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近日,一名美国众议院议员提出了一项《生成式人工智能版权披露法案(Generative AI Copyright Disclosure Act)》,该法案要求企业在推出人工智能系统之前要告知政府,同时还要列出用于构建或更改该系统训练数据集的所有受版权保护的作品。这则法案如被通过,将推动美国人工智能公司在模型训练数据的使用上更加透明。
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葛健指出,研究冷气体和尘埃为天文学家们理解星系从“最初组装”到恒星形成时期的剧烈变化、再到演化后期的整个星系生命周期提供了关键手段,而想要研究冷气体和尘埃,就需要探针。由于早期宇宙的星系离地球太遥远,天文学家无法将星系自身发的光作为探针来观测并研究冷气体和尘埃。然而,宇宙中比星系要亮百倍以上的类星体所发出的光在经过宇宙早期星系时会被其中的气体和尘埃吸收,产生类星体的吸收光谱。其中,中性碳的吸收光谱可以帮助天文学家准确跟踪冷气体云块,因此,中性碳吸收体成为研究星系形成和演化的重要探针。
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