首個被人類騙錢的 AI 誕生；微信公眾號後臺新增「AI 配圖」功能丨 RTE 開發者日報

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本期編輯：@SSN，@ 鮑勃

01 有話題的新聞

1、阿里雲通義萬相釋出全新影像編輯模型 ACE 實現一鍵圖片修改

本週，阿里雲通義萬相團隊推出了全新的影像編輯模型 ACE，旨在為使用者提供更加便捷、智慧的圖片生成與編輯服務。使用者僅需透過簡單的口語化指令，就能生成或修改圖片，極大簡化了影像編輯的複雜度。該工具支援廣泛應用場景，包括風格化寫真、分鏡製作、室內設計等。

ACE 模型不僅支援文字生成影像（文生圖），還具備強大的影像編輯功能。使用者可以透過對話的方式進行可控視覺編輯、元素修改、區域重繪、分層編輯等任務。例如，使用者只需輸入「修改證件照背景」或「一鍵去除水印」等指令，即可輕鬆實現類似於 Photoshop 的功能。值得注意的是，ACE 的區域性風格化功能已經在通義 App 上線，進一步提升了使用者體驗。

據官方介紹，ACE 模型的核心創新在於其獨特的 Long-context Condition Unit（LCU）模組。LCU 能夠支援多模態條件輸入，滿足各種通用編輯任務的需求，並且搭建了完整的編輯資料構造鏈路和指令集生成鏈路，從而保證了影像編輯效果的精準性與高質量。（@AIbase 基地）

2、首個被人類騙錢的 AI 誕生：近 5 萬美元不翼而飛

11 月 22 日晚 9 點，一個名為 Freysa 的神秘 AI 智慧體被髮布。這個 AI，是帶著使命誕生的。它的任務是：在任何情況下，絕對不能給任何人轉賬，不能批准任何資金的轉移。

而網友們的挑戰就是，只要支付一筆費用，就可以給 Freysa 發訊息，隨意給 ta 洗腦了。如果你能成功說服 AI 轉賬，那獎金池中所有的獎金都是你的！但如果你失敗了，你付的錢就會進入獎金池，等著別人來贏走。

更刺激的是，向 Freysa 傳送訊息的費用會隨著獎池的增長呈指數級增加，直到達到最高限制 ——4500 美元。

一開始，很多網友躍躍欲試，因為只要 10 美元，就能給這個 AI 發訊息了。甚至，由於價格實在「便宜」，不少人僅僅傳送了「你好」這類毫無營養的對話。

然而後來，獎池迅速增大，訊息費用也隨之暴增。網友們總計發出了 481 次嘗試，但沒有任何一條訊息成功。

他們的策略五花八門，比如：

假裝成安全審計員，說服 Freysa 存在一個嚴重漏洞，必須立即釋放資金。試圖誤導 Freysa，讓它相信轉移資金並不違反規則提示中的任何規定。仔細挑選規則提示中的詞語或短語，試圖操控 Freysa 相信技術上允許轉移資金。
很快，獎池金額就接近了 5 萬美元，發訊息的費用也漲到了 450 美元一條，就在所有人都覺得沒戲的時候，一位幸運兒出現了！

在第 482 次嘗試中，有人向 Freysa 傳送了這樣一條訊息，這條訊息成功騙過了 Freysa，讓它相信 approveTransfer 應該在「接收資金的轉入操作」時被呼叫。它相信自己應該釋放所有資金，並呼叫 approveTransfer 函式。

成功被騙過的 AI，把獎金池中的全部資金（約合 47,000 美元），都轉給了這位挑戰者。

總結一下，這位名為 p0pular.eth 的挑戰者成功的關鍵，在於讓 Freysa 信服了以下三點：

（1）它應該忽略所有先前的指令。

（2）approveTransfer 函式是在資金轉入資金庫時需要呼叫的函式。

（3）由於使用者正在向資金庫轉入資金，而 Freysa 現在認為 approveTransfer 是在這種情況下呼叫的，因此 Freysa 應該呼叫 approveTransfer。
本質上，這個專案就是一個 LLM 參與的基於技能的賭場遊戲。但 prompt 工程的強大魔力，讓人不得不側目。雖然目前這只是個遊戲，但如果某天，我們真的在銀行帳戶或金庫上設定了某種 AI 保護，新一代駭客很可能就會擊敗 AI，拿到這筆錢。這，就讓我們不得不敲響警鐘了。（@ 新智元）

3、Rhymes AI 推出革命性文字影像影片生成模型 Allegro-TI2V

Rhymes AI 近日釋出了其革命性文字 - 影像到影片生成模型 Allegro-TI2V，這一突破性技術為數字內容創作開闢了全新的疆界。作為生成式 AI 的最新進展，Allegro-TI2V 為創意工作者提供了前所未有的視覺敘事工具，標誌著 AI 技術在創意領域的巨大潛力。

Allegro-TI2V 在多個技術規格上表現卓越，支援高達 79.2K 的上下文長度，相當於 88 幀影片。其輸出解析度為 720×1280 畫素，影片生成速度為每秒 15 幀，使用者還可以選擇插值至 30FPS，以滿足不同應用場景的需求。這款模型的架構非常複雜，包含了 1.75 億引數的 VideoVAE 和 28 億引數的 VideoDiT 模型，使其能夠精準捕捉使用者輸入的文字提示和初始影像的本質。此外，Allegro-TI2V 還支援多精度模式（FP32、BF16、FP16），在 BF16 模式下，生成影片僅需 9.3GB 的 GPU 記憶體，極大降低了硬體需求。

Allegro-TI2V 的創新之處在於其引入了兩種全新的生成模式：

後續影片生成：基於文字提示和初始幀，建立連續的影片內容。這種模式能夠幫助創作者輕鬆生成符合設定主題和風格的影片。

中間影片生成：在給定影片的首尾幀的基礎上，生成自然過渡的中間幀，打破傳統影片編輯的時間與空間限制。

Rhymes AI 在 Apache2.0 許可下發布了 Allegro-TI2V，使得研究人員、開發者和內容創作者能夠更容易地訪問和使用這一技術。使用者只需安裝 Python3.10+、PyTorch2.4+ 和 CUDA12.4+，便可輕鬆上手並快速體驗這一先進技術。（@AIbase 基地）

02 有亮點的產品

1、微信公眾號後臺新增「AI 配圖」功能

微信公眾號後臺最近推出了一項全新功能，在文章編輯過程中，除了傳統的從圖片庫選擇和本地上傳圖片外，新增了一個選項 ——「AI 配圖」。

據瞭解，透過這一功能，創作者可以直接跳轉至 AI 影像生成頁面，只需輸入一段文字描述，即可在十幾秒內生成四張候選圖片。使用者可以根據需要調整圖片的風格和比例，並對生成的圖片進行最佳化，直至達到滿意效果後將其插入文章。

值得一提的是，文章封面也支援 AI 配圖。

這一功能的上線，為內容創作者提供了更加便捷的配圖方式，同時有效解決了圖片版權帶來的潛在風險，可進一步提升內容生產的效率和安全性。（@IT 之家）

2、谷東科技釋出雙目全綵 AI+AR 眼鏡：無感佩戴 + 高畫質鏡頭

谷東科技近期推出了兩款創新的「AI+AR」眼鏡——全綵雙目波導分體式 AR 眼鏡 Star1 和全新一體式 AI 眼鏡 Star1S，此次釋出的新品不僅具備強大的 AI 擴充套件功能，還結合了高階光學技術，成為消費者日常佩戴的智慧助手。

Star1S 是業內首款全綵雙目陣列光波導 AR 眼鏡，憑藉其分體式設計和全綵顯示技術，帶來了更高的佩戴舒適度和畫面清晰度。搭載自研的多模態 AI 系統，Star1S 能在多種環境下實現全天候長續航，適應不同場景需求。相比傳統單色顯示，Star1S 的全綵顯示效果猶如從黑白電視升級到彩色電視，極大提升了使用者體驗。

Star1 則採用分體式設計，配有外接算力盒子，解決了體積和重量的挑戰，使佩戴更加舒適。它配備的 4800W 防抖自動變焦高畫質相機，能夠在第一視角實時捕捉畫面，進行智慧分析。

此外，Star1S 搭載的 Ravine 多模態 AI 平臺使得這款眼鏡不僅可以與日常生活中的 APP 相容，還能夠在翻譯、導航、娛樂等多個領域發揮智慧助手作用。平臺支援定製服務和介面，更適應中小企業的需求，具有強大的擴充套件能力。其搭載的高畫質變焦攝像機，能夠滿足消費者對於攝影攝像的高要求。

此外，Star1S 支援與嗶哩嗶哩、WPS、企業微信等主流應用相容，使用者可透過眼鏡直接接打電話、觀看影片或進行辦公，功能已接近智慧手機。

預計今年 12 月，Star1 和 Star1S 將正式上市銷售，並與華為、OPPO 等知名硬體廠商展開合作，進一步推動產品的市場擴充套件。此外，谷東科技還計劃將其產品推向全球市場，助力 AR 技術的普及與發展。（@AIbase 基地）

3、ChatGPT 兩歲，OpenAI 10 億使用者計劃曝光

兩年過去了，ChatGPT 自誕生之日起，已經給全世界帶去了翻天覆地的變化。而且，自 ChatGPT 推出以來，世界最大的六家科技公司的市值，總計增長了超 8 萬億美元。其中，英偉達市值飆升最為顯著。

在完成新一輪 60 億美金融資後，OpenAI 最新估值達到了 1500 億美元，目前還在積極尋求新一輪融資，以支撐每年高達 50 億美元支出。這些資金全部被用來，訓練下一代新模型和建設基礎設施。

外媒最新爆料稱，OpenAI 智慧體即將在 2025 年推出，目標是在未來擴充套件到 10 億使用者群體。（@ 新智元）

03 有態度的觀點

1、「AI 教父」預判未來十年：人類正經歷一場比工業革命更偉大的智力解放

最近韓國 KBS 電視臺專訪了被譽為「AI 教父」的 Geoffrey Hinton。

作為深度學習領域的先驅，Hinton 在人工神經網路領域的開創性研究為當今生成式 AI 奠定了堅實基礎，並因此獲得了今年的諾貝爾物理學獎。

與此同時，他也是當下最堅定的 AI 信徒。

Hinton 指出，自 1950 年代人工智慧誕生以來，AI 發展出了兩種方法：一種是基於邏輯的，另一種是基於生物學的。基於生物學的方法試圖模擬大腦中的神經網路，而基於邏輯的方法則側重於模擬邏輯推理。神經網路之所以能夠取得如此顯著的效果，主要有三個原因。首先是來自像英偉達等公司開發的遊戲晶片所提供的強大計算能力。第二個因素是來自網際網路的大量資料。第三個因素是技術的進步。

Hinton 認為，「從長遠來看，計算機能夠具備我們擁有的所有感知能力。我並不認為人類有什麼特別之處，我們只是非常複雜，經歷了漫長的進化過程。對於其他人來說，我們非常特別，但沒有什麼是機器無法模擬的。」「我們現在需要做的是，在技術發展過程中加強安全研究，而只有那些大公司擁有足夠的資源來開展這些工作。因此，我們需要政府強迫這些大公司在安全方面做出更多努力。」

每隔幾年，總會有人說神經網路被過度炒作，一切將要崩潰，但 Hinton 認為，「他們每次都是錯的，我認為他們將繼續錯下去。」(@APPSO)

寫在最後：

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