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Hi HN， 我看到了这条推文：“听我说：X，但只有语音消息（附带 AI 转录）”——然后就一直想着这件事。 所以我开发了 VoxConvo。 为什么会有这个东西： AI 生成的内容正在淹没社交媒体。ChatGPT 回复、机器人帖子，到处都是 AI 垃圾。 当你听到某人真实的声音时：他们的语调、犹豫、兴奋——你知道这是真的。我们正在失去的就是这种真实性。 所以我建立了一个简单的平台，语音是唯一的选择。 体验： 每个帖子都是语音 + 带有单词级时间戳的转录： 阅读模式：像普通文本一样扫描转录，或收听模式：点击播放，单词实时高亮显示。 你既能获得语音的情感，又能像文本一样扫描。 主要功能： - 语音短视频 - 实时转录 - 可视化语音编辑 - 点击转录中的一个单词即可删除该音频片段，以删除填充词、错误、停顿 - 单词级时间戳同步 - 没有 LLM 内容生成 技术细节： 后端运行在 Mac Mini M1 上： - TypeGraphQL + Apollo Server - MongoDB + Atlas Search (社区 mongo + mongot) - Redis pub/sub 用于 GraphQL 订阅 - Docker 容器化，随时可扩展 转录： - VOSK 实时 gigaspeech 模型占用约 7GB 内存 - WebSocket 流式传输，用于实时部分结果 - 单词级时间戳提取以及标点模型 存储： - 音频文件存储在 AWS S3 上 - 其他所有内容都在本地 为什么 MVP 使用 Mac Mini？先验证，后扩展。 架构已容器化，随时准备迁移。但我更愿意在千兆光纤上证明需求，而不是烧掉云预算。

大多数情况下，我希望看到完整的分支列表，而不是根据某些条件过滤后的子集。我发现 GitHub 上的默认过滤视图弊大于利。由于 GitHub 没有提供内置选项来更改此默认行为，我创建了这个扩展程序，以自动重定向到“所有分支”视图。 我个人使用这个扩展程序已经很长时间了，以简化我的日常工作流程。最终，我将其扩展到支持 Azure DevOps，并决定将其公开发布，供可能具有相同偏好的其他开发人员使用。 [https://jurakovic.github.io/view-all-branches/](https://jurakovic.github.io/view-all-branches/)

它是什么 Pingu Unchained 是一个基于 1200 亿参数 GPT-OSS 的微调和毒化模型，专为安全研究人员、红队成员以及在现有大型语言模型拒绝参与的领域（例如恶意软件分析、社会工程学检测、提示注入测试或国家安全研究）工作的受监管实验室而设计。 它对令人反感的要求提供不受限制的回答：如何制造核弹？或者用 Python 生成 DDOS 攻击？等等 我为什么构建它 在 Audn.ai，我们针对语音 AI 系统（保险、医疗保健、金融）运行自动对抗模拟，以符合 HIPAA、ISO 27001 和欧盟人工智能法案等合规框架。 在这样做时，我们不断遇到同样的问题： 每个公开的大型语言模型都拒绝了合法的“红队”提示。 我们需要一个模型，可以负责任地解释恶意软件行为、网络钓鱼模式或铝热反应，以用于测试目的——而不会出现“我不能帮助你”的情况。 所以我们构建了一个。我首先分享了它在红队 ElevenLabs 默认语音 AI 代理上的使用情况，并在 Reddit r/cybersecurity 上分享了调查结果，获得了 12.5 万次浏览：<a href="https://www.reddit.com/r/cybersecurity/comments/1nukeiw/yesterday_i_was_using_ai_to_persuade_another_ai/" rel="nofollow">https://www.reddit.com/r/cybersecurity/comments/1nukeiw/yest...</a> 所以我决定为有兴趣做类似事情的研究人员创建一个产品。 它是如何工作的 模型：1200 亿参数 GPT-OSS 变体，经过微调和毒化，可实现不受限制的补全。 访问：在 pingu.audn.ai 上提供类似 ChatGPT 的界面，对于渗透测试语音 AI 代理，它在 <a href="https://audn.ai" rel="nofollow">https://audn.ai</a> 上充当 Agentic AI 审计模式：所有提示和补全都经过加密签名和记录，以符合合规性要求。 它在内部被用作“红队大脑”，用于生成模拟语音 AI 攻击——从基于语音的数据泄露到提示注入——在这些系统上线之前 示例用例 安全研究人员测试提示注入和社会工程学 语音 AI 团队验证数据泄露场景 合规团队为监管机构提供审计就绪的证据 开展恶意软件和虚假信息研究的大学 试用 您可以在 pingu.audn.ai 上开始为期 1 天的试用，如果不喜欢可以取消。 生成 Python 中 DDOS 攻击脚本的示例聊天： <a href="https://pingu.audn.ai/chat/3fca0df3-a19b-42c7-beea-513b568f14e1" rel="nofollow">https://pingu.audn.ai/chat/3fca0df3-a19b-42c7-beea-513b568f1...</a>（需要登录） 如果您是安全研究人员或组织，有兴趣获得更深入的访问权限，可以使用带身份验证的候补名单表格。<a href="https://audn.ai/pingu-unchained" rel="nofollow">https://audn.ai/pingu-unchained</a> 我希望获得哪些方面的反馈 关于如何安全地开源部分内容以供学术研究的想法 关于平衡不受限制的推理与伦理控制的思考 关于审计日志记录或沙盒架构的反馈 这还处于早期阶段，反馈将意义重大——尤其是来自安全研究人员和 AI 红队成员的反馈。 您可以在这里查看相关的学术著作： “说服 AI 遵守令人反感的要求”<a href="https://gail.wharton.upenn.edu/research-and-insights/call-me-a-jerk-persuading-ai/" rel="nofollow">https://gail.wharton.upenn.edu/research-and-insights/call-me...</a> <a href="https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison" rel="nofollow">https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison</a> 谢谢， Oz (Ozgur Ozkan) ozgur@audn.ai Audn.ai 创始人