В Австралии запретят соцсети для подростков младше 16 лет — в список вошёл и YouTube
С декабря в Австралии подросткам до 16 лет запретят создавать аккаунты в соцсетях, включая YouTube. Изначально сервис хотели исключить, но власти изменили решение: 37% несовершеннолетних сталкивались там с вредным контентом — худший показатель среди платформ.
YouTube утверждает, что он видеохостинг, а не соцсеть, и полезен для образования. Однако эксперты считают регулирование необходимым из-за дезинформации и влияния алгоритмов.
Подробнее о ситуации, сложившейся с работой платформы в Австралии, рассказали председатель комиссии ОП РФ по развитию информационного сообщества, СМИ и массовых коммуникаций, эксперт РОЦИТ, заместитель гендиректора — руководитель регионального департамента ВГТРК Рифат Сабитов и председатель комиссии РОЦИТ по облачным технологиям, хостингу Михаил Шурыгин.
#IT_News#дети#YouTube
Подписаться
YouTube начал требовать подтверждение возраста от пользователей в Беларуси
Видеохостинг YouTube ввел новые правила проверки возраста. Не отвертишься. При попытке просмотра контента с возрастными ограничениями пользователям, в том числе из Беларуси, теперь требуется подтвердить свое совершеннолетие.
Для верификации YouTube предлагает:
✔️ Отправку скан-копии документа (паспорт или водительские права);
✔️ селфи для дополнительной проверки;
✔️ оценку возраста по адресу электронной почты.
Компания использует услуги внешнего подрядчика для анализа фотографий и документов. Новые правила связаны с ноябрьскими изменениями, когда YouTube ввел возрастные ограничения для контента, связанного с насилием в играх и онлайн-казино.
Пользователи отмечают массовый характер требований, которые появляются при попытке доступа к видео с маркировкой 18+.
#YouTube#Беларусь#возрастныеограничения#интернет
ОРБИТ
#Olimpiadachi_kundaligi
#Foydali
FAN OLIMPIADALARIGA TAYYORLANADIGAN O‘QUVCHILAR UCHUN ONLINE FOYDALI PLATFORMALAR
❗️Fan olimpiadalariga tayyorlanish — bu sabr, mehnat va to‘g‘ri yo‘l-yo‘riqni talab qiladigan jarayon.
⚡️ Shu munosabat bilan Fan olimpiadalari markazi qishki ta'til davomidasizlarga ijtimoiy tarmoqlarda bepul va samarali tarzda foydalanishingiz mumkin bo‘lgan olimpiadalarga oid ba’zi platformalarni taqdim etadi!
Matematika fanidan:
1️⃣ Art of Problem Solving – www.artofproblemsolving.com (AoPS) — olimpiadaga tayyorgarlik ko‘rayotgan o‘quvchilar uchun yaratilgan.
2️⃣ Coursera – www.coursera.org — Matematika, fizika, biologiya, kimyo kabi fanlardan chuqur darslar.
Fizika fanidan:
1️⃣ PhO - https://pho.rs/ — Fan olimpiadalari ishtirokchilari, ayniqsa fizika bilan shug‘ullanuvchilar uchun mo‘ljallangan xalqaro platforma,
2️⃣Physolymp — https://physolymp.com/ — Xalqaro va mahalliy olimpiadalarga mustaqil tayyorgarlik ko'rish uchun,
3️⃣Phet — https://phet.colorado.edu/— fizikadagi masalalarni visual tasavvur qilish uchun
Kimyo fanidan:
1️⃣ ChemCollective – www.chemcollective.org— Virtual laboratoriyalar, kimyoviy tahlillar va masalalar jamlanmasi.
2️⃣ Royal Society of Chemistry – www.rsc.org/learn-chemistry — Dars materiallari, tajriba videolari, testlar va laboratoriya topshiriqlari (“Olimpiadalar” bo‘limi ham mavjud!)
Biologiya fanidan:
1️⃣LibreTexts — https://bio.libretexts.org/ — Biologiya fanidan nazariy bilimlarni chuqurlashtirish uchun
2️⃣Microbe Notes — https://microbenotes.com/ — Biologiya fanidan amaliy bilimlarni chuqurlashtirish uchun
Informatika va axborot texnologiyalari fanidan:
1️⃣CSES — CSES.fi — Standart algoritmlarni mustahkamlash uchun 300 ta eng saralangan masala to‘plami.
2️⃣Robocontest — Robocontest.uz — O‘zbek tilidagi eng katta baza. Milliy olimpiadalarga tayyorlanish uchun ayni muddao.
3️⃣Algorithms for Competitive Programming — CP-Algorithms.com — Algoritmlar nazariyasi bo‘yicha eng chuqur ma'lumotlar bazasi.
BARCHA IMKONIYATLAR SIZ UCHUN!
Bizni kuzatib boring:
✈️Telegram📷Instagram🔵Facebook▶️YouTube
⚡️Ajoyib yangilik!
⚖️📺 TDYU Yuridik klinikasi YouTube kanalida obunachilar soni 2 000 nafardan oshdi!
🙏 Ishonchingiz va e’tiboringiz uchun tashakkur! Siz bilan birga foydali huquqiy ma’lumotlarni ulashishda davom etamiz.
👉Hali obuna bo‘lmagan bo‘lsangiz — bizga qo‘shiling:https://youtube.com/@yuridikklinika?si=HkAgcvgENoVDm6f1
#YuridikKlinika#TDYU#YouTube#2000Obunachi
🌐Murojaat uchun:
@TDYU_Yuridik_klinika_bot
🫥🫥🫥🫥🫥🫥🫥🫥🫥🫥🫥
🖥 Bizni ijtimoiy tarmoqlarda kuzating:
💬Telegram🌐Instagram🌐YouTube🌐TikTok🌐Facebook
Nvidia Faces Lawsuit Over Alleged Illegal Scraping of YouTube Videos for AI Training
Nvidia is facing a lawsuit accusing the company of illegally scraping millions of YouTube videos without the consent of their creators to train its AI model for generating video content. The class action, filed in the Northern District of California, alleges that Nvidia’s actions violate YouTube’s terms of service and infringe on the ownership rights of video creators.
The lawsuit claims Nvidia instructed its employees to download full-length videos, bypassing YouTube's detection systems, to build training datasets for its Cosmos AI project. Despite these allegations, Nvidia maintains that it respects content creators' rights and believes its practices are in full compliance with the law.
This case raises critical questions about the ethical boundaries of AI development and the responsibilities of tech companies in protecting intellectual property.
#AIandLaw#IntellectualProperty#Nvidia#YouTube#LegalTech
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#llm#cv#python