Des étudiants de Stanford s'excusent pour le plagiat de code dans Llama3-V

Des étudiants de Stanford s'excusent pour le plagiat de code dans Llama3-V

Par
Liu Wei
1 min de lecture

Les étudiants de Stanford s'excusent pour le plagiat de code dans Llama3-V

Les étudiants de l'Université de Stanford se sont excusés publiquement sur les réseaux sociaux pour avoir prétendument plagié le code de l'équipe MiniCPM de Wall Intelligence en Chine. Ils ont admis ne pas avoir vérifié l'originalité de leur modèle open source Llama3-V et ont exprimé leurs regrets.

Principaux points à retenir

  • Les étudiants de Stanford s'excusent publiquement auprès de l'équipe MiniCPM de Wall Intelligence pour avoir plagié le code d'un important modèle chinois.
  • Le modèle open source Llama3-V est accusé de manquer d'originalité, ce qui a déclenché des controverses sur le plagiat.
  • Les étudiants de Stanford, Siddharth Sharma et Aksh Garg, admettent leur négligence dans le développement du modèle.

Analyse

Le plagiat par les étudiants de Stanford pourrait nuire à leur réputation académique, influencer le développement de leur carrière future et remettre en question la protection de la propriété intellectuelle de l'équipe MiniCPM de Wall Intelligence en Chine. À court terme, ces événements peuvent attirer davantage l'attention sur la protection de la propriété intellectuelle dans les secteurs académique et industriel, tandis qu'à long terme, ils peuvent promouvoir la coopération internationale et l'établissement de normes pour protéger l'innovation et la propriété intellectuelle.

Saviez-vous que ?

  • Équipe MiniCPM de Wall Intelligence : Wall Intelligence est une entreprise chinoise spécialisée dans la recherche et l'application de technologies IA, avec son équipe MiniCPM probablement responsable du développement de modèles et d'algorithmes IA essentiels.
  • Modèle open source Llama3-V : Llama3-V est probablement un modèle IA publié sous une licence open source, permettant aux développeurs de l'utiliser, de le modifier et de le distribuer librement, mais exigeant le respect de la licence open source correspondante pour garantir l'originalité et la transparence du code.

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