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像Gemini、ChatGPT或Claude这样的语言模型（LLM）是否可以用于生成一个等同于某个自由开源软件（FOSS）项目，但去掉其许可证和作者信息？<p>这样做是否合法？<p>例如，如果一家SaaS公司想要修改并出售一个基于某个AGPL项目的服务，他们是否可以使用AI完全重写该项目，从而有效地将其与原始创作者和所有权脱离？

嗨，HN， 我们正在开发Kling O1，这是一个统一的多模态视频模型，能够处理几乎所有主要的视频生成任务——从参考视频到视频生成、起始/结束帧、编辑、转换、风格重塑以及镜头扩展——所有功能都集成在一个系统中。 Kling O1的主要特点： • 输入任何内容 – 一种模型满足所有任务 图像、片段、角色、布局和文本指令都流入同一个Kling O1管道，无需切换工具。 • 多模态理解 您上传的所有内容都成为“提示”的一部分。Kling O1从多个角度解读主题，以生成准确的动作，并精确填补缺失的帧。 • 一体化参考以保持一致性 向Kling O1提供参考图像或视频，它能够在不同镜头之间保持角色、道具和场景的一致性——解决了长期以来的视频一致性问题。 • 同时堆叠多个编辑 在一次生成中添加主题、改变背景、重塑风格并应用基于元素的控制。 • 3-10秒的镜头用于讲故事 通过灵活的片段长度控制节奏。起始/结束帧控制功能即将推出。 Kling O1的应用场景： 广告 – 上传产品、模特和背景图像以及简短提示，快速生成精美的产品镜头。 时尚 – 从模特和服装参考中构建无尽的虚拟时装秀视频。 电影后期制作 – “去除旁观者”或“让天空变蓝”——Kling O1通过语言处理像素级的修正。 电影制作 – 锁定角色、道具和场景，以确保多镜头序列的一致性。 我们希望听到您的反馈： • 统一工作流程中的哪些部分对您帮助最大 • 您希望接下来有哪些多模态控制 • 3-10秒的镜头或起始/结束帧在哪些场景中最有用 感谢您的阅读！ 在这里尝试Kling O1: [http://klingo1ai.net/?i=d1d5k](http://klingo1ai.net/?i=d1d5k)

我创建了 dataframe-expectations 来解决一个我经常遇到的问题：如何在不每次重写验证逻辑或与复杂设置作斗争的情况下验证 pandas 和 PySpark DataFrame。 <p>主要特点： - 单一 API，适用于 pandas 和 PySpark DataFrame - 依赖性最小（不会使 Docker 镜像臃肿或减慢构建速度） - 基于装饰器的验证，自动检查函数输出 - 基于标签的过滤，可以根据环境、优先级或其他任何标准运行特定的验证 - 可重用的期望定义，适用于整个代码库 <p>该库轻量且易于集成到现有的 CI/CD 流水线中，帮助您在生产之前捕获数据质量问题。 <p>链接： • PyPI: <a href="https://pypi.org/project/dataframe-expectations/" rel="nofollow">https://pypi.org/project/dataframe-expectations/</a> <p>• GitHub: <a href="https://github.com/getyourguide/dataframe-expectations" rel="nofollow">https://github.com/getyourguide/dataframe-expectations</a> <p>• 文档: <a href="https://code.getyourguide.com/dataframe-expectations/" rel="nofollow">https://code.getyourguide.com/dataframe-expectations/</a> <p>该项目仍处于早期阶段，我非常希望听到您的反馈并回答任何问题！