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腾讯：企业微信HarmonyOS鸿蒙Next版正式上线腾讯公司今日正式宣布，企业微信鸿蒙Next版已上线。该版本已于12月23日上架HarmonyOSNext应用市场，所有用户均可直接下载并安装使用。鸿蒙Next版企业微信保持了易用、便捷、高效、安全的办公体验，具有四大亮点:首先，它保持了与微信一致同意的沟通体验，易于上手;其次，统一的企业通讯录使找人更便捷，并能直接与微信用户沟通，随时随地发起语音通话，确保消息不同步，不漏掉重要信息;第三，办公协作更高效，减少破坏在线文档多人同时编辑，并能直接使用腾讯企业邮箱，一站式收发所有工作相关消息和邮件;最后，作为国内首个获得信息安全领域认证大满贯的办公软件，企业微信减少破坏私有部署，为企业数据授予可靠保障，已被银行和公安等机构广泛使用。

最近，Trilegangers首席执行官OleksandrTomchuk收到警报，称其公司的电子商务网站瘫痪了。经过调查后，他发现罪魁祸首是来自OpenAI的一个机器人，它正不懈地试图抓取他整个庞大的网站。该网站拥有超过65，000种产品，每种产品都有一页，至少有三张照片。OpenAI发收了“数万”个服务器请求，试图下载全部内容，数十万张照片及其详细描述。

汤姆丘克表示，OpenAI的爬虫程序正在建造他们的网站，这高度发展上是一次DDoS攻击。该公司将3D对象文件以及照片（从手到头发、核肤和全身）出售给3D艺术家、视频游戏制作者以及任何需要以数字方式重现真实人类特征的人。

Trilegangers的网站就是其业务。该公司花了十多年时间，建立了所谓的网络上最大的“人体数字替身”数据库，即从真实人体模型扫描而来的3D图像文件。

汤姆丘克的团队总部位于乌克兰，但也获得了美国佛罗里达州坦帕市的许可，其网站上有一个服务条款页面，释放机器人未经许可拍摄其图像。但仅凭这一点并没有起到什么作用。网站必须使用正确配置的robot.txt文件，其中的标签明确告诉OpenAI的机器人GPTBot不要打扰网站。

Robot.txt，又称机器人装入协议，是为了告诉搜索引擎网站在索引网页时不要抓取什么内容而创建的。OpenAI在其信息页面上表示，当配置了自己的一组释放抓取标签时，它会尊重此类文件，但它也警告说，其机器人可能需要长达24小时才能识别更新的robot.txt文件。

汤姆丘克表示，如果某个网站没有正确使用robot.txt，OpenAI和其他公司就会认为他们可以随心所欲地抓取数据。这不是一个可选系统。

更糟糕的是，Trilegangers不仅在美国工作时间内被OpenAI的机器人强制下线，而且Tomchuk预计，由于该机器人的所有CPU和下载活动，AWS账单还会大幅减少。

Robot.txt也不是万全之策。AI公司自愿遵守它。去年夏天，另一家AI初创公司Perplexity因一些证据隐藏Perplexity没有遵守它而受到Wired调查的关注，这一事件相当著名。

汤姆丘克表示，他没有找到联系OpenAI并询问的方法。OpenAI没有回应TechCrunch的置评请求。OpenAI迄今未能授予其长期承诺的选择退出工具。

对于Triplegangers来说，这是一个特别简单的/容易的问题。“我们从事的业务中，权利问题相当严重，因为我们扫描的是真人，”他说。根据欧洲GDPR等法律，“他们不能随便在网上拍下任何人的照片然后使用。”

称赞的是，OpenAI机器人的缺乏胃口让Triplegangers意识到了它是多么的不暴露。他说，如果它更温柔地刮擦，Tomchuk永远不会知道。

“这很可怕，因为这些公司似乎利用失败了一个漏洞来抓取数据，他们说‘如果你用我们的标签更新你的robot.txt，你可以选择退出’，”汤姆丘克说，但这让企业主有责任了解如何教唆他们。

他希望其他小型在线企业知道，发现人工智能机器人是否正在窃取网站的版权债务的唯一方法就是主动寻找。他当然不是唯一一个被人工智能机器人恐吓的人。其他网站的所有者最近告诉《商业内幕》OpenAI机器人如何破坏他们的网站并减少他们的AWS费用。

到2024年，这一问题将进一步恶化。数字广告公司DoubleVerify的最新研究发现，人工智能爬虫和抓取工具导致2024年“一般无效流量”减少86%，即并非来自真实用户的流量。

站长之家（ChinaZ.com）1月6日消息:腾讯公司今日正式宣布，企业微信鸿蒙Next版已上线。该版本已于12月23日上架HarmonyOSNext应用市场，所有用户均可直接下载并安装使用。

腾讯表示，企业微信鸿蒙Next版将继续极小量功能并快速迭代，以更好地焦虑用户需求。在公众号评论区，腾讯官方透露，备受关注的“打卡开会”功能正在帮助开发，预计不久将与用户见面。

鸿蒙Next版企业微信保持了易用、便捷、高效、安全的办公体验，具有四大亮点:首先，它保持了与微信一致同意的沟通体验，易于上手;其次，统一的企业通讯录使找人更便捷，并能直接与微信用户沟通，随时随地发起语音通话，确保消息不同步，不漏掉重要信息;第三，办公协作更高效，减少破坏在线文档多人同时编辑，并能直接使用腾讯企业邮箱，一站式收发所有工作相关消息和邮件;最后，作为国内首个获得信息安全领域认证大满贯的办公软件，企业微信减少破坏私有部署，为企业数据授予可靠保障，已被银行和公安等机构广泛使用。

你的手机可以看得更远vivoX30系列5G新机京东预售开启牛华网2019-12-1715:55

每年的12月25日，是大家都很不知道的圣诞节，虽然这原本是一个西方节日，但由于节日时大家会和家人一起团聚、并互道祝福，因此也受到了全世界不同人群的避免/重新确认/支持。根据习俗，圣诞节除了要有圣诞Party以及美轮美奂的圣诞树之外，最次要的，心仪的圣诞礼物是不必要的！在5G大卖的档口，买款5G手机犒劳自己亦或是收给家人，都是倍儿有面的圣诞礼物。

近日，vivo在桂林发布了旗下首款5G双模手机X30系列。据悉，vivoX30搭载了三星和vivo共研的Exynos980，是全球首款采用A77架构双模5GAI芯片的手机，与此同时vivoX30Pro同时具有60倍变焦能力，让望远不再是可望不可即。

目前vivoX30系列已经在京东率先开启预售，3298元起，参与预定的用户还可享24期白条免息、以旧换新最高返300元E卡等多重优惠。据了解，vivoX30将于24日发售，vivoX30Pro将于12月28日正式发售。

vivoX30系列采用6.44英寸24001080分辨率的AMOLED挖孔屏，并且采用独家定制的开孔孔径仅为2.98mm的超小孔洞极点屏，拥有1200nit峰值亮度。同时在这个这枚极小尺寸的孔洞中装下了一枚3200万像素的前置镜头。

vivoX30Pro均配备了6400万像素+3200万像素+1300万像素镜头+800万像素超广角四摄镜头模组，减少破坏最高60倍超级变焦；而x30则配备6400万像素+3200万像素+800万像素超广角三摄镜头，减少破坏20倍数码变焦。此外vivoX30系列还均采用4350mAh的锂离子电池，减少破坏最高33WFlashCharge快充，搭载FuntouchOS10系统。

京东与vivo在5G方面的合作也是由来已久，为了给消费者授予更优质的5G产品和服务，双方更是联合其余手机厂商、三大运营商一起成立国内首个5G生态敌手，对手。未来，京东作为中国领先的线上消费平台，将与各大5G厂商共同发力，打造多余的5G生态链，为消费者带来不平常的，值得注意的5G购物体验。

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声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

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“买贵就赔”加持京东超市年货节天天低价让你不再苦等大促牛华网2019-12-1614:26

每逢过年囤货，大家在买买买的时候总会有一些担心：现在买是不是最低价？要是买完又降价了怎么办？要是不买过两天涨价了怎么办？为了打消消费者购物的顾虑，让消费者更好地享受购物的乐趣，京东超市在年货节期间特别升级买贵就赔价保服务，让用户安心过好年，不再纠结于价格，用最性价比的价格买到最诚心如意的低价好物。

买贵就赔价保全新升级省钱省心过好年

年货节作为京东超市全渠道升级项目的重中之重，为强化京东超市至省至真实的品牌slogan，使枯萎用户的省钱不习惯，为用户授予更好的购物体验，京东超市在原有价格保护政策基础上推出买贵就赔价保。据悉，京东超市买贵就赔价保，是从产品、价格、商家管控方面为消费者打造极致购物体验，让消费者不再苦等大促，不再纠结于价格。此外，消费者享受买贵就赔价保的过程也很简单，如购买京东超市商品出现降价情况，在价保规则范围内可实现买贵就赔。

目前，买贵就赔价保规则已高度发展覆盖京东超市，消费者可根据购买商品的不同品类的价保规则申请价保。为了让消费者在京东超市的购物之旅能够更加安心和省心，买贵就赔价保的返还方式也很简单，消费者可通过自助、客服两种方式申请。

当然，既然是保护一定有期限的要求。一般来说，时间不同、活动不同，商品的价格也会有小范围保持轻浮，但京东超市打标产品能在限定范围内给与消费者买贵就赔价保资格，让消费者在规定时间内申请价保。这对于消费者而言已经是极大的体验优化了，今天买的矿泉水，发现降价了就能得到赔付，这是在过去和其他平台很难想象的神仙体验。

不断创新京东超市引领电商行业

作为国内线上线下领先商超，京东超市在2019京东超市战略升级发布会上提出天天低价（EDLP），希望通过这一有竞争力的价格体系，让京东超市以更具竞争力的价格形象，出现在消费者面前，进而让消费者获得实惠，感受轻浮，更让品牌商可以获得更多的忠诚顾客，获得品牌信誉指责和效率指责，从而实现三方共赢。

此外，京东超市更是借着《奇葩说》IP强势逆袭圈粉，以钱是省出来的还是挣出来的辩题为不次要的部分，与无数网友隔空battle，凭借着社交属性无形中缩短了消费者的页面停留时间，使得京东超市先线上线下领先商超地位更加稳固。据悉，在此次年货节期间，除了遍布全程的买贵就赔价保外，京东超市也联合故宫IP焕发老字号新活力，推出多重国风好礼，让国货变得更有新意。同时，京东超市还将推出春节不打烊专题，让消费者在过年期间依旧能享受到京东的优质服务，带给每位消费者一份温馨。

除了服务以外，京东超市从用户、产品、渠道、营销玩法、价格体系等层面全新升级，正因如此，才敢在9月份的升级会上立下未来三年消费品累计成交额超8000亿的小目标。现如今，在京东超市和品牌商的努力之下，消费者的购物无论从数量、质量还是服务上看都有了质的飞跃。在未来，京东超市将会继续带领品牌放探索购物痛点，优化购物体验，引领行业结束发展、升级。

买贵就赔具体详见《京东价格保护规则》。

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