是在 Windows 系统上创建虚拟机所需执行的几件事之一。简单来说，你需要了解：在你的 PC 上启用虚拟化支持使用虚拟机程序创建/管理虚拟机确保某些系统资源要求以无缝使用虚拟机下面是第一件事：在 Windows PC 上启用虚拟化如果你的系统预装了 Windows 10/11，那么你很可能已经启用了虚拟化。你不需要额外的设置。但如果你在系统上手动安装了 Windows，那么可能需要检查 BIOS 设置以查看它是否支持虚拟化。如果禁用，虚拟机程序将无法运行并给出错误。这是使用 VirtualBox 程序时出现的错误：你怎么能这么做呢？ 以下是基本步骤：前往 UEFI 固件设置（或 BIOS 菜单）。你通常可以通过按 Del 按钮或 F1、F2、F10 或 F12 来访问它。根据主板制造商的不同，用户界面会有所不同。但是，在大多数情况下，你必须进入到其中的"高级Advance"选项，并访问"CPU 配置CPU Configuration"设置。在 CPU 配置中，你必须启用 "Intel (VMX) Virtualization Technology" 或 "SVM Mode"（适用于 AMD 处理器）。下一步是什么？ 考虑到你已经启用了虚拟化支持，你需要使用 虚拟化程序 来帮助你完成工作。使用虚拟化程序你可以选择第三方应用以方便使用，也可以选择使用 Windows 自带的 Hyper-V。Hyper-V我们不会详细介绍如何使用 Hyper-V，但为了节省你一些时间，你可以按照以下步骤启用它，然后按照其文档使用它。📋 Hyper-V 不适用于 Windows 10/11 家庭版。考虑到你的系统上安装了 Windows 专业版/教育版/企业版，可以通过控制面板或使用 PowerShell 轻松启用它。我更喜欢控制面板，只需在搜索栏中搜索 "Windows 功能"或通过 "控制面板 → 程序 → 打开或关闭 Windows 功能" 打开。接下来，单击 "Hyper-V" 并点击 "OK"。就是这样。它将通过获取所需的文件来应用更改。你只需要等待。完成后，它会要求你重启系统以使新功能生效。第三方虚拟化程序虽然使用 Hyper-V 可以让虚拟机获得更好的性能，但它使用起来却并不那么简单。因此，建议终端用户使用第三方虚拟机程序。最好的选择之一是 VirtualBox。我们还有一个指南可以帮助你使用 VirtualBox 安装 Linux。它是一个开源程序，具有一系列功能和用户友好的界面。你也可以在 Windows、Linux 和 macOS 上使用它。你还可以选择专有（但流行）的选项，例如 VMware Workstation。想了解这些程序吗？你可以查看 Linux 下的一些可用选项，了解有哪些解决方案：9 个最佳虚拟化软件检查系统资源和要求创建和使用虚拟机并不完全是一个非常占用资源的过程。但是，你可能需要注意一些变量。其中一些包括：确保你的系统至少有 4 GB 内存（越多越好）双核或以上 64 位处理器如果你不知道，即使虚拟机是孤立的机器，也会占用你系统的资源。大多数最低规格建议 4 GB RAM，但我建议使用 8 GB。如果你想要运行两个虚拟机，你可能需要在 Windows 上拥有超过 8GB 的内存。除了内存，你应该有一个多核处理器。这样，一些内核可以自由地让你在主机上做其他事情，而另一些内核则用于处理虚拟机。当确定了处理器和内存，接下来就是磁盘空间。对于虚拟机来说，磁盘通常是动态分配的，也就是说，物理存储驱动器的空间会随着操作系统及其文件的增加而消耗。在某些类型的虚拟磁盘中，它保留你指定的整个空间。因此，执行此操作时，请在启动之前检查可用磁盘空间。通常最好选择一个未安装 Windows 系统的单独驱动器。如果你遵循了上述所有提示，你的 Windows 系统就可以运行和管理虚拟机了。现在，你可以 在 Windows 的虚拟机中轻松地安装 Linux。💬 那么，你喜欢用什么方式来处理虚拟机？请在下面的评论中告诉我们你的想法。（题图：MJ/c1690724-a797-442b-8fb5-b6d41ef0c45c）via: https://itsfoss.com/windows-enable-virtualization/作者：Ankush Das 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
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以下是确保 Windows 系统已准备好运行虚拟机的必要条件。在 VirtualBox 中看到了"无法打开虚拟机会话failed to open a session for the virtual machine"错误？你的系统上可能没有启用虚拟化。这是在 Windows 系统上创建虚拟机所需执行的几件事之一。简单来说，你需要了解：在你的 PC 上启用虚拟化支持使用虚拟机程序创建/管理虚拟机确保某些系统资源要求以无缝使用虚拟机下面是第一件事：在 Windows PC 上启用虚拟化如果你的系统预装了 Windows 10/11，那么你很可能已经启用了虚拟化。你不需要额外的设置。但如果你在系统上手动安装了 Windows，那么可能需要检查 BIOS 设置以查看它是否支持虚拟化。如果禁用，虚拟机程序将无法运行并给出错误。这是使用 VirtualBox 程序时出现的错误：你怎么能这么做呢？ 以下是基本步骤：前往 UEFI 固件设置（或 BIOS 菜单）。你通常可以通过按 Del 按钮或 F1、F2、F10 或 F12 来访问它。根据主板制造商的不同，用户界面会有所不同。但是，在大多数情况下，你必须进入到其中的"高级Advance"选项，并访问"CPU 配置CPU Configuration"设置。在 CPU 配置中，你必须启用 "Intel (VMX) Virtualization Technology" 或 "SVM Mode"（适用于 AMD 处理器）。下一步是什么？ 考虑到你已经启用了虚拟化支持，你需要使用 虚拟化程序 来帮助你完成工作。使用虚拟化程序你可以选择第三方应用以方便使用，也可以选择使用 Windows 自带的 Hyper-V。Hyper-V我们不会详细介绍如何使用 Hyper-V，但为了节省你一些时间，你可以按照以下步骤启用它，然后按照其文档使用它。📋 Hyper-V 不适用于 Windows 10/11 家庭版。考虑到你的系统上安装了 Windows 专业版/教育版/企业版，可以通过控制面板或使用 PowerShell 轻松启用它。我更喜欢控制面板，只需在搜索栏中搜索 "Windows 功能"或通过 "控制面板 → 程序 → 打开或关闭 Windows 功能" 打开。接下来，单击 "Hyper-V" 并点击 "OK"。就是这样。它将通过获取所需的文件来应用更改。你只需要等待。完成后，它会要求你重启系统以使新功能生效。第三方虚拟化程序虽然使用 Hyper-V 可以让虚拟机获得更好的性能，但它使用起来却并不那么简单。因此，建议终端用户使用第三方虚拟机程序。最好的选择之一是 VirtualBox。我们还有一个指南可以帮助你使用 VirtualBox 安装 Linux。它是一个开源程序，具有一系列功能和用户友好的界面。你也可以在 Windows、Linux 和 macOS 上使用它。你还可以选择专有（但流行）的选项，例如 VMware Workstation。想了解这些程序吗？你可以查看 Linux 下的一些可用选项，了解有哪些解决方案：9 个最佳虚拟化软件检查系统资源和要求创建和使用虚拟机并不完全是一个非常占用资源的过程。但是，你可能需要注意一些变量。其中一些包括：确保你的系统至少有 4 GB 内存（越多越好）双核或以上 64 位处理器如果你不知道，即使虚拟机是孤立的机器，也会占用你系统的资源。大多数最低规格建议 4 GB RAM，但我建议使用 8 GB。如果你想要运行两个虚拟机，你可能需要在 Windows 上拥有超过 8GB 的内存。除了内存，你应该有一个多核处理器。这样，一些内核可以自由地让你在主机上做其他事情，而另一些内核则用于处理虚拟机。当确定了处理器和内存，接下来就是磁盘空间。对于虚拟机来说，磁盘通常是动态分配的，也就是说，物理存储驱动器的空间会随着操作系统及其文件的增加而消耗。在某些类型的虚拟磁盘中，它保留你指定的整个空间。因此，执行此操作时，请在启动之前检查可用磁盘空间。通常最好选择一个未安装 Windows 系统的单独驱动器。如果你遵循了上述所有提示，你的 Windows 系统就可以运行和管理虚拟机了。现在，你可以 在 Windows 的虚拟机中轻松地安装 Linux。💬 那么，你喜欢用什么方式来处理虚拟机？请在下面的评论中告诉我们你的想法。（题图：MJ/c1690724-a797-442b-8fb5-b6d41ef0c45c）via: https://itsfoss.com/windows-enable-virtualization/作者：Ankush Das 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
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AIGC才是遊戲開發新典範！Roblox 對話式 AI 助手只要對話就能產生新環境、創造物體
AIGC才是遊戲開發新典範！Roblox 對話式 AI 助手只要對話就能產生新環境、創造物體
https://www.techbang.com/posts/109627-aigc-robloxs-game
AIGC才是遊戲開發新範式，對話就能生成新環境、創造物體AI 能夠幫助大家創作遊戲，這已經不是一件稀奇的事情。我們可以用它來構建異世界體系、編撰劇情，甚至能夠整理出遊戲中某一角色的生平、性格等等。虛幻引擎更是讓遊戲世界變得接近現實，玩家單憑一些畫面難以區分場景是否是真實的 沒錯，技術讓遊戲體驗感更好，也更方便遊戲創作者。 在 2023 年的 Roblox 開發者大會（RDC）上，Roblox 宣布了一款新的對話式 AI 助手，新的工具 Roblox 助手基於之前宣布的功能，讓創造者在生成式 AI 的幫助下構建虛擬資產或編寫程式碼。 延伸閱讀：這個小遊戲裡只有25個電腦人，但是全都加裝了ChatGPT的「靈魂」有了 Roblox 助手，創造者將能夠輸入文本來做一些事情，比如產生虛擬環境。如下圖示範，你可以將想像中的環境以文本的形式輸入，接下來就可以等待場景成真了。Roblox 助手不僅可以構建大的場景，還能夠將細小的物件創作出來，滿足創作者對於場景細節的想像。 不僅如此，它還能幫助創作者進一步細化物體的問題。如下圖中調整熊的紋理。在場景構建時，創作者還可以調整整體的風景，可以對光線、空氣等進行設定，以達到細緻調節的目的。 在接受雜誌採訪時，《Roblox》首席技術長丹尼爾·史都曼（Daniel Sturman）描述了該工具能夠創造基本的遊戲行為，比如觸碰一扇門，就能將玩家傳送到某個地方。Roblox 助手還可以幫助編寫程式碼並回答有關在 Roblox 上開發的問題，這對創作者來說無疑是很用的。 Roblox 一直在努力讓每個人都能接觸到創作。很顯然 Roblox 助手可簡化創作，並使進階創作者能夠更快地構建更豐富、更具吸引力的體驗。 不過需要注意，創造者不能馬上使用 Roblox Assistant，因為史都曼說這個工具將在今年年底或明年年初推出。 延伸閱讀：獨立遊戲讓玩家自行決定是否要開啟ChatGPT選項來替換NPC對話，結果被Steam下架Roblox 是一個全球性的沉浸式交流和溝通平臺。截至 2023年6月統計，6550 萬使用者平均每天在 Roblox 上花費 2.3 個小時。隨著平臺的發展，社群對連接、構建和交流的熱情空前高漲。Roblox 不斷發展和引入新的交流方式，現在，它不僅僅是一個遊戲，而是使用者生成電玩的一個大平臺，它正在為其元宇宙的衝擊力增添更多力量。據透露，從 11 月開始，Roblox 計畫為遊戲玩家推出沉浸式視訊聊天選項。臉部追蹤技術將被用來模仿 Roblox 虛擬人物的臉部表情和動作。Roblox 應用程式將捕捉使用者臉上 40 個點的運動，然後利用這些資料為使用者的 Roblox 化身提供準確傳達他們情感的表情。Roblox 是在使用者的設備上進行動作捕捉的，並表示不會將任何個人資料發送到雲端。只有 13 歲及以上的使用者才能開始一對一的視訊聊天，而且 Roblox 使用者必須將彼此儲存為連絡人，才能透過視訊聊天進行交流，這增加了這項功能的安全性。這項功能可以將通話的雙方「傳送」到 Roblox 上的共用沉浸式空間進行對話，比如一起坐在篝火旁或站在瀑布旁。Roblox 的目的是把好萊塢式的動作捕捉工作室放進手機或筆記型電腦上，而不需要其他設備或動作追蹤點。只需一個攝影鏡頭就能捕捉動作並即時轉換。 資料來源： Roblox's new AI chatbot will help you build virtual worlds Soon You'll Be Zooming in RobloxRDC 2023: Where Roblox is going next加入電腦王Facebook粉絲團
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AIGC才是遊戲開發新範式，對話就能生成新環境、創造物體AI 能夠幫助大家創作遊戲，這已經不是一件稀奇的事情。我們可以用它來構建異世界體系、編撰劇情，甚至能夠整理出遊戲中某一角色的生平、性格等等。虛幻引擎更是讓遊戲世界變得接近現實，玩家單憑一些畫面難以區分場景是否是真實的 沒錯，技術讓遊戲體驗感更好，也更方便遊戲創作者。 在 2023 年的 Roblox 開發者大會（RDC）上，Roblox 宣布了一款新的對話式 AI 助手，新的工具 Roblox 助手基於之前宣布的功能，讓創造者在生成式 AI 的幫助下構建虛擬資產或編寫程式碼。 延伸閱讀：這個小遊戲裡只有25個電腦人，但是全都加裝了ChatGPT的「靈魂」有了 Roblox 助手，創造者將能夠輸入文本來做一些事情，比如產生虛擬環境。如下圖示範，你可以將想像中的環境以文本的形式輸入，接下來就可以等待場景成真了。Roblox 助手不僅可以構建大的場景，還能夠將細小的物件創作出來，滿足創作者對於場景細節的想像。 不僅如此，它還能幫助創作者進一步細化物體的問題。如下圖中調整熊的紋理。在場景構建時，創作者還可以調整整體的風景，可以對光線、空氣等進行設定，以達到細緻調節的目的。 在接受雜誌採訪時，《Roblox》首席技術長丹尼爾·史都曼（Daniel Sturman）描述了該工具能夠創造基本的遊戲行為，比如觸碰一扇門，就能將玩家傳送到某個地方。Roblox 助手還可以幫助編寫程式碼並回答有關在 Roblox 上開發的問題，這對創作者來說無疑是很用的。 Roblox 一直在努力讓每個人都能接觸到創作。很顯然 Roblox 助手可簡化創作，並使進階創作者能夠更快地構建更豐富、更具吸引力的體驗。 不過需要注意，創造者不能馬上使用 Roblox Assistant，因為史都曼說這個工具將在今年年底或明年年初推出。 延伸閱讀：獨立遊戲讓玩家自行決定是否要開啟ChatGPT選項來替換NPC對話，結果被Steam下架Roblox 是一個全球性的沉浸式交流和溝通平臺。截至 2023年6月統計，6550 萬使用者平均每天在 Roblox 上花費 2.3 個小時。隨著平臺的發展，社群對連接、構建和交流的熱情空前高漲。Roblox 不斷發展和引入新的交流方式，現在，它不僅僅是一個遊戲，而是使用者生成電玩的一個大平臺，它正在為其元宇宙的衝擊力增添更多力量。據透露，從 11 月開始，Roblox 計畫為遊戲玩家推出沉浸式視訊聊天選項。臉部追蹤技術將被用來模仿 Roblox 虛擬人物的臉部表情和動作。Roblox 應用程式將捕捉使用者臉上 40 個點的運動，然後利用這些資料為使用者的 Roblox 化身提供準確傳達他們情感的表情。Roblox 是在使用者的設備上進行動作捕捉的，並表示不會將任何個人資料發送到雲端。只有 13 歲及以上的使用者才能開始一對一的視訊聊天，而且 Roblox 使用者必須將彼此儲存為連絡人，才能透過視訊聊天進行交流，這增加了這項功能的安全性。這項功能可以將通話的雙方「傳送」到 Roblox 上的共用沉浸式空間進行對話，比如一起坐在篝火旁或站在瀑布旁。Roblox 的目的是把好萊塢式的動作捕捉工作室放進手機或筆記型電腦上，而不需要其他設備或動作追蹤點。只需一個攝影鏡頭就能捕捉動作並即時轉換。 資料來源： Roblox's new AI chatbot will help you build virtual worlds Soon You'll Be Zooming in RobloxRDC 2023: Where Roblox is going next加入電腦王Facebook粉絲團
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2023年9月14日 星期四
GPT 如何将文本拆分成 token？
GPT 如何将文本拆分成 token？
https://my.oschina.net/oneflow/blog/10082815
在GPT模型中，tokenization（词元化）指的是将用户输入的文本分割成token（词元）的过程，以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义，以及生成更连贯的输出内容。这是非常重要的预处理操作，对模型的最终效果有重大影响。而tokenizer（词元生成器）是将文本切分成token的工具或组件。它将原始文本转换成模型可处理的数字形式，为GPT的生成与推理提供基础能力。本文详细介绍了GPT tokenizer的工作原理。作者Simon Willison是开源Web应用框架Django的共同发起人，他也开源了用于探索和发布数据的工具Datasette。（以下内容由OneFlow编译，转载请联系OneFlow获得授权。来源：https://simonwillison.net/2023/Jun/8/gpt-tokenizers/）作者｜Simon WillisonOneFlow编译翻译｜贾川语言大模型（如GPT-3/4、LLaMA和PaLM）使用token作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入，将其转换为token（整数），然后预测接下来应该出现哪些token。通过操作这些token，可以更好地了解它们在语言模型内部的工作原理。OpenAI提供了一个tokenizer，用以探索token的工作方式。我自己构建了一个更有意思的工具，是一个Observable notebook（https://observablehq.com/@simonw/gpt-tokenizer）。在这个Observable notebook中，你可以将文本转换为token，将token转换为文本，还可以搜索整个token表。 这个Observable notebook看起来是这样的： 我在这里切分的文本是： The dog eats the applesEl perro come las manzanas片仮名 在给定示例中，总共生成了21个整数token。5个对应英文文本，8个对应西班牙文本，6个（每个字符两个）对应三个日文字符。两个换行符也分别被表示为整数token。 Observable notebook使用了GPT-2的tokenizer（基于EJ Fox和Ian Johnson所创建的优秀notebook），主要作为教育工具使用，不过GPT-3及更高版本的最新tokenizer与GPT-2的tokenizer存在些许差异。 1探索一些有趣的token 通过与tokenizer进行交互可以发现各种有趣的模式。大多数常见的英语单词都分配一个token，如上所示： "The": 464" dog": 3290" eats": 25365" the": 262" apples": 22514 需要注意的是：字母的大小写很重要。以单词"the"为例，大写字母T的"The"对应的token是464，而以小写字母t开头且有一个前导空格的单词"the"对应的token却是262。 许多单词的token里都包含了一个前导空格，这样就不再需要为每个空格字符使用一个额外的token，从而能更有效地对整个句子进行编码， 相比英语，在对其他语言进行切分时，效率可能要低点。西班牙语"El perro come las manzanas"这句话的编码如下： "El": 9527" per": 583"ro": 305" come": 1282" las": 39990" man": 582"zan": 15201"as": 292 此处就显示出了对英语的偏向。因为"man"是一个英语单词，所以它的token ID较低，为582。而"zan"不是一个在英语中独立存在的单词，但也是一个常见的字符序列，因此仍然值得拥有自己的token，所以它的token ID为15201。 有些语言甚至会出现单个字符编码为多个token的情况，比如以下这些日语： 片: 31965 229仮: 20015 106名: 28938 235 2故障token "故障token"（glitch tokens）是一类令人着迷的token子集。其中一个有趣的例子是token 23282，即"davidjl"。 可以通过在notebook的搜索框中搜索"david"来找到该token。 Scale AI的prompt工程师Riley Goodside指出了与该token相关的一些奇怪行为。 为什么会发生这种情况？这是一个有趣的谜题。 token 23282可能与Reddit上的用户"davidjl123"有关。该用户是/r/counting子论坛的一位热情用户，他经常在该论坛上发布递增数，并且已经发布了超过163,000次这样的帖子。 据推测，/r/counting子论坛中的数据最终被用于训练GPT-2的tokenizer。由于用户davidjl123在该子论坛中出现了数十万次，所以最终分配到了属于自己的token。 为什么这种情况会导致类似问题呢？到目前为止，我看到最好的解释来自Hacker News上的用户@londons_explore 这些故障token都位于token嵌入空间的中心附近。这意味着，模型在区分这些token和其他位于嵌入空间中心附近的token时存在困难，因此当被要求"重复"这些token时，模型会选择错误的token。这种情况发生的原因是，这些token在互联网上出现了很多次（例如，davidjl用户在Reddit上有163000个帖子，仅仅是计算递增的数字），但是这些token本身并不难以预测（因此，在训练过程中，梯度变得几乎为零，并且嵌入向量会衰减到零，这是某些优化器在归一化权重时会进行的操作）。 在"SolidGoldMagikarp (plus, prompt generation)"这篇帖子下，LessWrong对这种现象进行了详细说明。 3用tiktoken进行token计数 OpenAI的模型都有token限制。有时在将文本传递给API之前，需要计算字符串中的token数量，以确保不超过该限制。 其中，一个需要计算token数量的技术是"检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）"，通过对文档语料库运行搜索（或嵌入搜索）来回答用户的问题，提取最有可能的内容，并将其作为上下文涵盖在prompt中。 成功实现这种模式的关键是，在token限制内包含尽可能多的相关上下文，因此需要能够计算token数量。 OpenAI提供了一个名为tiktoken（https://github.com/openai/tiktoken）的Python库来实现这一功能。 如果你深入研究这个库，就会发现它目前包括五种不同的切分方案：r50k_base、p50k_base、p50k_edit、cl100k_base和gpt2。 其中，cl100k_base是最相关的，它是GPT-4和当前ChatGPT使用的经济型gpt-3.5-turbo模型的tokenizer。 text-davinci-003 使用的是p50k_base 。在tiktoken/model.py 的MODEL_TO_ENCODING 词典中可以找到模型与tokenizer的完整映射。以下是如何使用tiktoken 的代码示例：import tiktokenencoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")# or "gpt-3.5-turbo" or "text-davinci-003"tokens = encoding.encode("Here is some text")token_count = len(tokens)现在token将是一个包含四个整数token ID的数组——在该例中是[8586, 374, 1063, 1495]。使用.decode()方法将一个token ID数组转换回文本：text = encoding.decode(tokens)# 'Here is some text'第一次调用encoding_for_model()时，编码数据将通过HTTP从 openaipublic.blob.core.windows.net Azure Blob存储桶（storage bucket）获取（代码：https://github.com/openai/tiktoken/blob/0.4.0/tiktoken_ext/openai_public.py）。这些数据会被缓存在临时目录中，但如果机器重新启动，该目录将被清除。你可通过设置 TIKTOKEN_CACHE_DIR环境变量来强制使用更持久的缓存目录。 4ttok 几周前，我介绍了ttok（https://github.com/simonw/ttok），这是tiktoken的一个命令行封装工具，具有两个关键功能：一是可以计算输入给它的文本中的token数量，二是可以将该文本截断为指定数量的token。 它可以计算输入到其中的文本中的token数：# Count tokensecho -n "Count these tokens" | ttok# Outputs: 3 (the newline is skipped thanks to echo -n)# Truncationcurl 'https://simonwillison.net/' | strip-tags -m | ttok -t 6# Outputs: Simon Willison's Weblog# View integer token IDsecho "Show these tokens" | ttok --tokens# Outputs: 7968 1521 11460 198使用-m gpt2或类似选项可选择使用适用于不同模型的编码。 5token生成过程 一旦你理解了token，那么GPT工具生成文本的方式就会变得更加明了。 特别有趣的是，观察到GPT-4将其输出流式化为独立的token（GPT-4的速度略慢于3.5版本，可以更容易观察到其生成过程）。 以下是使用我的llm CLI（https://github.com/simonw/llm）工具从GPT-4生成文本的结果，命令是llm -s 'Five names for a pet pelican' -4： 如你所见，不在词典中的名字（如"Pelly"）占据了多个token，而"Captain Gulliver"作为一个整体输出了token "Captain"。其他人都在看关于大型语言模型的争论和局限GPT总设计师：大型语言模型的未来Geoffrey Hinton：智能进化的下一个阶段为什么ChatGPT用强化学习而非监督学习AI算力反碎片化：世界上最快的统一矩阵乘法OneEmbedding:单卡训练TB级推荐模型不是梦GLM训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3试用OneFlow: github.com/Oneflow-Inc/oneflow/本文分享自微信公众号 - OneFlow（OneFlowTechnology）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与"OSC源创计划"，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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在GPT模型中，tokenization（词元化）指的是将用户输入的文本分割成token（词元）的过程，以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义，以及生成更连贯的输出内容。这是非常重要的预处理操作，对模型的最终效果有重大影响。而tokenizer（词元生成器）是将文本切分成token的工具或组件。它将原始文本转换成模型可处理的数字形式，为GPT的生成与推理提供基础能力。本文详细介绍了GPT tokenizer的工作原理。作者Simon Willison是开源Web应用框架Django的共同发起人，他也开源了用于探索和发布数据的工具Datasette。（以下内容由OneFlow编译，转载请联系OneFlow获得授权。来源：https://simonwillison.net/2023/Jun/8/gpt-tokenizers/）作者｜Simon WillisonOneFlow编译翻译｜贾川语言大模型（如GPT-3/4、LLaMA和PaLM）使用token作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入，将其转换为token（整数），然后预测接下来应该出现哪些token。通过操作这些token，可以更好地了解它们在语言模型内部的工作原理。OpenAI提供了一个tokenizer，用以探索token的工作方式。我自己构建了一个更有意思的工具，是一个Observable notebook（https://observablehq.com/@simonw/gpt-tokenizer）。在这个Observable notebook中，你可以将文本转换为token，将token转换为文本，还可以搜索整个token表。 这个Observable notebook看起来是这样的： 我在这里切分的文本是： The dog eats the applesEl perro come las manzanas片仮名 在给定示例中，总共生成了21个整数token。5个对应英文文本，8个对应西班牙文本，6个（每个字符两个）对应三个日文字符。两个换行符也分别被表示为整数token。 Observable notebook使用了GPT-2的tokenizer（基于EJ Fox和Ian Johnson所创建的优秀notebook），主要作为教育工具使用，不过GPT-3及更高版本的最新tokenizer与GPT-2的tokenizer存在些许差异。 1探索一些有趣的token 通过与tokenizer进行交互可以发现各种有趣的模式。大多数常见的英语单词都分配一个token，如上所示： "The": 464" dog": 3290" eats": 25365" the": 262" apples": 22514 需要注意的是：字母的大小写很重要。以单词"the"为例，大写字母T的"The"对应的token是464，而以小写字母t开头且有一个前导空格的单词"the"对应的token却是262。 许多单词的token里都包含了一个前导空格，这样就不再需要为每个空格字符使用一个额外的token，从而能更有效地对整个句子进行编码， 相比英语，在对其他语言进行切分时，效率可能要低点。西班牙语"El perro come las manzanas"这句话的编码如下： "El": 9527" per": 583"ro": 305" come": 1282" las": 39990" man": 582"zan": 15201"as": 292 此处就显示出了对英语的偏向。因为"man"是一个英语单词，所以它的token ID较低，为582。而"zan"不是一个在英语中独立存在的单词，但也是一个常见的字符序列，因此仍然值得拥有自己的token，所以它的token ID为15201。 有些语言甚至会出现单个字符编码为多个token的情况，比如以下这些日语： 片: 31965 229仮: 20015 106名: 28938 235 2故障token "故障token"（glitch tokens）是一类令人着迷的token子集。其中一个有趣的例子是token 23282，即"davidjl"。 可以通过在notebook的搜索框中搜索"david"来找到该token。 Scale AI的prompt工程师Riley Goodside指出了与该token相关的一些奇怪行为。 为什么会发生这种情况？这是一个有趣的谜题。 token 23282可能与Reddit上的用户"davidjl123"有关。该用户是/r/counting子论坛的一位热情用户，他经常在该论坛上发布递增数，并且已经发布了超过163,000次这样的帖子。 据推测，/r/counting子论坛中的数据最终被用于训练GPT-2的tokenizer。由于用户davidjl123在该子论坛中出现了数十万次，所以最终分配到了属于自己的token。 为什么这种情况会导致类似问题呢？到目前为止，我看到最好的解释来自Hacker News上的用户@londons_explore 这些故障token都位于token嵌入空间的中心附近。这意味着，模型在区分这些token和其他位于嵌入空间中心附近的token时存在困难，因此当被要求"重复"这些token时，模型会选择错误的token。这种情况发生的原因是，这些token在互联网上出现了很多次（例如，davidjl用户在Reddit上有163000个帖子，仅仅是计算递增的数字），但是这些token本身并不难以预测（因此，在训练过程中，梯度变得几乎为零，并且嵌入向量会衰减到零，这是某些优化器在归一化权重时会进行的操作）。 在"SolidGoldMagikarp (plus, prompt generation)"这篇帖子下，LessWrong对这种现象进行了详细说明。 3用tiktoken进行token计数 OpenAI的模型都有token限制。有时在将文本传递给API之前，需要计算字符串中的token数量，以确保不超过该限制。 其中，一个需要计算token数量的技术是"检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）"，通过对文档语料库运行搜索（或嵌入搜索）来回答用户的问题，提取最有可能的内容，并将其作为上下文涵盖在prompt中。 成功实现这种模式的关键是，在token限制内包含尽可能多的相关上下文，因此需要能够计算token数量。 OpenAI提供了一个名为tiktoken（https://github.com/openai/tiktoken）的Python库来实现这一功能。 如果你深入研究这个库，就会发现它目前包括五种不同的切分方案：r50k_base、p50k_base、p50k_edit、cl100k_base和gpt2。 其中，cl100k_base是最相关的，它是GPT-4和当前ChatGPT使用的经济型gpt-3.5-turbo模型的tokenizer。 text-davinci-003 使用的是p50k_base 。在tiktoken/model.py 的MODEL_TO_ENCODING 词典中可以找到模型与tokenizer的完整映射。以下是如何使用tiktoken 的代码示例：import tiktokenencoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")# or "gpt-3.5-turbo" or "text-davinci-003"tokens = encoding.encode("Here is some text")token_count = len(tokens)现在token将是一个包含四个整数token ID的数组——在该例中是[8586, 374, 1063, 1495]。使用.decode()方法将一个token ID数组转换回文本：text = encoding.decode(tokens)# 'Here is some text'第一次调用encoding_for_model()时，编码数据将通过HTTP从 openaipublic.blob.core.windows.net Azure Blob存储桶（storage bucket）获取（代码：https://github.com/openai/tiktoken/blob/0.4.0/tiktoken_ext/openai_public.py）。这些数据会被缓存在临时目录中，但如果机器重新启动，该目录将被清除。你可通过设置 TIKTOKEN_CACHE_DIR环境变量来强制使用更持久的缓存目录。 4ttok 几周前，我介绍了ttok（https://github.com/simonw/ttok），这是tiktoken的一个命令行封装工具，具有两个关键功能：一是可以计算输入给它的文本中的token数量，二是可以将该文本截断为指定数量的token。 它可以计算输入到其中的文本中的token数：# Count tokensecho -n "Count these tokens" | ttok# Outputs: 3 (the newline is skipped thanks to echo -n)# Truncationcurl 'https://simonwillison.net/' | strip-tags -m | ttok -t 6# Outputs: Simon Willison's Weblog# View integer token IDsecho "Show these tokens" | ttok --tokens# Outputs: 7968 1521 11460 198使用-m gpt2或类似选项可选择使用适用于不同模型的编码。 5token生成过程 一旦你理解了token，那么GPT工具生成文本的方式就会变得更加明了。 特别有趣的是，观察到GPT-4将其输出流式化为独立的token（GPT-4的速度略慢于3.5版本，可以更容易观察到其生成过程）。 以下是使用我的llm CLI（https://github.com/simonw/llm）工具从GPT-4生成文本的结果，命令是llm -s 'Five names for a pet pelican' -4： 如你所见，不在词典中的名字（如"Pelly"）占据了多个token，而"Captain Gulliver"作为一个整体输出了token "Captain"。其他人都在看关于大型语言模型的争论和局限GPT总设计师：大型语言模型的未来Geoffrey Hinton：智能进化的下一个阶段为什么ChatGPT用强化学习而非监督学习AI算力反碎片化：世界上最快的统一矩阵乘法OneEmbedding:单卡训练TB级推荐模型不是梦GLM训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3试用OneFlow: github.com/Oneflow-Inc/oneflow/本文分享自微信公众号 - OneFlow（OneFlowTechnology）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与"OSC源创计划"，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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Wispr Flow AI 語音輸入有夠強！徹底解放雙手，目前地球上最強的語音輸入法 https://ahui3c.com/141866/wispr-flow-ai 你是否也曾感到雙手在鍵盤上飛舞的速度，永遠追不上腦中思緒奔騰的腳步？或是長時間打字導致手腕痠痛，卻又不得不繼續工作...
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https://www.managertoday.com.tw/articles/view/70929
