Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Legal Guidelines for Documentation01:06

Legal Guidelines for Documentation

1.4K
The legal guidelines for nursing documentation are essential for ensuring accurate, professional, and ethical recording of patient care. The guidelines are discussed here:
1.4K
Models, Theories, and Laws01:16

Models, Theories, and Laws

6.9K
Scientists frequently use models to help them comprehend a specific collection of phenomena. In physics, a model is a condensed version of a physical system that is too complex to study thoroughly. One such example is the light wave model; unlike water waves, light waves are typically invisible to us. Nonetheless, it is helpful to think of light as being composed of waves, since investigations show that light behaves like water waves. Since it is impossible to visually see what is genuinely...
6.9K
Higher Mental Functions of the Brain: Language01:10

Higher Mental Functions of the Brain: Language

1.0K
Language is a system of communication that allows the expression of thoughts, ideas, and feelings. The brain processes language in both hemispheres.
Language formation and comprehension take place in the dominant hemisphere. The dominant hemisphere is responsible for understanding the meaning of spoken, written, or sign language, as well as the ability to communicate. For most people, the left hemisphere is the dominant one. The right hemisphere, then, gives tone and emotional context to the...
1.0K
Genetic Lingo01:11

Genetic Lingo

104.6K
Overview
104.6K
Components of Language01:24

Components of Language

392
Language, whether spoken, signed, or written, consists of specific components: lexicon and grammar. The lexicon is the vocabulary of a language, comprising its words. Grammar is the set of rules used to convey meaning through the lexicon. For example, English grammar adds “-ed” to most verbs to indicate past tense. Words are formed by combining phonemes, which are the basic sound units of a language. Different languages have different sets of phonemes (e.g., “ah” vs.
392
Stereotype Content Model02:16

Stereotype Content Model

14.9K
The Stereotype Content Model (SCM) was first proposed by Susan Fiske and her colleagues (Fiske, Cuddy, Glick & Xu, 2002; see also Fiske, 2012 and Fiske, 2017). The SCM specifies that when someone encounters a new group, they will stereotype them based on two metrics: warmth—or that group’s perceived intent, and how likely they are to provide help or inflict harm—and competence—or their ability to carry out that objective. Depending on the warmth-competence...
14.9K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

HiCL: Hierarchical Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embeddings.

Findings of ACL. EMNLP. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing·2025
Same author

Macrophage membrane-coated nanoparticles for the treatment of infectious diseases.

Biomedical materials (Bristol, England)·2024
Same author

Study on the secondary oxidation behavior and microscopic characteristics of oxidized coal gangue.

Environmental science and pollution research international·2024
Same author

Delaying the first nucleation event of amorphous solid dispersions above the polymer overlap concentration (c*): PVP and PVPVA in posaconazole.

Journal of pharmaceutical sciences·2024
Same author

A dynamic prediction model of landslide displacement based on VMD-SSO-LSTM approach.

Scientific reports·2024
Same author

Dynamic Bayesian network structure learning based on an improved bacterial foraging optimization algorithm.

Scientific reports·2024

Video Experimental Relacionado

Updated: Sep 10, 2025

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness
03:14

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness

Published on: December 6, 2024

681

CODEIPPROMPT: Evaluación de la infracción de la propiedad intelectual de los modelos de lenguaje de código

Zhiyuan Yu1, Yuhao Wu1, Ning Zhang1

  • 1Washington University in St. Louis.

Proceedings of machine learning research
|August 27, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Los grandes modelos de lenguaje (LM) para la generación de código a menudo violan los derechos de propiedad intelectual (PI) debido a los datos de capacitación. Nuestra plataforma, CODEIPPROMPT, evalúa y destaca estos riesgos de propiedad intelectual en el código generado por IA.

Más Videos Relacionados

Portable Intermodal Preferential Looking IPL: Investigating Language Comprehension in Typically Developing Toddlers and Young Children with Autism
10:11

Portable Intermodal Preferential Looking IPL: Investigating Language Comprehension in Typically Developing Toddlers and Young Children with Autism

Published on: December 14, 2012

18.6K
Author Spotlight: Validation of SICOLE-R for Assessing Cognitive and Reading Skills in Spanish-Speaking Children and Its Role in Personalized Education
09:00

Author Spotlight: Validation of SICOLE-R for Assessing Cognitive and Reading Skills in Spanish-Speaking Children and Its Role in Personalized Education

Published on: August 16, 2024

909

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Sep 10, 2025

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness
03:14

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness

Published on: December 6, 2024

681
Portable Intermodal Preferential Looking IPL: Investigating Language Comprehension in Typically Developing Toddlers and Young Children with Autism
10:11

Portable Intermodal Preferential Looking IPL: Investigating Language Comprehension in Typically Developing Toddlers and Young Children with Autism

Published on: December 14, 2012

18.6K
Author Spotlight: Validation of SICOLE-R for Assessing Cognitive and Reading Skills in Spanish-Speaking Children and Its Role in Personalized Education
09:00

Author Spotlight: Validation of SICOLE-R for Assessing Cognitive and Reading Skills in Spanish-Speaking Children and Its Role in Personalized Education

Published on: August 16, 2024

909

Área de la Ciencia:

  • Inteligencia artificial
  • Ingeniería de software
  • Derecho de la propiedad intelectual

Sus antecedentes:

  • Los modelos de lenguaje grande (LM) demuestran capacidades avanzadas en la síntesis de código de programación.
  • El aumento del código generado por IA plantea preocupaciones significativas con respecto a las violaciones de los derechos de propiedad intelectual (PI).
  • La exploración de las cuestiones de propiedad intelectual en los LM generadores de código sigue siendo un área relativamente poco explorada.

Objetivo del estudio:

  • Introducir CODEIPPROMPT, una nueva plataforma para la evaluación automática de las violaciones de los derechos de propiedad intelectual en el código generado por LMs.
  • Evaluar en qué medida los LM reproducen programas con licencia e identificar posibles infracciones de propiedad intelectual.
  • Investigar las causas profundas de las violaciones de la propiedad intelectual en el código LM y explorar estrategias de mitigación.

Principales métodos:

  • Desarrollo de CODEIPPROMPT, con indicaciones derivadas de una base de datos de códigos con licencia para activar la generación de códigos que violan la propiedad intelectual.
  • Implementación de una herramienta de medición dentro de CODEIPPROMPT para cuantificar el grado de violación de PI en el código generado por LM.
  • Evaluación extensa de varios LM de código abierto y comerciales utilizando la plataforma CODEIPPROMPT.

Principales resultados:

  • Se observó una prevalencia de violaciones de PI en todos los LM de código abierto y comercial evaluados.
  • La causa principal identificada es la inclusión significativa de código con licencia restrictiva dentro de los conjuntos de datos de capacitación.
  • Tanto la inclusión intencional como las prácticas de licencia inconsistentes en el mundo real contribuyen al problema.

Conclusiones:

  • CODEIPPROMPT sirve como un banco de pruebas crucial para evaluar los riesgos de violación de PI en las plataformas actuales de generación de código.
  • El estudio subraya la necesidad urgente de mejorar las estrategias de mitigación para abordar las preocupaciones de PI en la síntesis de código de IA.
  • El ajuste fino y el filtrado dinámico de tokens se exploran como métodos potenciales para reducir las infracciones de PI.