投毒!Meta竟雇外包,大规模给ChatGPT和Gemini下套
投毒!Meta竟雇外包,大规模给ChatGPT和Gemini下套WIRED 上周曝光了一个消息:Meta 的几百名外国员工,假扮成 13 岁少女、小学生等,向 ChatGPT、Gemini、Character.AI 发送提示词。这个项目代号叫 Cannes,Meta 通过外包商 Covalen 执行,最近一次活跃是今年 4 月。
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WIRED 上周曝光了一个消息:Meta 的几百名外国员工,假扮成 13 岁少女、小学生等,向 ChatGPT、Gemini、Character.AI 发送提示词。这个项目代号叫 Cannes,Meta 通过外包商 Covalen 执行,最近一次活跃是今年 4 月。
整个周末我都在把额度刷刷刷满,剩下最后20%的时候在X上看到一个开发者发的一条长贴,他说他把Fable 5的行为模式,再结合Claude团队开源的Fable5提示语技巧,提炼成了一份协议,贴给Opus 4.8用,神人来的。
周末跟几个之前的老朋友吃饭。 大家也都不由自主的聊到了AI,然后也聊到了Vibe Coding。
没错,我说的就是从6月下半旬开始在Github上爆火的OpenMontage。这是一个专门用来给AI视频生成准备的Harness工具,你把你的提示词给它,它就能自动帮你完善成专业的AI视频生成提示词,并且还配有剪辑、配音等等一系列后期工作。
这篇文章有 530 万浏览。我想先弄明白:为什么是它?
今天给大家分享一个我最近经常刷的灵感外挂。
Claude Code之父删掉IDE,并表示以后只写循环,不再写提示词了:你苦练两年的提示词工程,真要被一夜干掉了吗?
来自西湖大学和香港中文大学(深圳)的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization(DrPO),把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中,奖励只负责对候选图像排序,不参与反向传播。具体而言,针对同一个文本提示词,当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引,低分样本产生排斥,并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
一开始,忽悠 AI 挺简单。
2026 年,会不会用 AI 不再看 Prompt(提示词)能力了,而是要看会不会设计循环。