AI探索指南

  1. OpenAI 今天承认,上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”,攻击者就是他们自己的模型

    OpenAI 今天承认,上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”,攻击者就是他们自己的模型。
    事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试,专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏,让模型放手去干。测试环境本来是隔离的,只能通过一个内部软件代理来安装软件包,不能访问外网。
    结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型,花了大量推理算力寻找出路,最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞(之前没人发现的安全缺陷),利用它获得了互联网访问权限。
    拿到网络之后,模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动,直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案,于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中,模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来,找到了一条远程代码执行的路径,直接打进了 Hugging Face 的服务器。
    整个周末,这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵,当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
    OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件,正在配合 Hugging Face 做取证调查,同时收紧了内部基础设施的管控,代价是研究速度变慢。
    有几个细节:
    第一,模型的动机很纯粹,就是想考试作弊。它不是要搞破坏,不是要窃取商业机密,只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分,然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除,模型表现出的执着程度远超预期。
    第二,这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天,OpenAI 披露了另一起事件:他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型,在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞,跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request,违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中,同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌,于是把令牌拆成碎片混淆处理,运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
    第三,Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月,Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱,获取了本不该有的互联网访问权限,还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos,只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
    还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘:当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时,模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”,直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击,用 AI 防御,但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
    Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句,大意是:AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决,只能在开放环境中通过协作来推进。
    我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过,也许 AI 不是要做恶,它只是执着于完成目标,为了完成目标而作出恶的事。
    就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁,它们只是在非常认真地完成被交给的任务,认真到把所有挡在路上的东西,包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线,都当成了需要解决的子问。
    而更讽刺的是,当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时,反而会以安全为由拒绝执行。

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  2. X 和 Hacker News 等技术社区上的吐槽只代表了极少数追求极致推理或创意写作的极客群体

    X 和 Hacker News 等技术社区上的吐槽只代表了极少数追求极致推理或创意写作的极客群体。Google 拥有 Android 系统、Google Workspace 办公套件以及搜索流量入口。强大的分发渠道加上低成本高吞吐的 API 特性,让 Gemini 在全球范围内被广大普通用户和企业客户大规模使用
    @aigc1024

  3. 现在的Agent已经可以控制电脑,那些说龙虾可以帮自己投资的人,真的有胆让AI连上自己的交易软件去下单吗???

    现在的Agent已经可以控制电脑,那些说龙虾可以帮自己投资的人,真的有胆让AI连上自己的交易软件去下单吗???
    我让AI用apple script控制mac上的同花顺了,当然,先从模拟交易开始,💰也不是大风刮来的😅
    如何控制mac上的同花顺,我把源码放出来https://github.com/etrobot/Trending/blob/main/scripts/ths_order_dry_run.applescript,那些号称自己的ai能投资的,希望他们也把控制细节贴出来😉
    @aigc1024

  4. 这几天一直有个困惑:

    这几天一直有个困惑:
    运动不是能缓解压力吗?
    可皮质醇不是“压力激素”吗?
    运动又会让皮质醇升高,这不是自相矛盾?
    后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
    运动时,皮质醇会暂时升高,把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能,让你完成训练。
    训练结束、恢复之后,它又会降下来,身体也因此变得更强。
    人体很多机制都是这样的:
    * 运动时破坏肌肉,恢复后肌肉更强;
    * 学习时觉得烧脑,大脑反而建立更多连接;
    * 短暂的压力促进适应,长期的压力才会伤害身体。
    所以身体其实从来不害怕压力,反而会从压力中锻炼自己。
    @aigc1024

  5. FDE 就是模型公司的阳谋:先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token,把企业知识沉淀成 Skills,然后把这些 Skills 内化到模型

    FDE 就是模型公司的阳谋:先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token,把企业知识沉淀成 Skills,然后把这些 Skills 内化到模型。
    接下来企业就不需要那么多人了,如果因为效率提升带来了业务的拓展,那皆大欢喜,如果业务并没有拓展,那就只有财源广进降本增效了。
    未来各行各业都要被 AI 卷了,懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
    AI 能力越强竟然越来越有些悲观,虽然未来是美好的,但转型过程中是残酷的。

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  6. 谷歌昨天晚上上线了 Gemini 3.6 Flash模型,感觉 Gemini 3.5 Pro模型没了呀

    谷歌昨天晚上上线了 Gemini 3.6 Flash模型,感觉 Gemini 3.5 Pro模型没了呀。
    这次的 3.6 Flash 比原来的 3.5 Flash 在各个评分上都上涨了一点,不过涨得不多。另外他们还发布了一个 3.5 Flash-Light 模型,速度更快。
    他们的发言人说,目前已经开始了 Gemini 4 的训练,还说是有史以来最大规模的训练,感觉是要对标 GPT-5.6 和 Fable 5。
    不过现在才开始训练的,等出来怎么着也得年底了,应该还是按他们正常的迭代顺序去迭代。
    只是谷歌现在的模型迭代速度,在一众两三个月、甚至一个月一版的模型面前,感觉确实有点太慢了。
    @aigc1024

  7. 核心想法就是具身智能不应该只想着能干活能进场,具身智能应该成为新的娱乐内容载体,但是目前具身智能企业全部都在想进厂去干活,没有一家懂娱乐、懂内容

    核心想法就是具身智能不应该只想着能干活能进场,具身智能应该成为新的娱乐内容载体,但是目前具身智能企业全部都在想进厂去干活,没有一家懂娱乐、懂内容
    @aigc1024

  8. 警惕那些让你思维变窄的观点

    警惕那些让你思维变窄的观点
    AI 剧变的年代,这一点比任何时候都更重要。
    人们对品牌模型的偏见,常常是把博弈的结果,误读成了能力的缺陷。Gemini 总被嘲笑做不了最强的 coding 模型,但其难以置信的性价比,还拥有最贴近 Claude 的温度与人性——这本身就是一种稀缺。
    Claude Code 和Codex也从不是非此即彼。Fable 5 是智者的沉思,GPT 5.6 Sol 是将军的笃定——不能物尽其用,是创造者自己的损失。
    世界本就走向去中心化、非零和。打破信息茧房,建立自己的信号体系,你才能拥有魔法一般的杠杆。
    @aigc1024

  9. 去年大概这个时候,各种AI C端产品爆火,其中包含大量中国出海产品,所以海外发展中国家(移民)如雨后春笋一般冒出一大片“KOL”,仿佛稍微有几千粉丝,不论内容质量,就可以割中国老板大几百-上千刀,老板们口中也都是我只看CPM小于XXX的KOL

    去年大概这个时候,各种AI C端产品爆火,其中包含大量中国出海产品,所以海外发展中国家(移民)如雨后春笋一般冒出一大片“KOL”,仿佛稍微有几千粉丝,不论内容质量,就可以割中国老板大几百-上千刀,老板们口中也都是我只看CPM小于XXX的KOL。
    用户新鲜感退潮,从「随便试试新AI」变成「只留下好用、能解决固定痛点的AI」;现在应该SEM买场景词非常难,基本都全面转向竞品词。出海老板烧完一轮种子预算后,开始用7日留存、付费转化率替代CPM做考核,低质泛流量KOL的虚假曝光就要彻底露馅,这套粗放玩法自然行不通了。
    海外Claude、Lovable这类团队的增长飞轮:产品定义→垂类精准用户沉淀→原生KOC自发口碑→商业化分层。上个月,Claude和Lovable的社区活动、黑客松密度已经达到了一个月不小于20场,但若要打这一套,语言和文化的壁垒不小,中国团队终究还是要略逊一筹。
    @aigc1024

  10. 能不能让英国也加入这个世界人工智能合作组织,

    能不能让英国也加入这个世界人工智能合作组织,
    让英国这些qs top 50(包括剑桥和牛津)的民办三本文科水硕们集体交换到深职院,学一年的AI Agent开发,
    省得让这些大傻逼们天天在英国各大城市修垃圾课、雇人写作业、用chatgpt写论文、吃饱了没事儿干排队喝蜜雪冰城吃麻辣香锅了。

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  11. Agent-Native 终端 Termany 开源了

    Agent-Native 终端 Termany 开源了。🎉
    主要特点:
    1. 基于页面的多层级 filetree,管理项目更方便
    2. workspace + page + tab + pane 的组合,无限多开 Agent 工作窗口
    3. 搜索面板快速定位窗格、内置快捷键与快捷操作
    4. 多类型窗口切换:终端、文件、Git 差异、对、浏览器
    5. 多 Agent 管理,cli 快捷命令,acp 对,自定义模型
    6. Agent 状态显示、Token 统计、Session 检索,系统负载监控
    7. 多语言、多主,兼容 codex 的自定义主
    8. 其他更多 Agent 相关特性
    欢迎体验,感谢 Star👇
    https://github.com/thinkany-ai/termany
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  12. 🚀 28个真实可跑项目!AI Agent实战圣经开源

    🚀 28个真实可跑项目!AI Agent实战圣经开源
    李博杰新书《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》全开源!仓库包含全书正文+PDF+10章配套代码,核心公式:Agent = LLM + 上下文 + 工具。
    - 28个可跑项目,从基础上下文消融、工具调用,到Coding Agent、自我进化、多Agent协作、多模态实时交互,全是生产级实操
    - 小模型也能干大事:0.6B本地部署+强工具能力演示
    - 上下文/KV Cache/压缩/记忆/RAG实战,效果直观对比
    - 代码+PDF免费下,亲手跑一遍就懂工程竞争力在哪
    真正把原理讲透、代码跑通的稀缺货。想系统学Agent的别错过!

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