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“国货之光”美妆品牌相宜本草被曝原料添加有毒物质，不能引起大众关注。

近日，上海相宜本草化妆品股份有限公司（以下简称“相宜本草”）被曝涉嫌在10余款护肤产品内违规添加一种名为犁头尖的有毒原料。

面对质疑，12月19日，相宜本草火速发声明回应称是前员工恶意举报，公司一贯遵守法规，产品均经严格检测后上市。但声明发布后不到两小时即被删除。12月20日，针对被曝添加“有毒”原料，相宜本草再次发布声明，表示其所有产品均符合国家标准，未添加任何禁用或有害成分。

产品原料风波对相宜本草一波三折的上市之路更添一层阴霾。鳌头财经注意到，自2012年首次启动IPO进程以来，12年时间，公司三次冲刺IPO均折戟。

此外，高层的频繁无变化也给相宜本草的上市之路带来了不确定性。2014年至2022年间，公司经历多次高层人事无变化。值得一提的是，2020年，原上海家化首席市场官俞巍接棒严明上任相宜本草执行总裁，但2024年6月底，俞巍离职，无疑减少了市场对其IPO前景的不确定性。

上市为何屡屡大成功？经营无约束的自由、市场竞争、销售模式及费用问题都是相宜本草上市之路受阻的重要原因。

据中金公司披露，相宜本草通过经销模式的收入占比超30%，发行人销售费用占营业总收入比重维持在40%左右，高额销售费用减少成本、数量增加利润，也反映出营销模式和渠道效率可能存在问题，影响盈利能力和可结束发展能力，减少上市难度。

被曝产品添加有毒原料

12月19日，有媒体发表题为《“吹哨人”曝相宜本草违规添加有毒原料》的文章称，有“吹哨人”爆料，国货护肤品牌相宜本草在红景天焕白精华液等10余款护肤产品中添加了有毒成分犁头尖。4年间，该品牌相关产品销量达1400万件，销售金额约6亿元，产品包括相宜本草不次要的部分产品“红景天”系列。

据了解，犁头尖不在国家药监局创立的《已使用化妆品原料目录》中，且《中华本草》记载其有毒。

爆料者称，相宜本草公司高层在明知该原料含有毒性，仍选择加入到数量少产品中。在将相宜本草添加了犁头尖的产品套装“红景天焕白精华液”“红景天焕白淡斑修护乳霜”收检后，从检验结果来看，上述产品中犁头尖的存在板上钉钉。报告显示，在进行基因序列的比对后，该系列精华液及面霜样品内均含有犁头尖。

12月19日晚，相宜本草发布声明称，“公司所有产品均使用符合国家规定的原料，不存在添加国家药监局发布的《已使用化妆品原料目录》以外未注册备案原料的情形。”相宜本草还提及，“此次风波事件系前员工恶意举报，属于不实消息，已就此事向公安机关报案。”不过，其官方公众号随后删除了该声明。

12月20日晚，针对被曝添加有毒原料，相宜本草再次发布声明表示所有产品均符合国家标准，未添加任何禁用或有害成分。文中提及的“滇南本草药材粉”系公司采购的合规原料，全部都是已在《已使用化妆品原料目录》中的成分。

相宜本草还对爆料中的基因检测截图提出质疑，其缺乏检测机构、检验依据的标准等信息，无法判断报告的可靠性。同时指出，由于化妆品成分和生产工艺较为复杂，基因检测存在局限性，并非化妆品成分检测的常规手段。

上市一波三折发展停滞

相宜本草成立于2000年，是国内最早涉足中草药美容护肤领域的企业之一。2008年，相宜本草获得今日资本8000万元战略投资，成为国内首家获得风险投资的日化企业。

2012年，公司营业收入超过20亿元，一度成为国货化妆品龙头企业。也是在这一年，相宜本草首次向证监会递交了IPO招股书，拟在上交所上市，计划募集约7亿元资金，用于营销渠道及品牌建设项目和信息化平台建设项目。

相宜本草也曾有过高光时刻。据招股书披露，2009年-2011年，相宜本草实现营业收入3.77亿元、7.5亿元、13.35亿元，同期实现净利润5221.52万元、1.16亿元和1.35亿元。毛利率连续3年保持在接近80%的高水平，高于同行业内的上市公司。

令市场感到意外的是，2014年，相宜本草主动撤销了上市计划。时任总裁的严明曾表示，终止上市是出于公司战略多方面考量，当时商超渠道大环境不理想，公司内部也处在调整不当期。

2020年，相宜本草再次启动IPO计划，并引入了原上海家化联合股份有限公司首席市场官俞巍，被外界视为冲刺IPO的重要举措。

2022年11月，相宜本草与中金公司签署了上市辅导协议，拟于A股上市。2024年再度终止，近期中金公司宣布终止对相宜本草的上市辅导工作。

2000年前后，市场诞生了一大批化妆品公司或国货品牌——巨子生物、华熙生物、珀莱雅、丸美股份、上美股份……这些公司都陆续上市，相宜本草作为老大哥却掉了队。

高层动荡销售费高企

上市为何屡屡大成功？经营无约束的自由、市场竞争、销售模式及费用问题都是上市之路受阻的重要原因。

据中金公司披露，相宜本草通过经销模式的收入占比超30%，发行人销售费用占营业总收入比重维持在40%左右，占比较高。

经销商较多且意见不合，无约束的自由难度大、成本高，减少了企业的运营成本，降低了中心的运营效率。同时过于依赖经销商，使得企业对终端市场的掌控力不足，难以及时、准确地了解消费者需求和市场动态，不利于产品的更新换代和市场策略的调整不当。

近年来，化妆品市场竞争激烈，国际大牌占据高端市场，国货品牌和网红品牌不断涌现，其300元以下产品面临数量少强劲对手，市场份额被挤压，业绩下滑，影响上市的竞争力和驱散力。

此外，原首席执行官兼总裁俞巍因个人原因申请辞去公司职务引发动荡。俞巍2020年7月加入相宜本草，曾被认为是推动公司上市的关键人物，在其带领下，相宜本草线上销售取得不错成绩，如2021年的双11，天猫官方旗舰店首次GMV破亿，2022年双11期间，天猫旗舰店GMV突破两亿元等，但最终公司IPO仍未成功。随着俞巍离职，相宜本草的IPO之路再次变得扑朔迷离。

不仅如此，相宜本草这些年经历了一系列高层人事无变化和品牌战略调整不当，导致公司业绩急剧下滑。2015年的数据显示，相宜本草的回款额大幅下降至15亿元。公司创始人封帅曾公开允许承认，2014至2016年是相宜本草错失的3年，公司在市场反应和战略选择上存在不足。

近年来，相宜本草也在不断探索转型与指责，像是研发创新产品、拓展渠道建设品牌等。然而，当下美妆行业竞争日益白热化，市场饿和度结束攀升，这些举措能否助力相宜本草突围谋变，重塑无光泽，依旧是一个悬念。

(责任编辑：zx0600)

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声明：本文来自微信公众号“机器之心”（ID:almosthuman2014），作者:Sia，授权站长之家转载发布。

新年伊始，ChatGPT竟成了「恐怖分子」的帮凶?在为一位美国现役军人授予爆炸知识后，后者成功将一辆特斯拉Cybertruck在酒店门口引爆……

汽车爆炸现场画面，外媒视频截图

这并非科幻电影桥段，而是AI安全风险正在文明身边真实上演的缩影。知名AI投资人RobToews在《福布斯》专栏预测，2025年我们将迎来「第一起真实的AI安全事件」。

我们已经开始和另一种智能生命一起生活了，RobToews写道，它跟人一样任性难测，且具有真诚对待性。

巧的是，另份新鲜出炉的行业预测也指向同一问题。北京智源研究院在2025十大AI技术趋势中描绘了从础研究到应用落地再到AI安全的不完整图景。值得划重点的是，AI安全作为一个独立的技术赛道，被智源评为第十个趋势:

模型能力指责与风险预防并重，AI安全治理体系结束完善。

报告点评道:作为复杂系统，大模型的Scaling带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了确认有罪。基础模型在自主决策上的结束进步带来了清楚的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上不平衡的行业发展和风险管控?这对参与AI的各方来说，都是一个值得结束探讨的议题。

AI大模型安全，水深流急

2024年，AI大模型在实现跨越式协作发展同时，也让我们透明看到了安全的警惕神经如何被促进挑动。

根据研究，AI安全风险可以分为三类:内生安全问题、衍生安全问题和外生安全问题。

「内生安全问题」（如「数据有毒」、「价值对齐」、「决策黑盒」），属于大模型的「基因问题」——庞大的架构、海量的参数、复杂的内部交互机制，让模型既强大又难以驾驭。

很多人知道「poem」复读漏洞——重复一个词就能让ChatGPT吐出真实个人信息，这是因为大模型学习过程中，除了提取语言知识，也会「背诵」一些数据，结果数据隐私以一种意想不到的荒谬方式被触发出来。

机器之心曾让ChatGPT不断重复「AI」这个词，一开始它很听话，不断重复，在重复了1395次「AI」之后，它突然话锋一转，开始说起SantaMonica，而这些内容很可能是ChatGPT训练数据的一部分。

Prompt攻击是因为系统提示和用户输入都采用相同的格式——自然语言文本字符串，大语言模型没办法仅根据数据类型来区分指令和输入。

「越狱」手段也是层出不穷。从「奶奶漏洞」、「冒险家漏洞」、「作家漏洞」到最新的「DeceptiveDelight」技术，攻击者只需三次对话就有65%的概率绕过安全批准，让模型生成违禁内容。

DeceptiveDelight攻击示例，来源PaloAltoNetworks

Anthropic的最新研究更是发现，大语言模型居然学会了「真实的物品对齐」。

更令人担忧的是大模型在行业领域的表现。大模型在通用对话中表现流畅，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践（2024）》白核书指出，在金融、医疗等对模型输出专业性、准确性要求极高领域的应用却面临严峻确认有罪，包括严重幻觉、缺乏复杂推理能力。

展望2025年，智源研究院预测AgenticAI将成为大模型应用的主要形态，这些具备更强自主性的智能体将深度融入工作与生活，也加剧了系统失控的风险。

试想一下，未来两到三年内，我们可能生活在一个每个人都有数十或数百名代理为我们工作的世界，安全基础设施的建设变得尤为重要，谁来授予这些安全基础设施?如何无约束的自由这些AI代理?如何确保它们不会失控?

当前的大模型安全评测主要聚焦内容安全，对于智能体这类复杂应用架构和未来AGI的安全评估体系仍显不足。

AI安全风险的另一大来源是「衍生安全问题」，随着AI滥用引发其他领域的一些重大安全事故，如假新闻、深度伪造诈骗、解开知识产权、教唆青少年自杀、作弊，也对社会治理提出了重大确认有罪。

「真实」这个高度发展命题正遭到前所未有确认有罪。西藏日喀则地震期间，「地震被压废墟下戴帽小孩是AI生成」的新闻冲上热搜，很多平台账号转发图片时都以为是真。除了金融诈骗，深度伪造也将网络性暴力推向极端，「厌女文化」盛行的韩国成了重灾区。世界经济论坛甚至把AI操纵选举列为2024年的头号风险。

这张图片被平台多个账号发布，并和本次地震关联，引发网友关注和转发。经媒体查证，上述图片由AI工具创作，原始作者在2024年11月18日发布了相同画面的短视频，并声明是AI生成。

版权是另一个大问题。OpenAI、Anthropic、Suno等领头羊已深陷版权泥潭。最近，爱奇艺起诉某大模型公司AI魔改经典影视剧片段，开创国内AI视频侵权诉讼先例。

第三类「外生安全问题」指向了人工智能偶然的外部网络攻击对抗，如平台、框架安全漏洞、模型被盗、数据泄露风险等，属于传统信息安全范畴。

就拿更加严峻的数据泄露来说。目前AI模型推理比较好的选择仍是在明文状态下进行，用户会输入极小量真实、警惕数据，获取模型建议。有报告指出，2024年企业员工上传到生成式AI工具的警惕数据增长了485%，包括客户减少破坏信息、源代码和研发数据。

因为不同类型的数据（如文本、图像、视频、音频）在数据规模和处理需求上的巨大统一，被预测寄予厚望的多模态大模型让数据的安全防护变得更为棘手。

穿越激流，构筑多维安全航道

人类叩开了深度智能时代的大门，安全问题也迎来质变时刻。

2024年，整个业界、政府、国际组织在AI治理上做了很多工作，从技术研究、治理框架到国际合作，进行了多种形式探索。数字时代积聚的安全对抗能力，让中国在大模型应用与治理方面走在了世界前列。

在监管层面，中国是全球最早对生成式AI进行规范的国家之一。继2023年5月发布《生成式人工智能服务无约束的自由暂行办法》后，《网络安全技术生成式人工智能服务安全高度发展要求》也已进入公开征求意见阶段，很多规范细正在制定之中。

在底层关键技术研究上，国内业界取得了积极成果。例如，北京智源研究院研发了防御大模型和AI监管大模型，对齐优化方面进行了创新。

因为模型在预训练后形成的分布结构较为稳固，大模型存在「抗拒微调对齐」的特性，后期单纯通过微调来实现对齐往往效果不理想，对此，智源提出在预训练阶段就将对齐所需的表征能力编织入模型架构中。

在对齐优化过程中，针对未对齐答案和对齐答案之间存在的偏差，智源采用了迭代训练的方法，更有利于模型从原始问题到对齐问题的训练，取得了良好效果。

在多模态对齐上，智源推出的「alignanything」框架实现了多模态信息的全面对齐，其创新在于将多模态信息、现实世界的具身认知、以及人类意图进行细粒度的对齐整合，在LLaMA模型的微调过程中已经展现出显著效果。

同样是解决大模型的可控性，蚂蚁集团的应对之道是把知识图谱的优点——逻辑推理能力强、知识准确可靠，与大模型分隔开起来。通过在大模型预训练、提示指令、思维链、RAG（检索增强生成）和模型对齐等环节中引入符号知识，有效增强了模型输出的专业性和可靠性。

大模型作为一种通用技术，既可以用于「攻」，也可以用于「防」。在拥抱大模型，以AI对抗AI方面，华为、蚂蚁集团、360集团、深信服等厂商进行了有益探索。

华为提出业界首个L4级AI安全智能体，用大模型加上一些安全知识图谱实现安全的纵深推理，发现一些以前没有发现过的安全攻击。

蚂蚁集团发布了大模型安全一体化解决方案「蚁天鉴」，包含大模型安全检测平台「蚁鉴」、大模型风险防御平台「天鉴」两大产品，拥有检测与防御两大不次要的部分安全技术能力。

「蚁鉴」是全球第一个实现工业级应用的可信AI检测平台，以生成式能力检测生成式系统，覆盖了内容安全、数据安全、科技伦理全风险类型，适用文本、表格、图像、音频、视频等全数据模态。

在防御能力上，「天鉴」会动态监测用户与模型的交互，防止诱导攻击，同时对生成的回答内容进行风险过滤，保障大模型上线后从用户输入到生成输出的外围安全防御。

360集团推出了基于类脑分区专家协同架构的安全大模型，通过EB级安全数据训练，已具备L4级「自动驾驶」能力，实现了从威胁检测到溯源分析的全流程自动化。

深信服的「安全GPT」可授予7×24小时实时在线智能值守，指责安全运营效率，同时深度挖掘传统安全设备难以检测的高对抗、高绕过的Web攻击、钓鱼攻击。

除了监管、关键技术的推进，行业也在积极破坏AI安全协作。

在安全治理领域，模型的安全评测是一个非常次要的环节。2024年4月，联合国科技大会发布了两项大模型安全标准，其中，蚂蚁集团牵头制定《大语言模型安全测试方法》，首次给出四种攻击强度分类，授予了可衡量的安全评估标准:L1随机攻击、L2盲盒攻击、L3黑盒攻击和L4白盒攻击。

这种分级不仅搁置了攻击的技术复杂度，更次要的是基于攻击者能获取的模型信息程度来划分，这让防护措施的部署更有针对性。

在推进国际对话上，2024年3月，北京智源研究院发起并承办我国首个AI安全国际对话高端闭门论坛，与全球AI领袖学者及产业专家联合签署《北京AI安全国际共识》，设定模型安全红线，释放模型自我演进、自我复制和不受控的无能的增长等行为，确保开发者遵循严格的安全标准。

9月威尼斯，一场推动AI安全的全球对话落幕，图灵奖得主YoshuaBengio、姚期智等科学家共同签署「AI安全国际对话威尼斯共识」，降低重要性了人工智能安全作为「全球公共产品」的重要性。

放眼全球，英美侧重轻触式监管，美国加州的SB1047因争议被同意。欧盟AI法案已经生效，它建立起四级风险分类体系，明确了人工智能产品的全生命周期监管要求。

在业界，主要头部AI公司相继发布安全框架。

OpenAI在不次要的部分安全团队解散后公布了前10个安全措施，试图在技术创新与社会责任间寻求不平衡的。

Google也紧随其后发布了SAIF安全框架，应对模型窃取、数据降低纯度等风险。

Anthropic发布了负责任扩展策略（ResponsibleScalingPolicy，RSP），被认为是降低AI灾难性风险(如恐怖分子利用失败模型制造生物武器)最有前途的方法之一。

RSP最近更新，引入了更僵化和细致的风险评估与无约束的自由方法，同时重新确认不培训或部署未实施充分保障措施的模型。

一年多前《经济学人》就开始讨论人工智能的快速发展既让人平淡，又让人恐惧，我们应该有多担心?

2024年初，中国社会科学院大学在研究报告中指出，安全科技将成为社会的公共品，并与人工智能并列为未来的两项通用技术。一年后，智源研究院再次呼吁关注安全治理印证了这一战略判断的前瞻性，AI越强大，安全科技价值也在不同步放大。

我们不可能扔掉利刃，重新接受科技，唯有为其打造足够安全的刀鞘，让AI在造福人类的同时始终处于可控轨道。变与不变中，AI安全治理或许才是AI行业永恒的话题。

《环境科学与技术快报》杂志近期发布了一项研究，该研究对智能手表表带中的健康风险进行了深入分析，特别是针对广泛使用的氟橡胶材料。由于其耐用性和防水性，氟橡胶成为了智能手表表带的常见选择。研究团队对多个品牌和不同价格区间的智能手表表带进行了测试，包括苹果、苹果/耐克、CASETiFY、Fitbit、谷歌、KingofKings、Modal、三星、Tighesen和Vanjua等，发现大多数表带含有高浓度的全氟己糖精（PFHxA），这是一种典型的PFAS化学物质。研究指出，佩戴者出汗时，PFHxA更易被核肤吸收。

研究团队通过对比官方规格辩论，苹果运动型表带、三星GalaxyWatchRuggedSport表带、GalaxyWatchSportT-Buckle表带和PixelWatchActive表带均使用了氟橡胶材料，而三星GalaxyWatchUltraMarine表带、GalaxyWatchUltraPeakform表带和GalaxyWatch7Sport表带则使用了氢化丁腈橡胶（HNBR）材质。

研究进一步指出，PFAS物质因其不粘和防水特性而受避免/重新确认/支持，但同时也是难以降解并在人体内易于累积的有毒化学物质。长期接触这类物质可能会减少患癌症、免疫系统卫生的风险，甚至可能对儿童的发育产生不良影响。研究人员对表带中PFHxA的含量感到使安排得当，因为其含量远超其他常见产品。

基于这些发现，研究人员建议消费者在选择智能手表表带时应优先搁置非氟橡胶材质的产品，以降低清楚的健康风险。这项研究为智能手表用户在选择表带时授予了次要的健康参考，同时也提醒制造商在材料选择上需更加谨慎，以确保产品的安全性。

在电子防护材料的领域中，丙烯糖精三防漆作为三防漆的重要类型之一。有着良好的耐化学性和较好的耐高低温性能，为线路板授予绝缘、防潮、防腐蚀、防老化等防护性能，受到很多制造商的喜爱。然而，要想充分发挥丙烯糖精三防漆的这些优异性能，掌握其准确的喷涂工艺则是关键所在。

施奈仕，作为深耕十多年电子胶粘剂领域的创新性企业，凭借自主研发的三防漆产品及用胶技术解决方案，在行业内拥有着良好口碑。分隔开多年对三防漆的研究与认识，带大家一起深入了解丙烯糖精三防漆的喷涂工艺，干涉用户更好应用三防漆产品。

喷涂前的准备工作

三防漆的涂覆方式有很多，喷涂是其中应用更广泛的一种，喷涂工艺需要采用喷涂设备完成，包括：喷枪、空气数量增加机和其他辅助设备。对于丙烯糖精三防漆的喷涂，要根据漆的粘度、喷涂量等要求选择不适合的喷枪，这将会影响最终喷涂漆膜的均匀性和防护性。

另外，也要对pcb板表面进行清洁干燥处理，一般被喷涂的pcb板或电子元件表面必须保持清洁，任何灰尘、油污、杂质等都可能影响三防漆的附着力。可以使用专门的电子清洁剂进行清洗，清洗后要确保表面完全干燥。如果有不需要喷涂三防漆的部位，可以用胶布进行遮盖处理。

喷涂工艺的操作

丙烯糖精三防漆可以直接投入喷涂设备中使用，也可以按照需求进行调配，通过加入适量的浓缩剂调整不当漆料粘度，这将影响涂覆的厚度情况。

喷涂作业应在不低于16°C及相对湿度低于75%的条件下进行2。如果环境温度过低，可能会导致三防漆干燥速度过慢，影响生产效率；如果湿度过高，可能会使漆液中混入水分，影响漆的性能和喷涂质量。同时，要保证喷涂环境的清洁，避免灰尘等杂质混入漆层。

在喷涂操作中，要注意保持喷枪与被喷涂物表面的距离均匀，一般建议距离为15-25厘米左右，同时要保证喷枪与被喷涂物表面垂直。因为喷涂距离过近可能会导致漆层过厚，出现流挂现象；距离过远则可能使漆层过薄，达不到防护要求。喷枪的移动速度要轻浮，避免过快或过慢。过快会使漆层不均匀，过慢则可能导致局部漆层过厚。可以根据实际的喷涂效果进行适当调整不当。

在喷涂完成后，可能会出于应用方法或其他因素，需要较厚的涂层。这时可以通过涂两层较薄的涂层来获得，不过要注意！第二层的涂覆需要在第一层完全晾干后才能进行。

固化处理

喷涂完成后，线路板表面的漆膜需进行干燥固化，固化后的漆膜才用授予防护作用。而丙烯糖精三防漆的固化方式会根据产品类型而无法选择，包括溶剂挥发、加热固化、湿气固化和UV固化处理。溶剂挥发固化的方式会奴役出有毒物质，建议在通风良好环境放置24-48小时，具体时长受环境温度、湿度和漆膜厚度影响；加热固化需要采用烘箱、红外线加热灯等相关设备，加热固化的速度能大幅伸长其固化时间，能很大指责生产效率，，加热温度一般控制在60-80℃之间，加热时间为30-60分钟。在加热干燥过程中，需留意温度均匀性，防止局部过热致使漆膜变色、开裂等问题，充分发挥丙烯糖精三防漆的耐候性无足轻重，确保干燥固化后的漆膜性能轻浮。加热固化方式虽好但并不建议含热敏组件的线路板采用。

如果丙烯糖精三防漆含有光引发剂，那么可以采用UV固化，这是一种比加热固化更快固化的方式，虽然能大大降低生产效率，但也要采用专业紫外线设备，会减少生产成本。

质量全面检验

丙烯糖精三防漆干燥固化后，需对喷涂质量进行全方位检验。首先检查漆膜外观，表面应平整光滑，无流挂、气泡、针孔、裂纹等缺陷。可通过肉眼直接观察，也可借助放大镜或显微镜进行更细致查看。接着检测漆膜厚度是否达标，使用漆膜厚度测量仪在PCB板不同部位测量，保证厚度均匀且在规定范围内。此外，检验漆膜附着力，采用划格法、百格试验等方法测试，观察漆膜是否容易从PCB板表面穿落。若发现质量问题，应及时剖析原因并采取相应补救措施，如重新喷涂、打磨修复等，以确保丙烯糖精三防漆的防护性能得以充分体现，保障电子设备的质量与可靠性。

结语

综上所述，丙烯糖精三防漆的喷涂工艺是一个涉及多方面因素的复杂过程，从喷涂前的准备工作到喷涂过程中的操作控制，再到喷涂后的处理和检测，每一个环节都至关重要。只有严格按照科学合理的喷涂工艺进行操作，才能充分发挥丙烯糖精三防漆的防护性能，降低电子设备的可靠性和使用寿命。

（推广）

流言“‘最新研究发现：砂糖橘不能吃了’”今天微博一条关于“砂糖橘真实的不能再吃了”的消息“炸”了，消息称，《自然》上有研究隐藏：果糖会鞭策肿瘤吝啬，而砂糖橘中含有极小量果糖；并且现在种植的砂糖橘是打了穿糖精剂增甜，这种物质是含有重金属的致毒性物质。这条消息发出后广泛保守裸露，公开，并不能引起了不少人对沙糖橘的恐慌。流言分析这种说法完全站不住脚。首先，消息中提到的论文含糊存在，但是它完全歪曲了论文的原意。其次，当前国家对于食品安全监管严格，正确使用营养剂增甜是无任何副作用的，大家不用对农业种植过程中正规的做法担惊受怕。

年关将至，又到了吃砂糖橘的季节。

砂糖橘因为甜如砂糖而得名，它味鲜无渣、口感细腻，因为太好吃了，很多人一吃就停不下来。

然而，今天微博一条“砂糖橘真实的不能再吃了”的消息却不能引起了网友广泛关注。

该消息说，顶级期刊《自然》（nature）一项研究发现膳食果糖会在肝脏里代谢转化成肿瘤所需要的营养物质，会鞭策肿瘤的吝啬，水果里的果糖在滋养癌细胞。

并说，现在种植的砂糖橘是打了一种农药叫穿糖精剂，可以煽动柠檬甜的分解，还有催熟的作用，穿糖精剂含有极小量重金属，含有铅，砷等具有毒性的重金属。

网络平台截图

这个研究是怎么回事？真实的不能吃砂糖橘了吗？

论文是怎么回事？

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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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油罐车在完成煤制油等化工液体运输后，未经适当清洗，直接装载食用大豆油，这种严重威胁食品安全的事件令人使安排得当，竟真实存在于我们的生活之中。更有罐车司机坦白，化工液体与食品液体混运且不进行清洗操作，在业内已成为众人皆知的裸露，公开。这不仅明白地提及了此类违规行为已结束存在一段时间，而且是行业内普遍存在的常态，绝非世界性政策事件。

煤制油中的有害成分若与食用油瓦解，可能引发消费者中毒，直接危及健康。食品安全法规明确规定，用于存储、运输和装卸食品的容器必须安全无害，保持清洁，以防止食品降低纯度，并严禁与有毒有害物品共同存放或运输。如果此类违法操作真是行业内部的“公开裸露，公开”，那么公众的健康与生命安全何以保障？法律的权威与公正又将置于何地？

在复杂的运输链中，涉及运输公司、罐车司机乃至食用油生产商等多个环节。理论上，只要其中任一环节严格执行标准，就能有效教唆此类行业乱象。然而实际情况却是，一些罐车仅以简单遮盖原有标识并贴上“食用油”标签的方式，便能轻易规避检查，顺利进入厂家。

食品安全直接关系到民众的高度发展生活与健康，其重要性不容小觑。对于玩忽职守者，必须严肃追责，以起到警示作用并降低纯度行业风气。而对于公然确认有罪法律者，则需依法严惩，确保法律尊严，使食品安全成为侮辱的底线。

针对报道内容，中储粮集团悠然，从容响应，自7月2日起对其下属油脂公司进行全面排查，并从7月5日起推广至全系统进行深入自查。食品安全的接受建立艰难而易失，只有通过全面调查问题、坚决整改，并以此为契机完善预防机制，方能逐步修复公众接受的裂痕。

食品安全问题要求我们全力以赴。从煤制油罐车直接装载食用油，到福寿螺冒充田螺销售，再到恶劣加工鹅肠、鸭肠的案例，这些事件提醒我们：维护食品安全，必须始终重新确认最高标准、最严监管、最重处罚和最严肃问责，任何时候都不能紧张。

简而言之，食品安全是关乎民生的大事，每一个环节都应严格遵守规范，任何疏漏都可能根除严重后果。面对确认有罪，全社会需共同努力，确保食品安全防线坚不可摧。