Gate News сообщение, 23 апреля — TikTok объявил о масштабной проверке и пресечении контента, сгенерированного с помощью ИИ, который нарушает права пользователей; компания сообщила, что удалила более 538 000 видео и наказала свыше 4 000 аккаунтов на сегодняшний день. Платформа будет уделять первоочередное внимание принудительным мерам против AI deepfakes, voice cloning, impersonation, а также несанкционированного коммерческого использования образов знаменитостей.
Согласно отчету TikTok по управлению за 2026 год, платформа удалила 360 000 видео, связанных с ИИ-имитацией и перехватом трендов, обработала 85 000 единиц контента с несанкционированными AI-сгенерированными визуальными сходствами лиц и voice cloning, а также привела в порядок более 30 000 единиц вводящего в заблуждение контента «AI romance scam», нацеленного на пользователей среднего возраста и пожилых людей, при этом были наказаны 1 300 связанных аккаунтов. Платформа признала сохраняющиеся отраслевые сложности, включая трудности с выявлением AI-сгенерированного контента и ограничения возможностей распознавания голоса.
9 апреля WeChat объявил об обновлениях стандартов работы своей публичной платформы, запретив аккаунтам использовать ИИ, скрипты или автоматизированные инструменты для замены создателей-людей при производстве и распространении контента. Нарушения приведут к ограничениям трафика, удалению контента или приостановке аккаунта. 27 марта WeChat закрепил эти правила официально, охватив AI-сгенерированный контент, автоматическую публикацию с помощью скриптов и продвижение не-человеческих автоматизированных методов создания.
Red Fruit Short Drama сообщила 6 апреля, что удалила 1 718 не соответствующих требованиям анимированных сериалов в 1 квартале 2026 года. После всплеска использования несанкционированных материалов на основе ИИ платформа провела комплексные проверки 15 000 работ, удалила 670 не соответствующих требованиям производств и выявила четыре категории типичных нарушений. Платформа подчеркнула свою приверженность защите оригинального контента и предотвращению несанкционированного использования материалов, сгенерированных с помощью ИИ.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
Тайваньские банки объединяются для создания отечественного ИИ! Финансовая большая языковая модель выйдет в эфир самое раннее к концу этого года
Под управлением China CITIC Financial Holdings 16 финансовых организаций объявили о запуске проекта «Финансовая большая языковая модель FinLLM»; первая версия банковской модели планируется к выпуску в августе, а в 2026 году в Q1 будет запущен AI-агент на базе FinLLM. Обучение начнётся с мая, бюджет — около 40–70 млн юаней. Из-за требований регулирования и нужд локализации в качестве ключевого акцента обучение проводится на локальных данных: усиливают суверенный AI, выстраивают общую базовую инфраструктуру и распространяют это на инклюзивные финансовые услуги. План включён в национальную программу развития AI и получил поддержку межведомственного уровня.
ChainNewsAbmedia2м назад
Генеральный директор Google: Капитальные затраты в 2026 году составят 185 млрд, инвестиции в эпоху ИИ-агентов будут увеличены
Генеральный директор Google Сундар Пичаи объявил 22 апреля на конференции Google Cloud Next в Лас-Вегасе, что Google планирует в 2026 году направить от 1750 до 1850 миллиардов долларов капитальных затрат на строительство инфраструктуры, необходимой для автономных агентных ИИ (AI Agent), что больше, чем в 2022 году — 31 миллиард долларов.
MarketWhisper38м назад
Google Юльс публикует список кандидатов на открытую версию и повторно позиционируется как платформа для разработки продуктов end-to-end
Согласно официальному объявлению команды Google Jules от 23 апреля, позиционирование продукта Jules было обновлено: с «асинхронного кодирующего агента» до «сквозной (end-to-end) агентской платформы разработки продуктов». Новая версия умеет считывать полный контекст продукта, самостоятельно определять дальнейшее направление построения и отправлять PR. Официально также объявлено об открытии списка кандидатов на новую версию.
MarketWhisper43м назад
Google Jules переименовывает себя в платформу сквозной агентной разработки продуктов и открывает список ожидания для новой версии
Сообщение Gate News, 23 апреля — команда Jules в Google объявила об открытии списка ожидания для новой версии продукта, позиционируя Jules с асинхронного агента по написанию кода на платформу сквозной агентной разработки продуктов. Согласно официальному описанию, обновленная платформа считывает полный контекст продукта, определяет, что нужно построить дальше, предлагает решения и отправляет pull-запросы.
Предыдущая версия работала как асинхронный агент по написанию кода, интегрированный с GitHub: он выполнял конкретные задачи, назначенные пользователями, и отправлял код в фоновом режиме. Новая версия знаменует собой существенный сдвиг: вместо того чтобы просто выполнять заданные задачи, агент теперь проактивно понимает ландшафт продукта и автономно решает, что следует построить.
GateNews1ч назад
Perplexity 公开 Web 搜索代理的后训练方法；基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本上优于 GPT-5.4
Perplexity 使用基于 Qwen3.5 模型的 SFT，随后接着使用带有 RL 的强化学习，利用多跳问答数据集和评分准则检查来提升搜索准确性与效率，实现同级最优的 FRAMES 表现。
摘要：Perplexity 面向 Web 搜索代理的后训练流程，将监督微调 (SFT) 与在线强化学习 (RL) 结合，借助 GRPO 算法来强化指令遵循与语言一致性。强化学习阶段使用专有的多跳可验证问答数据集以及基于评分准则的对话数据，以防止 SFT 漂移；通过奖励门控与组内效率惩罚来实现。评估显示，Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得顶级表现，在单次工具调用下准确率为 57.3%，在四次调用下为 73.9%，成本为每次查询 $0.02；在这些指标上优于 GPT-5.4 和 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API，并且不包含缓存。
GateNews2ч назад
По словам экономиста Фу Пэна, традиционные финансы ускорят выход на рынок криптовалют
Сообщение Gate News, 23 апреля — Фу Пэн, главный экономист Xinfire Group, поделился своим прогнозом о сближении традиционных финансов и криптоактивов на Саммите 2026 Hong Kong Institutional Digital Wealth Management. По словам Фу, интеграция традиционных финансовых институтов wit
GateNews2ч назад
