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软件特色

【视频】

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案情显示，原告李某某系教育、育儿领域知名人士。2024年，其发现被告某文化传媒公司在其网络店铺中，使用原告的肖像及高度近似的AI合成声音，对家庭教育类图书进行宣传带货。该声音系基于原告公开视频合成，用于推介被告所售书籍。原告认为，该行为利用其形象、专业影响力误导消费者，构成对肖像权及声音权的侵害。被告作为委托方和书籍销售者，与视频发布者（带货主播）系委托推广关系，被告对该视频内容负有审查义务，应共同承担侵权责任。

“随着生成式人工智能技术的迅猛发展澳门电子平台，名人声音被‘克隆’冒用越来越真假难辨，造成声音侵权现象泛滥，消费者极易被误导。”法院在阐述案例典型意义时表示，本案明确，利用AI深度合成技术合成的自然人声音，只要能够使一般社会公众或相关领域公众根据其音色、语调、发音风格等识别出特定自然人，即具有可识别性，应纳入该自然人声音权益的保护范围。同时，在商家委托视频发布者带货的法律关系中，作为委托方和实际获益者的平台商家，对其关联达人发布的推广内容负有合理审查义务，商家不能仅以“被动合作”“未参与制作”为由免责澳门电子平台，未尽到审核注意义务的，需与带货达人承担连带责任，进而为规范电商推广行为、压实商家主体责任、治理AI“声替”乱象提供规范指引澳门电子平台，推动人工智能与深度合成技术向上向善发展。

【多元】

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中国国际山地户外运动公开赛自2003年创办以来，已在武隆成功举办了19届，共吸引了70多个国家和地区的400多支队伍参赛。“22年来，赛事规模持续扩大、竞技水平稳步提升、国际影响力不断增强，现已成为全球规模最大、水平最高、最具影响力的户外运动赛事之一。”国家体育总局登山运动管理中心户外运动部主任彭爱琴说。(完)

【互动】

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陈勇以“中国检察制度的自主发展与实践路径”为主题，系统阐述了中国检察制度的历史沿革、职能定位及新时代背景下检察工作的重大意义。他强调，中国检察制度有其自身的发展脉络和价值追求，绝不能简单套用西方模式，中国检察学须强化自主学科体系、学术体系和话语体系的建设。陈勇结合多年检察工作实际，通过典型案例和详实数据，生动展示了中国检察权的运行机制和现代化发展路径，为学生呈现了一堂理论深厚、内容鲜活的法治课。

华东政法大学介绍，《中国检察学》系列课程是华东政法大学与上海市人民检察院深度协同育人的标志性成果。该系列课程是以《检察学》为主干的课程集群，配套开设了四门实训课程，包括《刑事检察实训》《公益诉讼检察实训》《民事行政检察实训》《刑事执行检察和检察侦查实训》。其中，《检察学》课程以中国检察学自主知识体系的构建为主线，重点围绕我国优秀检察工作成果，系统阐释中国检察工作的基本理念、检察权运行原理和中国检察现代化路径。配套的四门实训课全面覆盖检察业务核心领域，形成“理论+实践”双轮驱动的课程体系。

在教学模式上，《中国检察学》课程集群将全面推行“双师同堂”教学模式澳门电子平台，每门课程均由华东政法大学专业教师与上海市检察实务专家共同组建教学团队，通过理论解析、案例研讨、模拟法庭等多种形式，实现“学校课堂+实践基地”的无缝衔接，真正做到“从课堂到实战”的一体化培养。当天澳门电子平台，华东政法大学《中国检察学》教学团队的教师主动走进课堂观摩学习，为今后推进“双师同堂”教学模式奠定了坚实基础。有青年教师表示，通过现场聆听陈勇的授课，不仅深化了对检察理论和实务的理解，也为今后在教学中更好地融合理论与实践提供了重要参考。

【极速】

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2024年，张林峰从清华大学交叉信息学院获得博士学位，进入上海交通大学人工智能学院任助理教授、博士生导师。攻读博士期间，他拿下过全亚洲只有12个名额的微软学者奖学金，在高水平学术会议期刊上发表论文超过20篇，被引用近2000次，同时担任多个领域内期刊和会议的审稿人。清华大学交叉信息研究院介绍称，张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展，指向他在2019年首次提出的自蒸馏算法，这至今仍是知识蒸馏领域的代表性工作之一。

还有一点是，上海交大是我所有offer中发得最快的。当时我们人工智能学院刚刚成立（2024年4月成立），是交大的“特区学院”，它以人才专委会的方式，探索了面向优秀青年人才引进等的特殊通道与机制。所以我记得我第一天投简历，第二天就接到面试邀请，我们约在第四或五天面试澳门电子平台，面完之后过了两天就给我发了一份带有学校人资处盖章的正式offer澳门电子平台，前后差不多就一周。当时我就觉得这里效率实在太高了，肯定是一个好选择。

但随着学生数量的增多，事情确实会多一些；学校已经给了优厚的待遇，但毕竟是刚入职的老师，申项目客观上会有些压力。我现在比较常规的一天，大概是早上八点半起床，九点到办公室开始工作。一般下午的时候，会议和事项会比较多。组会安排在晚上七八点，我和同学的时间都合适。可能到晚上九十点，开始有段属于自己的时间，去处理一些比较长程的任务。

至少在我的课上，其实我还是比较支持大家用AI的，特别是用AI去理解算法和代码。有些内容课上没吃透，AI可以讲得很好，是可以帮助大家学习的。另一方面，我也觉得，在这个时代你必须学会用AI，而且要用得很好。况且用AI也需要思考，例如怎么提取关键词、怎么提问等，这些也在考验学生的能力。我们应该把可以AI化的事情尽量用AI去解决，不能AI化的事情再由人类去解决。

我们当然面临着来自全世界科研力量的竞争，站在顶尖学府从事科研工作，紧迫感一定会有。但从我的角度，我觉得当人觉得自己在做一件面向未来的事情时，这种自驱力是源源不断的，哪怕过程中有现实的阻力与摩擦。我觉得所谓“吃苦”去做一件事情是完全不现实的，短期可能可以，但长期来看，只有在做这件事情的过程中觉得好玩、快乐，才能真正把它做好。我自己做科研是这样，我也希望我的学生做科研时也是这样。

我之前主要是做模型的压缩和加速，让模型的成本降低、速度加快。最近半年，我们也在做AI for Science，就是用AI去探索科研，让大模型去辅助人类做科研，大方向上就是让大模型能够独立自由地进行科研。这个事情如果做成，很有可能会完全影响科研这个领域，乃至影响人类对于新知识的探索，所以我觉得这是一个非常重要的课题。

而且更关键的是，我们觉得这并不是虚无缥缈的。它是一个很可能在半年一年，或者三年五年就会带来变革性进展的事情。它会先在国内还是国外出现，对大家的影响非常大，我们希望尽量加快这个过程。目前国内国外包括上海市都有很多团队在做，从我的角度，虽然这是长期的目标，但我也不需要想太长远的事情，努力一步一步向前推进，就很有希望。在今年的世界人工智能大会（WAIC2025）上，我们学院发布了一个科学基座模型Innovator和通用科研智能体SciMaster，就是我们在这个领域的初步探索。

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