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本期编辑：@SSN，@鲍勃
01 有话题的新闻
1、OpenAI Realtime API 升级，集成 WebRTC 且降价 60%
在 OpenAI 第九场发布会上 ，其焦点主要放在 API 和开发者服务的全新升级上，并宣布向 API 使用等级 5 级的开发者开放 OpenAI o1 API 的访问权限。据官方介绍，现已正式上线的 o1 具备多项关键功能，可支持实际应用场景如下：
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函数调用：无缝连接 o1 与外部数据和 API。
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结构化输出：生成可靠地遵循自定义 JSON 模式的响应。
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开发者指令：为模型指定指令或上下文，例如定义语气、风格以及其他行为指导。
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视觉能力：推理图像，开启更多科学、制造或编程领域的应用，特别是在视觉输入至关重要的场景中。
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更低延迟：与 o1-preview 相比，o1 在处理相同请求时，推理 token 使用量平均减少 60%。
OpenAI 对 Realtime API 也进行了全面升级。新版本特别适合开发语音助手、实时翻译工具等应用场景。同时，Realtime API 能够集成到智能眼镜等可穿戴设备中，或者轻松接入各类摄像头和麦克风系统。Realtime API 此次更新重点包括 WebRTC 直接集成、价格调整以及更精细的响应控制。
据介绍，WebRTC 可自动处理音频编码、流媒体传输、降噪和拥塞控制等关键功能，即使在网络条件不稳定的情况下也能保证流畅的用户体验。Realtime API 还新增了多项实用功能：
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后台任务，如内容审核或分类，可以在不干扰用户语音互动的情况下进行。
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允许自定义输入上下文，指定哪些对话内容作为模型的输入。
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控制响应时机，利用服务器端语音活动检测（VAD），但不自动触发回应。
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延长最大会话时长，将原本 15 分钟的会话时长增加到 30 分钟。
在定价方面，OpenAI 大幅下调了相关服务费用：gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17 音频 token 价格下调 60%，降至每百万输入 token 40 美元，每百万输出 token 80 美元；音频输入缓存费用仅需每百万 token 2.50 美元，大幅下降 87.5%；同时推出的 GPT-4o mini 为开发者提供了更具性价比的选择，在保持体验的同时，将音频价格设定为每百万输入 token 10 美元，每百万输出 token 20 美元，文本 token 则分别为 0.60 美元和 2.40 美元。(@ APPSO)
2、谷歌推出全新 AI 工具 Whisk 无需提示词，可多张图片混合生成新风格图像
谷歌发布了一款名为 Whisk 的新 AI 工具，它颠覆了传统的图像生成模式，允许用户使用图片作为提示词，而非冗长的文字描述。
通过 Whisk，你可以上传图片来指定 AI 生成图像的主题、场景和风格，并且可以为这三者分别使用多张图片。
如果手头没有合适的图片，也可以让谷歌自动填充一些图片作为提示（这些图片似乎也是 AI 生成的）。
Whisk 还为每张生成的图片提供了文字提示。如果对结果满意，用户可以收藏或下载图像；如果想要进一步优化，可以在文本框中添加更多文字，或直接点击图像编辑文字提示。
谷歌在博客文章中强调，Whisk 旨在进行「快速的视觉探索，而非像素级的精确编辑」。该公司还表示，Whisk 可能会「跑偏」，因此允许用户编辑底层的提示词。
谷歌表示，Whisk 使用了最新版本的 Imagen3 图像生成模型。谷歌还同时发布了新一代视频生成模型 Veo2，据说它能够理解「电影的独特语言」，并且「更少」出现诸如多余手指之类的幻觉。Veo2 将首先在谷歌的 VideoFX 中推出，用户可以通过谷歌实验室的候补名单申请体验，并计划在明年扩展到 YouTube Shorts 和其他产品。（@AIbase 基地）
3、OpenAI 称目前尚无推出视频生成模型 Sora API 的计划
OpenAI 今日表示，目前没有推出其视频生成模型 Sora 的应用程序接口（API）的计划，该模型可基于文本、图像生成视频。
在 OpenAI 开发团队成员的在线问答活动中，OpenAI 开发者体验负责人 Romain Huet 明确指出：「我们目前还没有推出 Sora API 的计划。」
此前，由于访问量远超预期，OpenAI 此前不得不紧急关闭了基于 Sora 的视频创作和编辑套件的申请通道。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 为此在社交平台 X 上公开道歉，承认「严重低估了对 Sora 的需求」，并表示「需要一段时间才能让所有人都能使用，正在努力寻找尽快实现的方法！」值得一提的是，OpenAI 已于数日前重新开放了 Sora 的注册申请。
OpenAI 暂缓推出 Sora API 的策略，或使其在与主要竞争对手的角逐中处于不利地位。其主要竞争对手谷歌已于 12 月初推出了其视频生成模型 Veo 的有限访问 API。谷歌本周还宣布，因其高质量输出而在网络上迅速走红的 Veo 的升级版 Veo 2，也将在 2025 年的某个时候推出 API。（@IT 之家）
4、视觉 AI 迎来「厘时代」！豆包视觉理解模型正式发布，比行业价格便宜 85%！
在 12 月 18 日举办的火山引擎 Force 大会上，字节跳动正式发布豆包视觉理解模型，该模型千 tokens 输入价格仅为 0.003 元，一元钱可处理 284 张 720P 图片，比行业价格便宜 85%。
豆包视觉理解模型不仅能精准识别视觉内容，还具备出色的理解和推理能力，可完成分析图表、处理代码、解答学科问题等复杂任务。
目前，豆包大模型已覆盖约 3 亿台智能终端设备，日均 tokens 使用量超过 4 万亿，较七个月前增长 33 倍。
此次大会上，字节跳动还发布了豆包 3D 生成模型，并宣布 2025 年春季将推出具备更长视频生成能力的豆包视频生成模型 1.5 版，豆包端到端实时语音模型也将很快上线。（@硬 AI）
02 有亮点的产品
1、语音 AI 初创公司 Kardome 获得 1,000 万美元融资，并宣布在韩国设立地区总部
位于特拉维夫的语音人工智能公司 Kardome 已获得 1000 万美元的 A 轮融资，由 Korea Investment Partners 领投。主要投资者还包括现代汽车集团、Next Gear Ventures 和 Techstars。
这笔资金旨在加速开发 Kardome 的空间听觉人工智能（Spatial Hearing AI），该技术通过让设备更自然地隔离和响应声音来增强语音交互，就像人类的听觉一样。从汽车到 AR 眼镜，Kardome 的技术正在重塑语音指令的工作方式。
作为扩张战略的一部分，Kardome 正在韩国首尔设立地区总部。此举旨在提升公司在亚洲的影响力，尤其是在汽车和消费电子市场。
「Kardome 的技术与基于 LLM 的语音解决方案相结合，将彻底改变汽车、智能家居、AR/VR 和机器人领域的通信方式，」Korea Investment Partners 董事总经理 Min-Q Kim 说。「这种协同效应使 Kardome 站在了快速增长市场的前沿。
Kardome 的空间听觉人工智能已经应用于超过 100 万台设备。通过开设首尔办事处，该公司旨在利用韩国先进的技术生态系统，加深与现代汽车等汽车巨头的联系，现代汽车也是该公司的投资者之一。
有了这笔新资金，Kardome 希望将环境音频转变为真正的响应式、情境感知体验。想象一下人工智能在您的汽车或家中的应用，它能适应您周围的环境，实现自然、无缝的交互------这就是 Kardome 正在构建的世界。(@ maginative)
2、Cresta Virtual Agent：AI 驱动虚拟代理解决方案
Cresta Virtual Agent 是一款 AI 驱动虚拟代理解决方案。这款虚拟代理能够在没有人力参与的情况下提供 24/7 的服务，不仅减少了依赖人类代理的时间限制，还提升了客户对企业响应速度的期待。通过自然语言处理（NLP）和情感分析，Cresta Virtual Agent 能够捕捉客户语言中的情绪信号，并根据语境调整语气和语言，营造类似人类的互动体验。
除了回答简单问题，Cresta Virtual Agent 还能执行复杂操作，如预订、取消订单、升级套餐等。它通过分析客户历史数据和行为识别增销和交叉销售机会。虚拟代理内置明确的护栏和权限管理，确保其行动范围在企业设定的规则内，避免过度授权或非预期行为。这一功能特别适用于金融、医疗等高合规行业，确保数据安全性和操作透明度。
Cresta Virtual Agent 还能够理解上下文，处理会话中断，并根据客户的情绪动态调整对话节奏。通过持续学习最佳对话实践，Cresta Virtual Agent 能够自动化更多具有复杂决策和结果导向的任务，不仅节省人力成本，还确保自动化流程的结果符合客户需求与企业目标。当虚拟代理无法解决问题时，能快速无缝地将对话转交给人类代理，并确保人类代理接手时已完全了解客户背景和需求，避免客户重复叙述问题的情况，大幅提升服务效率，同时提高了客户的满意度。(@ Z potentials)
03 有态度的观点
1、27 岁华裔亿万富翁 Alexandr Wang：中美 AI 技术差距在缩小，Agent 是 2025 年最大创业机会之一
全球最年轻的 95 后亿万富翁、MIT 辍学生以及估值超 1000 亿的 AI 独角兽 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 近期在 SPC 对谈时回顾了自己在 YC 创业加速器的经历。
Alexandr 坦言初期阶段充满了焦虑和迷茫。他引用 YC 的一句话：「在 YC，失败就像《饥饿游戏》一样，90% 公司会失败，但往往需要三年才能知道。」
他强调，创业者必须具备非理性但坚定的自信 ------「如果要竞争，我们就把更好的东西做出来」，这种信念最终成为 Scale 成功的核心动力。
在谈到全球科技的竞争时，Alexandr 提出，美国和中国的 AI 技术对决将决定未来全球的技术主导地位。中国最近在 AI 领域取得了突破性进展，尤其是在复制 OpenAI 的「思维循环」技术方面，这标志着中美在 AI 技术上的差距几乎已经缩小。
此外，他还提到了数据墙和合成数据的挑战，认为数据的稀缺性将成为未来 AI 发展的重要瓶颈。
尽管计算能力的提升不可忽视，但只有在数据的扩展上与计算能力同步增长，才能打破这一瓶颈。Alexandr 预计，当前 AI 模型在多轮交互中的表现仍然有限，但随着模型的改进，未来 AI 智能体将成为一个巨大的创业机会。到 2025 年，AI 智能体将彻底改变 C 端 和 B 端的互动方式，是一个极具潜力的创业方向。（@有新 Newin）
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写在最后：
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