开发者朋友们大家好：

这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real Time Engagement）领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。

本期编辑：@CY

01 有话题的新闻

1、苹果增加在华研发投资，首次宣布新设应用研究实验室 已投入超 10 亿元

3 月 12 日，苹果公司官方网站消息称，苹果将在上海和深圳扩建及新增实验室，为智能制造，产品的可靠性、质量和材料分析提供支持。这是苹果首次官方宣布在中国新设应用研究实验室。

苹果公司表示，上海实验室将提升上海研究中心的能力，今年晚些时候开设的深圳实验室将深化与本地供应商的合作，并增强对 iPhone、iPad、Apple Vision Pro 等产品的测试和研究能力。

据苹果官方数据，该公司在中国先进应用研究实验室方面的投资已经超过 10 亿元人民币，随着深圳新设施的增加，这一投资将继续增长。（@ 第一财经）

2、谷歌破解 OpenAI 模型关键信息：低成本，调用 API 即可得手

谷歌通过 API 访问不到 2000 次查询，低成本（约 150 元人民币）窃取了 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 等模型的关键信息，如整个投影矩阵和隐藏维度大小。该攻击方法针对模型的嵌入投影层，通过大量查询和应用奇异值排序揭示模型的隐藏维度和权重矩阵，证明了提取模型关键信息的可能性。研究得到 OpenAI 同意，攻击完成后确认方法有效性并删除所有数据。研究团队还提出了防御措施，OpenAI 随后修改了模型 API 以阻止此类攻击。（@ 量子位）

3、OpenAI 新法庭文件曝光：马斯克说谎！起诉是为了拿到专有技术和敏感信息

马斯克与 OpenAI 之争有了新进展，针对马斯克的起诉，OpenAI 向法庭递交了一份法律文件，要求当地法庭按照加州法律将这起案件认定为「复杂案件」，从而避免马斯克利用法律程序规则而获取 OpenAI 的技术和商业机密。

在这份六页的文件中，OpenAI 强调，他们并未违反与马斯克的任何协议，因为他们「没有与马斯克达成任何创始协议，或其他任何形式的协议。」

OpenAI 进一步阐明，马斯克的诉讼并非如其所此前述是为了维护人类利益，而是出于推动个人商业利益的动机。这一点从马斯克早期提出的合并或完全控制 OpenAI 的提议中可见一斑，而这些提议最终因双方未能达成一致而告吹。（@ 极客公园）

4、微软更改默认浏览器，不再主推 Edge

微软为了在欧洲市场遵守《数字市场法案》（DMA），在同意卸载 OneDrive 应用同时，还将调整更改默认浏览器窗口，不再凸显推广 Edge 浏览器，而是和 Chrome 等浏览器一视同仁。

Windows 10 和 Windows 11 系统用户目前尝试更改默认浏览器时候，在弹出的切换窗口中会显示 “推荐应用 / 精选应用”，显示 Microsoft Edge 浏览器，并标榜来自微软的浏览器能提供更丰富的在线功能，满足用户的多元化需求。（@IT 之家）

5、OpenAI 开源 Transformer Debugger

OpenAI 开源了 Transformer Debugger 工具，该工具是由其 Superalignment 团队开发，用于支持对小语言模型特定行为的调查，组合了自动可解释性技术和稀疏自编码器。它可以用于回答 “为什么模型对于这一提示输出了令牌 A 而不是令牌 B” 之类的问题。Transformer Debugger 采用 MIT 许可证托管在 GitHub 上。OpenAI 之前曾被马斯克抨击不再共享和开源技术。(@CSDN)

6、消息称字节跳动正开发「Tiktok Photos」与 Instagram 竞争

3 月 12 日消息，TheSpAndroid 的 Matt Navarra 解包发现，最新版本（33.8.4）的 TikTok 代码中出现了一个新的「TikTok Photos」引用。

字符串内容显示，这个新应用似乎与 Meta 的 Instagram 非常相似，用户可以借此将其拍摄的照片以及视频随时随地地分享给朋友和家人。

除此之外，新版 Tiktok 应用中还集成了 Tiktok Photos 的应用图标，其配色方案与原始 Tiktok 图标相同。Tiktok 最新 Logo，同样以黑色为底，中间穿插粉色、白色以及蓝色的纹理图案。（@IT 之家）

写在最后：

我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。

对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。