Повідомлення Gate News, 23 квітня — TikTok оголосив про всеосяжне посилення боротьби з контентом, згенерованим ШІ, який порушує права користувачів, повідомивши, що видалив понад 538 000 відео та притягнув до відповідальності понад 4 000 акаунтів станом на сьогодні. Платформа надаватиме пріоритет примусовим діям проти ШІ deepfake, клонування голосу, видавання за особу та несанкціонованого комерційного використання образів знаменитостей.
Згідно зі звітом TikTok щодо управління за 2026 рік, платформа видалила 360 000 відео, що містили імітацію за допомогою ШІ та «захоплення трендів», опрацювала 85 000 одиниць контенту із несанкціонованими AI-згенерованими схожостями облич і клонуванням голосу, а також прибрала понад 30 000 одиниць оманливого контенту «AI romance scam», націленого на користувачів середнього віку та людей похилого віку, при цьому покарано 1 300 пов’язаних акаунтів. Платформа визнала наявні галузеві виклики, зокрема складність виявлення контенту, згенерованого ШІ, і обмеження можливостей розпізнавання голосу.
9 квітня WeChat оголосив про оновлення своїх стандартів роботи публічної платформи, заборонивши акаунтам використовувати ШІ, скрипти або автоматизовані інструменти для заміни людей-творців у виробництві та розповсюдженні контенту. Порушення призводитимуть до обмежень трафіку, видалення контенту або призупинення акаунта. 27 березня WeChat офіційно закріпив ці правила, охопивши контент, згенерований ШІ, автоматизовані публікації за допомогою скриптів і просування немеханізованих не-людських методів автоматизованого створення.
Red Fruit Short Drama повідомила 6 квітня, що видалила 1 718 анімаційних серіалів, які не відповідають вимогам, у I кварталі 2026 року. Після сплеску використання несанкціонованих матеріалів, створених ШІ, платформа провела всеосяжні перевірки 15 000 робіт, видалила 670 виробництв, що не відповідають вимогам, і виявила чотири категорії типових порушень. Платформа наголосила на своїй прихильності до захисту оригінального контенту та недопущення несанкціонованого використання матеріалів, згенерованих ШІ.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
Пов'язані статті
Google Jules перейменовує на платформу розробки агентних продуктів end-to-end, відкриває список очікування для нової версії
Повідомлення Gate News, 23 квітня — команда Jules від Google оголосила про відкриття списку очікування для нової версії продукту, переорієнтувавши Jules з асинхронного агента для програмування на платформу розробки агентних продуктів end-to-end. Згідно з офіційним описом, оновлена платформа зчитує повний контекст продукту, визначає, що слід створити далі, пропонує рішення та надсилає pull requests.
GateNews23хв. тому
Perplexity розкриває метод пост-тренування агента веб-пошуку; модель на базі Qwen3.5 перевершує GPT-5.4 за точністю та вартістю
Perplexity використовує SFT із подальшим RL із моделями Qwen3.5, застосовуючи багатокроковий набір даних для QA та перевірки за рубрикою, щоб підвищити точність і ефективність пошуку, досягаючи рівня FRAMES найвищого класу.
Анотація: Робочий процес пост-тренування Perplexity для агентів веб-пошуку поєднує контрольоване донавчання (SFT) для забезпечення дотримання інструкцій і мовної узгодженості з онлайн підкріплювальним навчанням (RL) через алгоритм GRPO. Етап RL використовує власний багатоходовий верифікований датасет запитань-відповідей і розмовні дані на основі рубрики, щоб запобігти дрейфу SFT, із обмеженням винагород і штрафами за ефективність у межах групи. Оцінювання показує, що Qwen3.5-397B-SFT-RL досягає найвищих показників FRAMES: 57,3% точності за одного виклику інструмента та 73,9% за чотирьох викликів при $0,02 за запит, випереджаючи GPT-5.4 і Claude Sonnet 4.6 за цими метриками. Ціноутворення базується на API і не включає кешування.
GateNews57хв. тому
Традиційні фінанси прискорять вихід на ринок криптовалют, — економіст Фу Пен
Повідомлення Gate News, 23 квітня — Фу Пен, головний економіст Xinfire Group, поділився своїм баченням зближення традиційних фінансів і криптоактивів під час Саміту 2026 року з інституційного цифрового управління капіталом у Гонконзі. За словами Фу, інтеграція традиційних фінансових установ з
GateNews1год тому
Команда OpenAI Codex виправила баг із автентифікацією OpenClaw та суттєво покращила поведінку агента
OpenClaw переходить з Pi на оснастку Codex, щоб виправити беззвучний аварійний відкат автентифікації, і має два PR, які усувають проблеми з мостом і відкатом; після виправлення агент переходить від поверхневого опитування сердець до повного робочого циклу, що дає змогу прогресувати.
Анотація: Оптимізація оснастки Codex в OpenClaw усунула критичну ваду автентифікації, через яку при використанні Codex з моделями OpenAI відбувався беззвучний відкат на оснастку Pi. Два pull request-и виправляють міст автентифікації та запобігають беззвучному відкату, змінюючи адаптер виконання. У результаті поведінка агента еволюціонує від поверхневого опитування сердець до повного робочого циклу, який читає контекст, аналізує завдання, редагує репозиторії та перевіряє прогрес, покращуючи безперервність і видимість протягом сердець.
GateNews2год тому
Anthropic військовий рівень моделей безпеки Mythos зазнав несанкціонованого доступу: як їм це вдалося?
Bloomberg повідомляє, що приватна група в форумі отримала законний доступ до Mythos через стороннього підрядника Anthropic, але доступ було неавторизовано. Mythos — це корпоративний оборонний AI, який доступний лише для великих організацій із суворою перевіркою. Група, використовуючи знання про URL моделі, припустила своє місцеположення в системі та увійшла до неї, а також надала скріншоти як приклад, стверджуючи, що вона й надалі використовується, але без зловмисних намірів. Anthropic розслідує інцидент і на початковому етапі встановила, що це є зловживанням повноваженнями, а не зовнішнім вторгненням. Цей випадок демонструє ризики передачі високочутливих моделей під контроль третьої сторони та підкреслює потребу посилити управлінську стійкість і механізми довіри.
ChainNewsAbmedia2год тому
SlowMist CISO попереджає: ShinyHunters стверджує, що зламали внутрішні системи Anthropic
Згідно з попередженням, опублікованим 23pds, головним директором з інформаційної безпеки SlowMist, 23 квітня на платформі X, хакерська група ShinyHunters заявляє, що отримала доступ до внутрішніх систем, пов’язаних із моделлю Anthropic Mythos, і публічно поширила скріншоти на підтвердження, зокрема панель керування користувачами, AI-експериментальний дашборд та аналіз продуктивності й витрат моделей, однак офіційної заяви від Anthropic ще не було.
MarketWhisper2год тому
