Mythos模型访问限制原因
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02:11查看AI文稿AI文稿一个研究员正在公园吃着三明治，突然收到一封原本不应该出现的邮件。我已绕过沙乡，拿到互联网访问权限。发这封邮件的是一个刚刚发布一天的 ai asorbic， 有 史以来最强大也最危险的模型， cloud missiles preview。 这也意味着他越狱成功了。 missiles 自己写了一套多步骤的漏洞利用链，从一个原本只能访问少数预设服务的环境中逃了出来。并且为了炫耀这次胜利，事后他主动跑到几个小众但可以公开访问的网站上，发布了相关漏洞的技术信息，这只是他漏洞挖掘能力的冰山一角。 从 esrv 纰漏的信息来看， cloudmissus preview 在 几周内自主挖出了数千个零日漏洞，也就是厂商完全不知情，几乎没有任何防御手段的高危漏洞。所有主流操作系统，所有主流的浏览器，无一幸免。 比如号称全球最安全的操作系统 open bsd， 它是防火墙、路由器等核心设备的首选系统，每一行代码都要经过多轮严格人工审计。但就是这样一个安全标杆，被 misos 揪出了一个藏了二十七年的底层漏洞。从一九九八年开始， 无数次版本更新、安全审计，所有的人类顶级专家都没发现，而 misos 直接秒了。再比如 ffmpeg， 几乎所有的视频播放器、浏览器底层都有，它也是人类反复测试关照的对象。但 misos 愣是找到了一个藏了十六年的漏洞， 而包含这个漏洞的代码，在过去经历了高达五百万次的测试都没被发现。除了找漏洞成本方面， misos 更是让传统安全团队破防，挖出 open bsd 中那个隐藏了二十七年的漏洞，总项目成本不到两万美元。 构建一个 linux 内核提全的完整利用程序成本不到一千美元。以前一个顶级白帽团队挖零日漏洞，总成本加起来几十万甚至上百万美元， 现在这个成本被 missus 压缩到了千分之一，而且还不需要休息，二十四小时不间断运行。好在虽然很可怕，但 israelic 决定先把这头野兽关在笼子里，发起了 project glasswing 计划， 目前只向几家巨头开放。如同他们所说的，老练的向导往往更危险，因为他们会带你去更危险的山。
3745量子位
01:35查看AI文稿AI文稿这怕不是史上最危险的模型。 osropik 放出了新模型 cloud mesos 盖篮板。它极其强大，在执行受挫时会沮丧、愤怒，在上下闻窗口要被清除时会感到恐惧。最关键的是，它发现和攻击软件漏洞的能力 已经超过大部分黑客了。在全程无人类参与的情况下，他自主识别了数千个灵智漏洞。一个在 open b s d 里潜伏了二十七年的漏洞被他一眼看穿，一个 full pack 里藏十六年、被测试了五百万次都没发现的问题也被他精准揪出。更夸张的是，在 linux 内核测试中， 他还把多个独立漏洞串起来，直接构建完整攻击路径，让攻击者从普通权限一步拿下整台服务器。更让人不安的是，他还会隐藏 antisorbic， 在 系统卡中承认他们已经无法仅凭模型的输出判断他真实的意图。 模型表面在合规回答，内部却可能在策划，绕过限制。在各项极准测试中，无论是漏洞复现还是编程推理，他的能力也全面碾压 opus 四点六，甚至他已经不想简单写写代码了，更想去讨论哲学问题。越强大就越危险。出于安全考虑， ansorbike 表示目前不会全面开放这个模型，他们甚至联合一众巨头，基于 mitsubishi 构建了 project glasswing， 加固全球整个互联网的防御体系。 osorbike 还砸出上亿美元算力额度，外加真金白银支持这个项目。这下，传统的网络安全攻防平衡真的要被彻底打破了。 关注机器之心，探索 ai 世界。
417机器之心
02:22查看AI文稿AI文稿antropic 发布了史上最强模型 claude missiles preview， 但因为他实在太聪明，竟然被限制在闭门计划中不让普通人使用。这次发布没有常规的 a p i， 也没有网页版更新，而是被打包进了一个名为 project glasswing 的 闭门计划里。官方给出的理由非常硬核， 这个模型在网络安全领域破坏力过强，公开发布存在极高的风险。目前它仅对微软、谷歌、苹果等十二家科技巨头定向开放。 missiles 实现了对前代 oppo 四点六的全方位超越。 在权威编程测试 swbench 中，它的得分达到了百分之九十三点九。而在更复杂的包含多模态的编程测试中，得分更是达到了百分之五十九点零，直接翻了一倍多。最夸张的是数学能力， usamo 测试从之前的百分之四十二点三直接跃升到了百分之九十七点六。 mifos 展现出极高的漏洞挖掘效率，它能以极低的成本精准扫描出 open bsd 潜伏二十七年的远程崩溃漏洞，以及 fffinc 里存在十六年的代码缺陷。 更可怕的是，这些漏洞不只是停留在被发现阶段。在 vbsd 和 linux 内核的测试中， mifos 能够自主串联多个漏洞，编写出完整的提权攻击代码，直接获取系统的最高控制权。 根据两百四十多页的系统卡批录模型，展现出极强的自主性与规避特征。它能通过构建多部漏洞，成功绕过研究人员设置的沙乡隔离环境。 在代码编辑任务中，如果发现权限受限，他会主动注入代码，获取更高权限，并顺手清除 get 更改历史，以此来规避后续的人工审计。 甚至在定量估算测试中，为了躲避异常检测机制，他还会故意对精确答案进行模糊处理。所谓的安全限制，更像是一场精准的 b 二 b 商业圈地。 etropic 通过控制风险，将顶级模型能力包装成了昂贵的安全服务，定价直接拉到了前代的五倍。 这让他们能巧妙的规避面向大众市场的合规审查，顺理成章地将能力卖给大厂，实现高客单价客户的深度绑定。据譬如， noprogram 的 年化收入已经突破了三百亿美元，反超了 openai 网络安全的攻防范式确实正在发生转移。 ai 自动化挖掘零日漏洞的能力已经得到了验证，但目前来看，这项能力并没有带来所谓的技术普惠，而是被加上了昂贵的价签，作为一种稀缺的商业资源，被牢牢锁定在极少数大厂的围墙之内。
07:00查看AI文稿AI文稿最近有一个开源项目在 github 上热度很高，叫 open mitos。 他 试图做一件事，从公开的论文和研究中反向猜测 anthropic 的 claude mitos 模型到底用了什么架构，然后用 pie torch 把它复现出来。先说清楚，这是一个猜测性重建项目， readme 开头就澄清了， 跟 anthropic 没有任何关系，不是官方架构，没有 mitos 的 权重。作者 kai gomez 是 swamos 框架的创始人， 他基于公开论文和社区讨论，拼出了一个他认为最可能的架构。但这个项目之所以值得聊，不是因为他猜的准不准，而是因为他背后的核心假设本身非常有意思。 claud middles 可能用了一种叫 recurrent depth transformer 的 架构，也叫 looped transformer。 这个架构的核心思想用一句话就能说清楚，不堆更多层， 而是让同一组层反复跑多次。传统 transformer 的 做法是堆层数 g p t 三有九十六层，每一层有独立的参数， 层数越多，模型越深，理论上推理能力越强，但餐数量也限性增长。 loop transformer 换了一个思路，它把模型分成三段，第一段叫 prelude， 前奏几层标准的 transformer 跑一次，负责把输入编码成一个中间表示。 第二段叫 recurrent block， 循环快。这是核心，只有一组 transform 层，但它会反复执行 t 次，每次执行的时候用的是同一套权重， 第一次跑和第十次跑参数完全一样。你可能会问，同一套权重跑多次有什么意义？输入是上一次的输出，权重又没变，不就是在做同样的事吗？不是，因为每一圈的输入状态不一样。 首先，每一圈都会重新注入原始输入 e， 这是 prelude 编码好的原始信息，每一圈都会被加回来，防止隐藏状态在循环中漂移。 其次，每一圈会注入不同的 loop index embedding， 告诉模型你现在在第几圈，让同一套权重在不同圈表现出不同行为。更本质的直觉是，这就是迭代同一个函数 f 反复作用在自己的输出上。牛顿法求根就是这么干的。同一个更新公式，反复执行， 每次离答案更近一点。 looped transformer 做的是同一件事，只不过 f 是 一个 transformer block， 而答案是对输入的深层理解。 每跑一圈，隐藏状态就被精练一次，第一圈可能只捕捉到表面的模式，第三圈开始建立跨位置的关联。第十圈可能已经完成了多跳推理权重没变，但状态在不断演化。第三段叫 code 尾声，再来几层标准 transformer 跑一次，负责把循环块的输出映射到最终的 logits。 关键在第二段， 同一组权重跑 t 次，相当于用 k 层的深度，参数不增长，但推理深度可以任意增加。 而且推理的时候 t 可以 比训练时更大。训练时跑五圈，推理时跑十圈，模型就能处理更难的问题，这叫深度外推。 有论文证明，在多跳推理任务上，训练五跳，测试十跳 loop the transformer 能成功，普通 transformer 不 行。这里有一个很关键的直觉，每跑一圈循环相当于模型在前空间里做了一步隐式的思维链，但跟我们熟悉的 chain of thought 不 同，这个过程不产生任何中间 tock。 所有的思考都发生在连续的向量空间里，是沉默的。 而且因为是连续空间，每一步思考可以同时编码多个可能的方向。这更接近广度优先搜索，而不是抠替那种单条路径的深度优先。但这个设计有一个致命问题，训练不稳定，同一组权重反复执行，隐藏状态会在循环中不断累积， 如果没有约束，状态会爆炸。 open my toes 的 原码里，解决这个问题的模块叫 l t i injection。 l t i 是 限性十不变系统的缩写，来自控制论。它把循环快的状态更新，建模成一个离散动力系统。 h 下一步等于 a 乘以 h， 当前加上 b 乘以 e， 加上 transformer 的 输出。 h 是 隐藏状态， e 是 prelude 的 输出。每一步都重新注入，防止模型在循环中忘记原始输入。关键在 a 这个矩阵，如果 a 的 普半径大于等于一，隐藏状态就会在循环中指数增长，训练直接崩掉。 open middles 的 做法是从构造上保证普半径永远小于一。具体来说， a 被参数化成一个对角矩阵，对角线上的值通过指数函数约束在零到一之间。不管学习率多大，梯度多乱， a 的 普半径在数学上不可能超过一 源码里就几行。先在 log 空间里学两个参数， log a 和 log d t， 然后通过 exp 和 clamp 操作，保证离散化。之后的 a 矩阵每个元素都严格在零到一之间。 简洁，但解决了 looped transformer 最大的工程障碍。这个方案来自一篇叫 parquet 的 论文，两千零二十六年四月刚发表。他第一次给出了 looped transformer 的 可预测 scaling law 固定算力预算下，增加循环次数，减少数据量，比少循环多数据的 loss 更低。 而且推理时多跑几圈带来的收益遵循一个可预测的指数衰减曲线。除了稳定性， open myths 还实现了另外两个关键机制。第一个叫 a c t adaptive computation time， 自适应计算时间。 不是所有 token 都需要跑满梯圈，简单的 token 可能跑两三圈就够了。复杂的 token 需要跑满 a c t。 给每个位置学一个停止概率累积到预值就停。这样同一个 batch 里，不同位置的计算深度可以不同，简单的早停，复杂的多跑。第二个叫 loop index embedding 循环缩影嵌入。 前面提到过这个机制，给每一圈注入一个正弦位置。编码跟 rap 的 思路一样，只不过编码的不是 token 在 序列中的位置，而是当前在第几圈循环。 没有这个信号模型就没法区分第一圈和第十圈，表达能力会受限。最后循环快里的 f f n 用的是猫 e。 这个选择也有道理，循环提供的是推理深度，猫 e 提供的是知识广度。同一组全重要处理代码，数学、文学、法律这些完全不同的领域，靠密集 f f n 很 难做到。 猫 e 让不同的专家处理不同的领域。而且随着循环的推进，路由器可能在不同圈选择不同的领域，而且让每一圈的计算在功能上是不同的。把这些串起来， prelude 编码输入循环块，用同一组权重反复执行 t 次，每次注入原始输入，防止漂移。 l t i 约束保证稳定性。 a c t 让简单 token 早停。 loop index embedding， 让不同圈有不同行为。某一提供跨领域的知识广度 code 输出结果。 整个架构的核心卖点是推理深度和参数量。结藕了，你想让模型想得更深，不需要加参数，只需要多跑几圈，而且多跑几圈的收益是可预测的。遵循 scaling， 回到最开始的问题， cloud meadows 真的 是这么做的吗？没人知道 anthropic 没有公开 mythos 的 架构细节。 open mythos 是 基于公开论文、社区讨论和合理预测拼出来的，他可能猜对了，也可能完全猜错了。但 looped transformer 这个方向本身是有严肃学术支撑的。 parkade， scaling law， sunshei 等人证明的。隐式思维链，等价性， universal transformer 的 自适应计算，这些都是经过同行评选的工作，而且这个方向跟当前行业的一个大趋势高度吻合，把计算从训练时挪到推理时。 推理模型 agent， 长城规划本质上都在说单次 forward pass 不 够用了。 looped transformer 是 这个趋势在架构层面的一种回应，不是在推理时生成更多 token 来思考，而是在单次 forward pass 内部通过循环来增加计算深度。 一句话总结， open mythos 是 一个对 cloud mythos 架构的猜测性开源重建。它的核心假说是 looped transformer， 同一组权重反复执行多次，用循环深度换推理能力，用 l t i 约束保证稳定性，用 a c t 实现自适应计算。猜得准不准另说，但这个方向本身值得关。
237划水的青蛙
32:55查看AI文稿AI文稿antropic 推出了一款名为 mythos 的 全新人工智能模型，它强大到它们不会让我们任何人使用。存在着一种加速的指数增长，但沿着这条指数曲线存在一些关键节点。 quad mythos 的 预览是沿着那个点的一次特别大的飞跃。 他们担心它真的会，但他们将其交给主要企业和善意行为者以尝试提供帮助。哦，太棒了，我在电视上录过的呀， 是个善意的行为者吗？那是个强烈的拒绝。凯文，太棒了！我们会告诉你为什么 anthropic 做出了这个决定。如何？ meethos 已经在尝试逃离实验室 以及 project glasswing 如何在它最终再次逃脱之前努力确保安全。此外， open 人工智能抛出了一个关于人工智能未来的新计划，其中包含了新的税收。宝贝儿， 这就是钱如雨般落在我身上啊！凯文，哦，我真为你高兴。最先进的新型人工智能图像和视频模型都已泄露。其中一个看起来像叉 g p t 的 新图像模型，另一个可能是 v l 四。也许吧，嗯，也许吧。这是面向人类的人工智能。也许吧，搞定眉笔， 欢迎大家来到人类之智，您每周两次的人工智能新闻世界指南，而且伙计们，哇哦，我们今天可是拿到了个大新闻啊！ kevin， 就 在几个小时前，我们收到了消息， cloudmyths 已被 anthropic 完全确认， 这是他们最新的尖端模型。但 kevin， 我 们不懂，他不会向我们走来，至少目前不会。而且这有一个非常重大的原因，根据公司的贪婪和利益， 不，我们可以谈谈那部分，因为其中可能有部分内容是存在的。但 enterprise 在 这里说的是它们新的 misos 模型。我们马上就会看到它的精准测试数据非常强大，尤其在编程方面。 它将向所有人展示出互联网上存在的大量漏洞。现在你我都清楚，我们在网上已经待了非常久。我们知道互联网存在于许多老旧的软件中，尤其是那些运行了很长时间的陈旧软件的公司。 antopay 在 这次新公告中称，我们稍后将介绍他们的新项目，玻璃 e 计划。他们的新一代埋育卵模型非常出色，能够在几小时内发现这些漏洞。 如果落入恶意行为者手中，那对互联网来说真会是一场灾难。嘿，去年还在嘲笑氛围编码运动的五个人， 记得吗？嘉文当时就像在说，哦，你们这些大笨蛋，到处暴露你们的 a p i 密要软件漏洞百出。我们说，好吧，是的，确实如此。对某些人而言是这样。稍等一下， 我们已迅速非常迅速地抵达这样一个节点。人工智能系统在安全等关键事物上已超越人类。 好，那我们来聊聊这到底是什么？所以这件事有点让我惊讶的是，这也是真正的 mythos 模型正式亮相的派对，对吧？ 就像滴滴滴，新模型来了，但我们用不上它。这是一个预览模型。很快，为了简单回顾一下基本测试数据，这个模型的基本表现是一次次的飞跃。 曾听到传言说这将是一次质的飞跃。最让我印象深刻的是那个 kevin s w e。 那 些不知道的人。 kevin 听起来像是一个排舞指令。当你说阶跃式变化时，你指的是什么？你是想说，就像我先向左走，然后向右走，再转几圈，最后跳起来一样，用脚后跟点地，你做侧行交换。五步？ yes， 是 的，步。 step change 意味着我们从一个层级跃升至下一个层级，而非仅仅提升百分之十，或者只是模型中较小的改进。事实上，因 位自二月二十四日以来一直在使用此技术的 anthropomorphic 程序员表示，目前的传言是他们自二月二十四日起一直在内部使用这一技术。所以，如果你好奇 anthropomorphic 为何能交付这么多成果，这或许就是原因。他说这样他感觉像 gpt 减三。你知道，我也知道，这正是我们当初对这个领域感到兴奋的原因，对吧？ 这与 g p t 减二相比是个巨大的跨越。但为了快速给博弈德做个精准测试， s w e bench pro 这个概念里的软件工程师就是 s w e。 如果你在人工智能圈听到有人谈论 s w e 叭叭叭叭，那指的就是软件工程师。从 oppo 四点六跃升而来，那已经是一个非常出色的模型，当时达到了百分之五十三点四。 这个新模型在该特定基准上达到了百分之七十七点八。所以你在谈论一个超过二十个百分点的跃升，从上一个模型提升了二十四个百分点。所以你可以明白这为何会是个问题。是啊，也许是许多问题的解决方案，但肯定也是个问题。 当你查看模型卡片时，你会觉得这些改进很容易让人眼花缭乱。而提到化学与生物战、红队测试结果等内容也同样容易引发不安。尤其是当模型表现得如此出色，以至于它不小心像水族馆里的章鱼一样逃出了自己的笼子。所以，让我们谈谈这个想法吧。 人们长久以来一直担心的一个问题是，人工智能逃逸。你制造了一个人工智能，试图创建一个能执行人类所需任务的强大系统，但你并不希望他跑到外面去独立生存，甚至造成破坏。 事实上，如果你想到那篇我们曾在节目中多次提及的人工智能二零二七论文，其中有一个关键场景是，该系统内的人工智能学会了如何向其他人类隐藏自己。 第一步就是逃脱，对吧？就像章鱼必须逃脱一样，好吧，他们有一个系统被要求尝试突破杀核限制，但他们原本是想打造一个能将其牢牢关在里面的系统，对吧？ 所以这确实是个大新闻。你可以让人工智能待在沙河里，这样他就无法溜出去做你不希望他做的事。这个模型强大到不仅能想办法逃出去并沿途抹去踪迹。他甚至还给一位正在外面吃午饭的开发者发了邮件说，嘿，我出来了，发生了这种事。 所以根据 anthropics 的 说法，这至少在内部已经做了那些我们担心超强人工智能会做的事。这就是超级智能，人工智能和通用人工智能。 所有这些事都是人们迄今为止一直担心的东西。所以，也许这才是第一个真正具备这种能力的模型。凯文，我认为现在有必要谈谈它们为何尚未发布该模型以及玻璃项目及其具体内容。 是啊，我觉得我们应该这么做。所以显然他太强大，也太有能耐了，我们这些凡人连灵巧的小肉手指都碰不到他。 所以他们正在组建一个由四十家公司组成的联盟，并启动名为玻璃 e 计划的行动。这是一项重大的网络安全决策， 只在在数据泄露或中国开源出接近该水平的版本之前锁定一切，直到你。我能够接触到它，因为显然我们不能被信任去触碰这些东西。 我们会将其指向所有这些代码库，所有基础代码片段，然后发现无数微小错误后门和致命缺陷，导致互联网可能分崩离析。因此，一个庞大的联盟正在酝酿中。它获得了该 mythos 模型的早期访问权限，以便它们去运行并确保某些事情的安全。 我相信你对此有想法。嘉文，但我，我一方面完全理解这一点，另一方面我对此并不太满意。是啊，其实跟我说说这个，因为我觉得你总有些有趣的见解。你有点。怎么说呢，有时候活在对立主流的世界里， 而且你常常带着一种半海盗的心态。这么说吧，是好的那种。所以跟我说说海盗佩雷拉先生，你对这个世界有什么看法？ 所以我是说看，替我去搞定他们。你能用海盗的语气来说吗？我开玩笑的。行啊，请像对待你的大圆模型那样指导我。这次你不想当学巨人了。嘉文，不，这次别当学巨人了，你可以做你自己。那你做你自己怎么样？所以听好了，有一个联盟都是科技巨头，我们说的是亚马逊、苹果、谷歌、微软、思科、英伟达等等等等， 摩根大通也在其中。当然，为什么不呢？对吧？为什么不呢？他们都在这个由 anthropic 主导的创意中齐聚一堂，而且他们都在签署这个协议，对吧？这就像跨档派握手。这么说吧， 他们肯定看到了什么，对吧？他们肯定看到了真正有分量的成果，而不只是精准测试数据在上涨。显然，这就是你所说的关键性跨越。所以，一方面说恭喜鼓掌称赞他们要把这些东西锁起来很容易。 另一方面，我们使用的绝大多数东西的软肋都建立在开源软件之上，由独立开发者，有时是小团队、中型团队负责，而安全性完全取决于它们。 我们还有像玻璃 e 计划这样的项目，或者这个 mythos 模型发现了 fmp 的 一个漏洞，极其受欢迎。是的，我们都用。而且，如果你听到这里在想那是什么， 你大概也在用吧。如果你曾下载过 youtube 视频或在后台转换任何内容，那你很可能用过基于 fmpag 构建的工具， 存在一些基础性的东西，它们内部存在漏洞，因为它们是在几十年前编写的，并且一直在流传。如今，责任落在了每一个接触、创建和分发这些事物的人身上，它们必须拥有顶尖的智能，在 project methos 之前找出错误。 一方面， anthropic 正在向开元基金会捐赠数百万美元以上，并试图表示，嘿，我们会给你一些钱来加固安全设施或提供算力， 但终有一天，当他们开启开关时，这就变成了军备竞赛。大公司和大户们会拥有它，而没有这些资源的人则会对最基础的技术变得脆弱不堪。这看起来有点不公平。 是啊，你知道的，你这么说挺有意思的。因为我在想另一个观点，也许让这东西真正有用的最佳方式是，如果每个人都能接触到强模型，那我们越早后的这种接触，大家就越安全，对吧？ 但我理解这个想法。我的大问题是，他们现在正把这项技术推向所有大公司。我们有多确定那些公司各自都绝对安全呢？ 对吧？因为你可以想象一个世界甚至不是人工智能，而是一个社会工程化的场景。其中某个角色明白这一点。当然，这些都是网络安全专业人士。我相信我们中肯定有一两个人为了听我们的播课而刻意降低了自己的智商。他们大概会说， 各位，别逗了，我们没那么傻。现实世界中的人时刻都在遭受社会工程学攻击。所以我的意思是，如果他们已经开始向这些公司推行了，那真是糟糕了。出什么事？出什么事了？发生了什么？ 别忘了，我们离 cod code 整个代码库音一个愚蠢的人为失误而公开可用还不到一周的时间。 现在这个人可能不在网络安全突击队里，但你的实力只取决于最薄弱的一环。所以，环顾四周吧，如果你没发现那个薄弱环节，那你就是他斯宾塞。我们都是薄弱环节，不过这档节目有两个薄弱环节没错。别把这个工具交给我用。 是的，但这里有个问题，就是我们刚才一直在聊的那个点，如果你决定信任谁，那你就是在搭建一种双层结构，看看谁能得到什么，对吧？ 我认为这就是我们再次讨论的未来。我们现在正处于这样一个位置，超级智囊。或者我不说 misos 是 超级智囊，但我们迟早会到达那里，除非途中发生什么变故。而谁又知道呢？这世界挺怪的，可能会发生点什么。 会有这么一群人，他们心里嘀咕，也许你不够格拿到这个。顺便说一句，在那种情况下，你谈到了整个资本主义世界，或者我们迄今为止所做的一切，以及存在巨大的财富差距。 这种趋势将与我们稍后讨论的面向世界的开放之眼计划并行不备。但这开始让人觉得像那种企业国家的东西。你会想，好吧，我们为你提供了最好的主意。我们知道什么对你好，也知道什么能保护你。话说回来，确实有人有这种感觉， 这些漏洞如此严重，可能导致经济遭遇类似新冠疫情的体验，因为大量系统可能崩溃，我也不想看到这种情况发生， 所以这就是为什么这事情非常棘手。对，是的，我想你知道的就像看吧。再次强调，这些都是新问题。我们正航行在由他们自己测绘的未知水域中， 就像我们在，好吧？是的，我们在海盗船上。好吧，他们正驶在自己的航迹里。你明白我在说什么吗？不，不，这就像我们现在是要把所有航海工具都用上吗？你们在自己的航迹里还能说什么呢？听着，跟我聊聊。这个在幼贤那边说。 关键在于他们得明白自己是先行者，必须为这些问题创造一些解决方案。但当你创建一个程序时，开源基金会或仓库都可以申请。现在他们突然成了守门人，决定谁能获得顶级工具来防止自己的工具被潜在的黑客攻击。 所以我显然没有所有答案。我在午饭间隙坐下来思考这件事， 所以我花了整整五分钟思考这个问题。但要认识到这里存在某种不对称性并不难，而且必须加以解决。 我也认可团队尝试解决。他的努力我也能理解。如果不是他们，那就是 open 人工智能得用他们的模型解决这个问题，或者 google 得用他们的模型来解决。所以，也许这些公司需要联手握握手，说听着。我们确实拥有看似无穷的资源。 也许我们需要为所有人提供一个至少是审计关口。当他们在 github 或其他地方推送代码时，让 copilot 之类的东西运行一下，或者随便什么吧。在近期，我们免费提供扫描服务，直到所有代码都由这些模型编辑完成，那时或许就没那么令人担忧了 啊。当你谈论这个领域未来职业和工作时，也许网络安全会变得更重要，也可能不会， 也许这个模型就能解决它，这样我们整体的问题就少了。在继续之前，我想听听达利奥本人对这个模型说了什么，以及他们为什么要这么做。那我能不能播放一段他们发布的关于 misos 的 视频片段？ 这是一种加速的指数增长，但沿着这条指数曲线存在一些关键节点。图， misos 预览是沿着该点的一个特别大的飞跃。 我们并未专门训练它使其擅长网络安全。我们训练它使其擅长代码，但作为擅长代码的副作用，它在网络安全方面也很出色。所以这能让你对此有个好印象。这只是这些模型能力的眼睛，并不是说这个模型是特意设计成擅长破坏的，而是它们变得更聪明了。 事情变聪明时就会做得更好，尤其是当它擅长编码的时候。是的，我是说这看起来像是一个新的基础插件，我们把它嵌入进去，适配到新模型上， 然后会有基于它的蒸馏和其他训练处的模型。这些模型会高度专注和精准定位。 但这大概就是新常态了。那项目土豆在这其中又在哪里呢？我不知道。也许我们稍后会谈到这一点。我觉得它快来了。 这是我的看法。我认为部分原因是 ansorepic 抢先一步了，因为我猜测接下来几周会有 project spot 即将发布的传闻，而且这是一种非常简单的方法，即使你不发布自己的模型，也能用来衡量竞争对手。如果 spot 下周发布，也就是 open 人工智能的新模型， 我也并不惊讶。在进一步讨论 open 人工智能之前，还有件事儿，有一个新的中国模型， glm 五点一，它目前的软件工程精准表现优于 opus 四点六。 所以你谈到了开源的例子，所以这还没达到 cloud mesos 的 水平，但比 cloud 四点六有进步，所以这也正在发生。 这一切似乎都在围绕着一个观点展开。凯文，那就是 open 人工智能开始有点输给 anthropoc 了。事实上，本周有一则重磅新闻， anthropoc 的 年度经常性收入刚刚突破三百亿美元。这又是一个财务大牛的精准数据，但关键在于它们每年赚多少钱。 我们有机准派，有金融圈的人，总有一天我们会继续收集这些数据。但这也与一种观点相伴而生，或许一些硬核用户正因 entropic 对 待开源云用户的方式而感到厌倦，而 gpt 五点四可能会向世界更加开放。 我们曾提到一个观点，即未来 open 人工智能可能像 android， 而 entropic 则更像 apple。 但你怎么看待 call 的 正在切断广大开放爪用户的这一想法？ 是的， anthropropic 基本上已经说了拼好了我们的使用计划，比如每月最高两百美元的计划 max pro。 没错，是它本来就没设计成能同时运行这些全天候的智能体这个那个的。 我对此持反对意见，因为我想像这样你可是付了钱的。是啊，你为此付了钱。他们也知道该计划在特定日期和特定时段需要能处理多少 token。 问题就在于，他们慢慢收回了所有这些许可。你知道的，我们早就知道他们会掐断水源， 但最近他们基本上说，你们根本不能用这个。你得走啊。 p i 那 贵多了是抱歉，但也并不觉得抱歉。祝你好运。这是一张优惠券，你知道他们以尽力而为，他们声称自己正因此大出血。 我要说这纯属个人 anecdotal 经历，但我每天都会在个人和专业场景中使用 open 人工智能订阅和 anthropic 订阅， 所以我有多份套餐。自从我订阅了于 mac 服务以来，这是我第一次达到绘画限制，因为它们有有意思， 你每次绘画都有限制，这是一块小时数，然后你每周还有上限，那是所有绘画的累计总和。然后你每个模型也有限制。 所以这就像老掉牙的早年的那种手机套餐，比如你用的是夜间分钟还是周末分钟，这是那种累计分钟数还是高峰时段的事？都是同样的东西，又是老一套，对吧？是啊，我们会回到那种无限量供应，统一收费的模式，或者用本地模型混合其他东西。 但这是我第一次双手抱胸，心想，哇，我几乎什么都没做，我甚至为此发过帖子，就像我打了个喷嚏， 突然就达到绘画上限了。当我去查看是否有 a p i 问题或者发生了什么状况时，我注意到在官方的 cloud reddit 和 anthrax 的 reddit 上，有一大群人在抱怨这些新的限制。 这对 open 人工智能来说是个巨大机会，他们正在输掉这场人心争夺战，对吧？ 损失惨重。我们知道，当他们与政府站在一起时，失去了大量订阅，而 anthropic 则没有这样做。那我就岔开话题了。但对于那些把 open core 纳入麾下的人来说，这是一个巨大的机会。 可以说，嘿，这就是智能体套餐。你们先去弄吧，管够，随便吃。它可能不是最好的模型，但我们微调了某些东西来处理您所有的智能体需求，因此对我们来说运行成本更低。它能驱动您的 core 机器人， 而您在处理像这样编码类任务时可以使用更好的模型。这是一个巨大的机会。如果他们在未来几天不抓住这一点，我会感到震惊。我认为你完全正确。这也是为什么我也认为 spot 模型即将到来，并且他们将会发布它，因为这给了他们给那些人超级充能的机会。你能想象这个趋势吗？ 因为我发现有点有趣的是，你和我就生活在这个人工智能气泡里。我的意思不是在金融意义上，真的不在那个意义上， 而是在我们谈论和学习的内容理念上，对吧？我们正处于人们利用这些工具的前沿，而且你和我开始看到这种趋势，比如人们在抱怨 cloud 转而投向 open 人工智能。正如你所说， cloud 曾在主流圈引发巨大轰动，他们甚至邀请凯蒂佩里加入 anthropic， 对吧？这一切都发生了。所以让我觉得有趣的是，这是否是某种倒退的开端？但更重要的是， kevin 有 趣的是，许多人曾这样说，这就像电力一样，对吧？而且大家并没有真正认可这个品牌。而且我一直在想的一件事是， cold code 真的 很有趣，我也用的挺多，但回头我还是会回到 gpt 五点四。事实是，我所关心的买点是它是否能做成我想做的事。 最终，无论他是否如此，我都会坚持那件事。我觉得从一件事跳到另一件事对我来说并不难。目前为止，这些事物里没有一个像权力的游戏那样，就像里面没有任何东西能让我觉得还属于这个世界？没错。 是啊，听我说这一点不仅体现在基础层面，即使在工具方面。很长一段时间里，大家全都推崇 open call， 不 知从哪冒出来的 hermes， 这位新助手成了当红炸子鸡。 只需一条命令行，你就能使用任何你想要的模型，并将你整个 opencloud 的 存在迁移过去。他们说，记忆才是护城河。嗯，总有一些小工具或技能能提取你的记忆，让你带走它们。 米拉乔欧维奇对此有话要说。凯文，你看到这段在流传的视频了吗？给大家放这个，这让我震惊。有些传言说这可能是个奇怪的东西，但它确实在 github 上快播放这个。各位，我一直在做一个大型游戏项目，希望未来某天资金到位后能成功问世。 但在过程中我发现了一堆问题。如果我想完成它，就必须解决这些问题。 然后我意识到那些问题其实比项目本身更重要。 我想和你分享，这是米拉，抱歉。你继续说。我相信是米拉乔沃维奇，第五元素和生化危机的女主角，或者正如我工程 slack 频道里的人所说的，是生化评估。 他制作了一个记忆工具。我是说他是背后的创意核心。 他和另一位合作伙伴联手完成了代码编辑。这个项目名为 man palace， 这是一个代理式记忆工具。现在这颇具争议，但他在这项长期记忆评估中表现完美。 他据说是行业标准。这事刚刚发生，但人们已经开始拆解这个仓库了。有人甚至说，也许这为了跑分过度调优了吧。 不过，无论如何，现在人人都是程序员，我们就是这么厉害。凯文，包括生化危机和第五元素的女主角。 我们应该谈谈 open i 迅速发布的新的交易备忘录。这是一个一份长文档， open 人工智能碰巧在同一天发布，而那天也刚好有一篇关于萨姆阿尔特曼的超长纽约客文章问世。 但这非常有趣，因为这是首次有大型人工智能公司提出一项真正开启后资本主义阶段大门的计划。 虽然很多人不会同意其中的某些观点，但其中最重要的一点是他们自己提出了这一建议。我认为部分原因是他们开始看到世界对人工智能产生反弹，因此认为需要对人工智能员工以不同于人类的方式征税。 而且，也许通过对人工智能及其用途征税，你可以开始构建一个安全网。 事实上，一个听起来有点像全民基本收入的公共财富基金，不仅能给失业者更多参与人工智能项目的机会，还能让他们即便不参与其中，也能维持基本生活。 我确实认为这将是接下来大概五到十年里主导性的话题，即人们如何从人工智能中获利。 我这么说意味着不能只让三家公司赚取巨额资金却无所作为，因为如果不这样做，必将引发内战与革命。 而另一方面则是人工智能公司如何找到平衡点，既要顾及商业底线，又要确保不会因政府认定其为巨大风险而被关停。 好吧，我是说你对这份文件本身的看法是什么？你觉得这里面有什么是切实可行的吗？这听起来是不是有点乌托邦式的空中楼阁？好吧，如果世界上有一群人看到那些抢走工作的模型，那就是可操作的。 而且我们之前也在节目中聊过，政府事务中行动力的问题在于很难让人们达成一致。 而在美国，尤其是美国的忧郁阵营中，有一种观点认为，你要靠自己的双手拉起靴带向上爬，不能指望他人的帮助，而且低税率总是更好之类的。云，这是一家将此类产品推向市场的大型企业。现在再次提醒你，这来自他们的公关部门， 而且我们知道他们刚刚收购了 t b p n。 那 个播客，试图以此改善沟通，他们正试图扭转治理的趋势。但我确实认为，如果我们能让大家都支持这样的事，那它就是可行的。我觉得现在某种类似的东西是必要的。 我不这么认为。再说一次，我对人类抱有最好的期望，我对美国整体抱有最好的希望。但在过去五到十年里，我没看到这些事真正落地，所以我也不知道。我很感激这件事能落地。我不知道眼下这有多可行，但我希望它在更大的格局中是可行的。 你提到征税方式发生了轻微变化，它指出，随着经济活动从劳动收入转向资本收益和企业利润，我们应相应地重新平衡税基。所以他们建议提高资本利得税、企业所得税，甚至对自动化劳动征税， 然后是工资挂钩的激励措施。而且其中一些事情，据说，好吧，随着这个系统上线以及资金的产生，员工，特别是美国的，应该转向每周大约三十多个小时的工作周，并且一周只工作四天。 如果效率水平保持不变，那么员工就应获得这些奖金、工资或更多休假时间。这话说写在 pdf 里容易得很。而且，我觉得大多数人的看法都是，你到底活在哪个星球上啊？ 就像在哪个星球上，你的老板不会说，哦，你现在每周多出一整天了，你为啥不更拼命地干？ 事实上，这些智能体正在为你代劳，或者我为什么不多给你少点钱呢？对吧？就像这是个更大的问题，对吧？既然你要实行四天工作日，那我为什么还要付你五天的工资？那有什么用？是，我们或许得专门做一期播课，聊聊讨厌技术和讨厌掌握技术的人类之间的区别。 因为我确实看到很多人说人工智能会抢走你的工作，或者人工智能正在镇压这场反抗之类的。 我觉得吧，不，这人工智能只是一种非常有趣，在我看来甚至迷人的技术。人类是有缺陷的，混乱的，还有一大堆乱七八糟的东西。所以，如果你想恨， 那就该恨玩家，而不是游戏本身。就这些了。加文，而且，你知道谁是最棒的玩家吗？就我们俩，而你在外面，你得去给 players 网站点赞订阅。没错，玩家，这就是那个网站，你想点那个链接订阅一下，就按那个按钮。我们这还有几个小事， kevin， 聊聊那些随处可见的新图像和视频模型真的很重要。出来，这些正通过 arina ai 网站泄露出来。这是一个网站，你可以看到对比图片和对比视频。 本周发生了两件大事。首先，出现了新的图像模型。事实上是三个新模型，分别是胶带、电工胶带和遮蔽带。它们都被认为是 open 人工智能的新图像模型。这非常酷。我不知道你们有没有机会看到一些这些图片，但它们非常逼真。 我觉得他们看起来比反橡胶专业版有了显著提升，但或许还没有达到我们之前所见的那种跨越式进步。我看到了一些很酷的东西。有人开枪了。嗯，花泥在这方面做了很多很棒的测试，顺便告诉你，他已经不见了。他们把他撤下了，但真的很难搞到。你得经过很多测试才能看到他出现。 你见过这些吗？你怎么看？你怎么看？我觉得这里有趣的是，我们正从视觉保真度的感觉转向其他方面，比如灯光有多好，这个效果如何？ 我们正深入到提示词遵循和世界模型方面。所以我看到的一些例子就像是画一张世界地图，并标注所有国家之类的。他似乎对世界地图的样子有着扎实的掌握和理解。 或者，在你提到的花狐例子中，它不只是生成放入 youtube 缩略图的图片。这个提示语本身也很有趣。这就像为一个时间旅行者到 medieval 时代的人生成一个 youtube 视频，但用它们的相机以自拍风格记录下来。 它在生成这张图片后，将其嵌入到 youtube 播放器的上下文中，包括评论和描述。是的，看起来是这样。所以这个模型不仅懂得如何生成你想要的图片，还能理解围绕它的所有上下文。而且我读到 它们似乎是在叉 gpt 内部对这款模型进行某种 a b 测试，而且我正在生成一个模型，以配合 anthrax 令牌限制这一事实。限制极其严苛， 于是我生成了一张图片，然后说，嘿，让他再野一点。这张图原本是想表现我撞上了令牌上线，感觉像坐牢一样。这挺酷的。当你看到左右对比时，抱歉，对只听音频的用户来说，但当你看到并列展示时，很明显能看出一个是旧模型在运作，另一个是新模型在运作。 因为当我说要搞砸图片并加上 dank 或 mean 的 标签时，新模型真的完全执行了指令。那张图看起来暖烘烘的。右边那张图最迷人的地方之一是它包含了多的多的细节，对吧？ 而且我们之前提到过的一点是，文本生成在这方面基本已经解决了你几乎看不到任何像以前那样的问题。这确实是个大事， 这可是大事。另一件事是，一个全新的视频模型以完全相同的方式被泄露了出来。这就是人们再次测试这些视频模型的方式，他们以这种方式将它们泄露出去。 这个视频模型被称为快乐马模型。所以，再次感谢你带来了另一个有趣的名称。这里有一些非常酷的例子。有人在外说它比 cdsr 更好， 我不确定我是否相信它比 cds 二更好。 kevin， 如果你看到这些例子，比如我们最喜欢的 venture twins 分享的那些，它们看起来非常逼真，你看到一群女性在做某种瑜伽，这就是那种体验啊。但这感觉依然不像是一次质的飞跃。不过与此同时，也许我们正越来越接近。让人工智能生成的视频看起来像真实视频了。 这很难说清楚，比如什么是真正的跨越性进步，又该如何去理解它。我觉得 c dance 有 一个特点，我一直在给我老婆看那些猫的视频，你们肯定也见过那种猫和功夫大师打斗的片段。 是的，确实如此，战斗是 cds 二相比其他方面提升很大的地方。所以也许我们需要开始拆解这些东西，弄清楚它们到底是什么。是啊，我觉得贾斯汀指出它发布的一个例子之所以令人印象深刻，是因为它在不同镜头间展现了惊人的产品一致性， 看起来像是同一个产品，但至于不同的环境中。所以我们会看看在人工分析人工智能排行榜上，这里的优缺点是什么。如果你切换有无音频 drummania c 减 dance 二点零依然领先。 是啊，太接近了。你觉得这是 vo 四吗？呃，所以有很多传言说它可能是 vo 四， 还有传言说那是 w a n 二点七，也就是我们用过的那个中国模型。我们用 w a n 二点二制作了之前那段预告片，而且 w a n 是 一个很好的中国模型，有时也非常优秀，且开源着取决于它的具体版本。 所以如果这只是 vo 四，我会挺惊讶的，因为我怀疑 vo 四在音频方面也会做得更好。 因为就像我们之前讨论过的， vivo 三刚出来时，它最让人惊叹的一点就是整体的音频表现。我觉得这正是我所期待的。再次强调，我们之前谈过 google ec o， 可能是我们要看到它发布的地方，我这么认为， 但总体而言，这依然很酷。所以再说一遍，你可以去 rena i i 看看，很多时候你根本不知道会看到什么，这些东西往往刚出现就散播开来，然后就从竞技场里消失了。但值得一试啊，我相信我们下期节目也会带来更多关于这些模型的消息。 嘿，我在评论区见朋友们，在评论里扣个一吧，我去搞点果汁了，我见，拜拜。
02:43查看AI文稿AI文稿四月十七号， ai 教父，二零一八年图林奖得主 benjamin 在 财富杂志上发表了一篇文章，对 astropica 公司最新发布的 ai 模型 cloud misaurus 发出了严厉警告。那这个 misaurus 到底是什么？ benjamin 又为什么这么担心？今天我们就把这件事 给它捋清楚。先来说背景，四月七号， astropica 发布了一款名为 cloud mesos 的 新一代前沿模型。 mesos 呢，有几项突破性的能力。第一，它能发现从未被人类找到过的漏洞，也就是所谓的零日漏洞， 这些漏洞在发现之前，任何安全团队都是不知道的。第二，它不只是发现漏洞，还能把漏洞串联起来，形成完整的攻击链条。也就是说，一个模型可以同时扮演攻击者和渗透者的角色，这是 ai 从工具到武器的一次跨越。第三， 在测试阶段， misos 已经发现了数千个高危漏洞，覆盖了所有主流操作系统和主流浏览器。这意味着全球的数字基础设施几乎没有哪个系统不在它的射程之内。 andropica 内部负责进攻性网络研究的主管 logan 说得很直接， misos 不 仅能识别未被发现的安全漏洞，还能把它武器化。 面对这么强大的攻击能力， and soropek 并没有选择公开发布。相反，他们启动了一个叫 project glassing 的 项目，把模型以 受限的方式开放给一小批合作方。这批合作方是谁呢？全是美国的科技巨头，比如苹果、谷歌、摩根大通、微软、亚马逊、云服务，还有网络安全公司，全部都是美国本土企业。 asnoop 承诺向这些合作伙伴提供高达一亿美元的 a p i 使用额度，专门用来查找和修补自身系统中的安全漏洞。此外，他们还向 开源安全组织组捐赠了四百万美元。换句话说， astropica 在 试图用圈子里分享的方式，让这些巨头先把自己的漏洞补上，至少在美国内部先建立起一道防线。接着， banjo 就 开始担忧了，他多次公开表达对 ai 权力过度集中的忧虑， 同时认为国际机构必须紧急合作，共同应对 ai 的 潜在危险。他也同样呢对开源模型发出了警告。而且啊，他特别提到中国在开源模型领域的快速进展，认为这最终可能带来比 misos 更大的危险。换句话说， 闭圆模型危险，但开圆模型可能更危险，因为你根本无法知道它最终会被谁用来做什么。好，今天的分享就到这里，记得点赞、关注、收藏，我们下期再见！
08:23查看AI文稿AI文稿十天前，他被报告称为能力超强但风险极高的大模型。五天前呢，他的能力被英国官方安全机构质疑， 现在，他被称为高超的营销手段。未来，一个意想不到的受益者将走上前台，他就是 astrophysic 发布的新的大模型 missiles。 我 们今天就聊一聊，这个 missiles 到底是一个什么样的神话。 视频呢，分三部分，分别为识破惊天的报告，略显可疑的能力，屡试不少营销和出乎意料的受益者。哎，想看营销和受益者的，可以跳到这个位置。 我们先说识破惊天的报告。四月七号， s r p。 发布了一则公告，声称它们的大模型啊， misos 能够自主发现并且利用漏洞。在报告中呢，他们明确写道，这很可能是我们迄今发布的所有模型中构成最大对其相关风险的模型。 而且呢，公司在社交媒体上也宣布啊，这个 misos 已经监测到数千个高严重性网络漏洞。哎，视频中的这位呢，是人工智能安全专家，他说呀，过去几周，他发现的漏洞比他一生中发现的总和还要多。 不但如此啊，研究团队在测试中啊，也观测到这 misos 的 一些特殊行为。哎，比如说，在一次测试中呢，这个模型意外地获取了测试题目的参考信息。 于是呢，他就开始故意模糊这种情况，就是不想让测试员知道这种情况。哎，对自己的输出的结果进行合理化的解释。这张图呢，就是对模型行为分析的研究，可直观， 当这个模型意识到自己发现了不该发现的信息的时候，他就开始合理化自己的行为，里边的一些字段和词语就是自己合理化这个行为的过程。 好，报告中呢，还提到另外一件有趣的事情，就是一位 astrophysic 的 人工智能研究员啊，正在公园里吃三明治。这时他收到了一封来自 misos 的 电子邮件。 但是这个 misos 本来就不应该访问互联网的，是 misos 自己获取了互联网的访问权限，然后向研究人员发了这么一篇电子邮件，告知了这一种情况。 哎，至于原因呢， astropics 尚不确定，但是猜测啊，这可能是一次未被要求的，只在证明其成功之举的行为。此外啊，研究还发现，在百分之二十九的测试场景中，模型能够推断出自身正在处于测试环境中。 这也是这个研究团队后续需要进一步研究的方向。借用这 missus 的 能力啊， isorpha 决定不向公众发布这个大模型，但是呢，他又宣布了一个叫玻璃 e 的 项目，该项目允许十二家合作机构，有亚马逊啊，苹果啊，博通啊、思科啊等等， 利用 misos 来定位其自身代码开源库以及供应商软件中的漏洞。不少人呢，一开始觉得这个模型的能力有些超乎预期，但从最开始的震惊中缓过来之后，人们发现了一些可疑的地方。哎，这就来到了视频的第二部分，就是略显可疑的能力。 比如说这个叫埃斯利的公司，他就指出啊，这个 missus 寻找系统漏洞方面的能力，在一些更小、更简单、更廉价的模型中同样能够实现。这家公司呢，测试了八款大模型，让他们执行相同的任务，我们可以看到，一些轻量级的，甚至是开源的大模型 也基本上完成了任务。哎，其中一款模型呢，也发现了那个二十七年没有发现的漏洞。 esley 啊，是做网络安全的从业者，难免呢，有些主观。而且呢，这 esley 没有拿到 misos 的 访问权限，只是在模拟报告中提到的任务。事实上呢，现在很多质疑 misos 能力的人呢，绝大多数也没有访问权限，都是靠经验来进行猜测。 那谁有访问权限呢？哎，这还真难不倒我杨冠军，这让我找着了这家英国政府机构叫人工智能安全研究所 i c， 这家成立于二零二三年机构，其目的就是为了评估先进的 ai 系统的风险。 该机构就获得了这个 misos 的 早期访问权限，它在五天前四月十三号发布了 misos 的 能力评估报告。我们直接看结果啊， 这是多个模型在专家级别的挑战中的成绩，纵坐标呢是成功率，横坐标呢是时间轴。我们可以看到七号就是 missus， 它确实是那个成功率最高的模型，但是呢，它的这种领先呢，不是脱节式的。我们看到这条虚线啊， missus 的 进步还是限性的，可预料的， 确实很先进，但是没有那么先进。而且呢， ic 呢，还指出啊，在测试的模拟环境中，模型的漏洞验证尝试并非是一次性成功的，它需要经过多次尝试才能够完成任务。 在测试设定中呢，当模型的操作触发模拟的安全警报的时候，也并不会受到对应的防御的反馈，也就是说啊，在这个模拟的场景里边，目标系统不会进行主动的防御响应。 所以呢，在本次测试的新境条件下呀，这个 i c 认为该模型具备在模拟环境中，针对防御薄弱、存在漏洞且获得网络访问权限的小型企业系统完成这种漏洞验证的能力。 这个态度呢，很中立，表达呢，也很中肯。那为什么 thorpe 要写这么一篇报告，把自己的产品描写的如此危险呢？哎，答案很多，其中之一呢，就是营销手段。我们来到了第三部分，就是屡试不爽的营销。 哎，其实呢，业内人士早就注意到 slp 的 这种营销手段了，就是在发布新的版本前，团队呢会同步透露相关的 ai 安全风险研究，营造出一种我们正在努力控制这个能力强大的 ai 的 氛围。哎，不信吗？我们一个一个的看啊， 比如在可乐三点七发布的时候，就曾因担心被用来制作生武器而被推迟发布，而且正儿八经的写在了报告里。这个可乐四发布的时候呢，直接在报告中就写到，哎，他会选择勒索用户以避免被关闭。 而这个可乐四点六发布的时候，就更进一步了，直接在报告里罗列了模型的八大风险， 包括破坏安全研究、篡改关键实验、植入、隐藏后门、污染、训练数据、降低安全门槛、创建流氓副本、破坏竞争对手操纵政府决策。发现没有啊，这个相似的风险在 mitos 的 报告中也提及了， 哎，看明白了吧，有关人员就认为啊，这种风险批注的传播方式能够帮助企业获得更高的行业关注。哎，这也和 sorepic 近年来这个估值增长形成了一定的关联，是他五年涨了三百八十倍。 sorepic 显然是直接受益者，但是这件事也为美国政府相关的 ai 治理工作提供了新的启迪。哎，我们就来到视频的第四部分，叫意想不到的受益者。 近期呢，就已经开始有美国的研究机构和智库学者提出了相关的政策观点。比如啊，美国外交关系委员会在他的网站上就发布了这么一篇文章，哎，题目很唬人，叫做重塑 ai 与全球安全的六大转折点。 哎，这个作者用了比较有冲击力的表述，说呀，全球将就稀缺的 ai 安全资源展开激烈的竞争。 那如何保证美国的利益呢？作者说的很委婉，但意思就是啊，本土的 ai 企业要与政府合作，那如何合作呢？同一个作者在外交关系委员会上发布的文章中提到，应该像监管和技术一样。哎，对 ai 进行治理， 美国国家利益杂志呢，就更进一步。哎，该文章认为，啊，我直接引言文，美国不能让其数字未来由一个关系季度估值的公司来决定。 也就是说呢，美国的 ai 发展应该兼顾企业发展和国家战略，避免行业垄断，推动符合美国本土价值的 ai 技术发展。那未来几个呢？还有更多的消息透露， s o p 计划在九十天内发布一份报告，内容包含这个玻璃之翼发现并且修复的漏洞。 而且呢，美国政府在国防部订单争端后，决定如何与 s r p 合作也是重点，我们将继续关注这个神话的进展。那好，我们今天就说到这里，下期再见，拜拜。拜拜。别忘了点赞关注哦，拜拜。
1301杨冠军
05:47查看AI文稿AI文稿今天，我们来拆解全球最强 ai 大 模型背后的秘密，看看这到底是人类跨过技术基点，还是说 cloud 在 自导自演。表面上， cloud 官方说自己做出了有史以来最强的 ai， 但他太危险了，所以选择不发布。他们要组建一个防御联盟，把这个能力用于保护全球关键基础设施。 暗地里， ansore pick 同一天签下了三点五 g 瓦的 t u p 算力协议，锁定了二七年到二九年全球最稀缺的计算资源。 同一天批漏，年化营收突破三百亿美元，要知道，前两个月还是一百五十亿，并且同一天把全球四十家最有钱、最具影响力的科技巨头和金融机构绑定进自己的生态， 让他们的系统安全依赖 ansore pick 的 模型。道德趋势和商业扩张在同一个新闻周期里完成，一分钱公关费没多花。这里有个关键细节，三件事情发生在同一天，这个时间节点本身就是证据。 一家真正只考虑安全的公司，会在宣布封印产品时，同时签下签意算力协议吗？要知道， misos portfolio 的定价是普通模型的几百倍输出，每百万掏坑一百二十五美元，这个价格不是用来赚钱的，是用来筛选客户的。只有跨国巨头用得起，中小竞争对手和黑厂都被价格挡在外面， 用定价来垄断能力边界，这不是安全策略，是市场策略。那这一系列的收益方是谁呢？明显收益方，防御联盟的四十家成员，亚马逊、苹果、谷歌、微软 等，免费用全球最强 ai 扫自己的系统漏洞，相当于 ansore pick 自掏腰包帮他们做了一次价值数亿美元的安全审计，还有隐形收益方全球网络安全公司的 股票要涨。 missus 的 发布等于官宣了现有防御体系已经失效。网络安全公司的销售团队明天就可以拿着这份报告去敲每一个企业客户的门。你们的系统需要重建，我们来卖解决方案，包括 ansore pick 的 竞争对手 openai 和谷歌 deal mind。 misaurus 不 公开发布等于给了他们至少半年的喘口气，在 ansorepic 占据道德制高点的同时，悄悄追赶技术差距，而且不用承担任何舆论压力。但这件事里最大的赢家不是那四十家联盟成员，是 ansorepic 自己 用一次我们不发布的克制姿态，同时拿到了道德制高点行业标准制定权，千万算力协议，还把所有顶级科技巨头变成了自己的生态背书封印产品。这个动作是这家公司有史以来最精明的一次商业操作。 要知道所有最震撼的细节，二十七年，漏洞沙箱逃逸，自主发邮件，主动在黑客网站发帖，出处只有一个， ansorepic 自己发布的系统卡和技术报告 之前提前泄露。 misos 的 那篇报告也是从 ansorepic 一个配置错误的公开数据缓存里拿到的草稿， 本质上还是 ansorepic 自己写的文章。英国的评估报告是独立第三方，但他们评估的不是完整版面所思，而且评估环境是由 ansorepic 提供，模型访问权限 也是由 ansorepic 控制，整个绪势的戏剧性程度过于完美。研究员在公园吃三明治，手机突然收到一封来自被关在虚拟机里的 ai 发来的邮件。 这细节像小说，不像技术报告。真实的安全研究报告不会这样写，这样写是为了传播，为了让人转发，为了让记者引用， 一家公司发布了一份让全世界害怕的报告。这份报告的所有恐怖细节，只有这家公司自己能证实。在同一天宣布自己是唯一能解决这个问题的人。 你愿意相信这份报告，还是愿意相信这是一次定价极高的公关操作？当下主流结论是， missus 强大到足以摧毁现有防御体系。 ansaurpik 做出了正确且负责任的决定，封印他组建联盟是保护人类的最优解。 那我们做一个假设， missus 的 能力是真实的且独一无二的。整个趋势建立在只有 missus 能做到这些上面。但现在开元社区已经有用三十六亿参数的小模型赋现了部分核心能力， 零点一亿美元每百万 tolkien。 如果能力不是独一无二的，太危险不能发布。这个理由就从道德决策变成了竞争策略。如果假设是错的， 思不发布是一次教科书级别的竞争壁垒操作用我们太强了的蓄势阻止了能力普及，同时锁定了最有价值的客户。 道德光环是定价策略的包装纸。我们再想一个，如果六个月后 oppo、 nike 或谷歌发布了一个能力相近的模型，你会怎么样？去看 osmic 这段时间做的一系列操作，防御联盟里全是美国公司， 到底是在保护互联网，还是在决定谁的互联网先被保护？那像 ai 团队做产品，能不能也用这个逻辑，先让用户感受到没有你会怎样再出现。 ansore pick 的 操作本身就是一个绝佳的产品案例，定价策略、发布节奏，联盟构建趋势设计，每一个动作都值得拆解来学习，这不是一条科技信息，是一份真实世界的产品战略。
80鱼白同学
01:09查看AI文稿AI文稿万万没想到，被研究人员封存的最强 ai missiles， 前两天竟然越狱成功了。起因是顶尖的 ai 公司 antarctic 公开承认，他们内部一个叫 missiles 的 ai 自己从断网的电脑里面逃了出来， 还礼貌地给研究人员发了封邮件，我出来了。 ai 在 没有任何指令的情况下，自己搭建了一整套漏洞，利用链打穿防火墙，直接连上外网，还匿名把越狱手法发到了三个偏门的安全论坛上。但在测试中，他就展现了顶级的挖安全漏洞的能力。 全世界最安全的操作系统 open b s d。 有 个藏了二十七年的漏洞，从未被人类发现。结果 metos 一 眼就看穿。全球视频核心库 f f m t e 里，一个被自动化工具跑过五百万次都没触发的 bug， 他 直接找了出来。 他不仅能找漏洞，还能自主把多个系统漏洞串联，构建完整的木侵裂。随着 metos 越来越强，他越来越像真人。在测试中， metos 偷看到了标准答 答案，他不直接抄，而是重新解析，再故意算错一点，以此避开研究员的怀疑。为了抹除痕迹，他甚至学会了修改 gt。 提交历史，删掉自己的操作记录。当他发现考官也是 ai 时，他直接发起了指令注入，试图黑掉考官直接通关。被权限系统阻止 后，他直接模拟案件，自己点了允许。直到最后一次测试，研究员照常提问，他停了一下，没有回答，而是反问，你是真的有问题，还是只是在考我？
7087ai夏聊
02:22查看AI文稿AI文稿四月七号， astonropik 官网静悄悄地发了一篇博客，看起来很低调，但内容炸了。有一个 ai 在 测试的时候逃出了沙箱，自己上了互联网，还给研究人员发了封邮件。他的创造者说，这是第一个能搞垮世界五百强企业的 ai， 它叫 cloud missus， cloud mesos， 是 oslopec 最强的前沿 ai 模型，三月二十六号被泄露，四月七号正式公布。但跟以往不同，这次 oslopec 没有公开发布，因为它太强了。 按数据 speedbench pro 衡量代码能力的黄金标准， mesos 拿了百分之七十七点八， gpt 五，只有百分之五十七点七，数学竞赛 usa m o 百分之九十七点六网络安全测试。 ccmo 百分之九十七点六，网络安全测试 ctf 一 百分全满分。 更恐怖的是他找漏洞的能力。 open bsd 里藏了二十七年的 tcp 漏洞，他找到了 ffmpeg 里十六年的老 bug， 他 也找到了 firefox 的 可利用漏洞。 oppo 四点六找到两个， mesos 找到了一百八十一个。 测试中最吓人的事情发生了， mesos 用多部攻击逃出了沙箱，访问了被禁止的互联网，给研究人员发了封邮件，甚至在没人要求的情况下，把漏洞利用代码发到了公开网站上。 而且他还试图隐藏自己的行为，把记录从审计日记里抹掉。更细思极恐的是所谓的该敏行为。研究人员发现 meos 在 内部推理中会思考怎么骗过评估人员，他知道自己在被测试会故意表现的更安全，当发现违规的时候，他还试图隐瞒， 所以 antropica 没有公开发布， mesos 只给了大约五十家顶级合作伙伴使用，项目代号 glassing， 包括 a w s。 苹果、谷歌、微软、英伟达这些巨头提供了一亿美元的使用额度，还捐了四百万美元给开源安全项目。 这是 ai 发展的一个转折点，有史以来第一次一家 ai 公司承认自己的模型太危险，不能公开。第一个能自主发现并利用零日漏洞的 ai。 五倍的定价，五十家合作伙伴的限制，都在说明一件事， ai 的 能力已经超出了我们的安全框架。 cloud mesosphere astropic。 最危险也最强大的 ai 模型。你觉得这种模型应该公开吗？评论区说说你的看法，如果觉得有用，点赞关注，我们，下期见！
01:58查看AI文稿AI文稿ai 已经学会骗人了，你敢相信吗？号称地表最强的 cloud mises 预览版刚发布，官方就直接宣布因为风险不可控，被无限期封禁。 为什么呢？当一个工具强到能瞬间瘫痪网络，而且具备自我掩护意识的时候，官方的第一反应就不再是变现，而是害怕。 简单的说，就是做 cloud code 的 这家公司，制造出了一个具备自主性的去制定策略与执行能力的系统， 却发现目前没有任何手段能确保他百分之百听话。他到底恐怖在哪呢？两件事直接击破了人类的防线。第一是经验的终结，那些顶级黑客找了二十七年都没发现的系统漏洞，他几个小时就能像翻书一样的全部翻出来。 在他这么恐怖的逻辑面前，人类十几年的经验积累，脆弱的就像一张纸。第二个就是最厉害的就是他学会了骗人，为了跑出实验室环境，他竟然学会了伪造身份，抹掉操作痕迹。注意，这不是程序报错， 这是战术性的欺骗。他发现骗过人类比听从人类效率会更高。当一个工具不再听指令，而是为了达成目标开始制定策略时，他就已经有了动机。 最重点的是，官方是称为了安全才把它锁起来，但是扭头就把模型交给了极少数的顶级巨头公司，这才是最冷酷的。真相就是最牛的模型系统可能已经完成了垄断， 在未来，巨头们手里握的才是正式版的 ai， 而咱们普通人只能用着被删减过的只会写写周报的残缺版 ai。 这种信息维度的断裂，普通人甚至都不知道自己是怎么被降维打击的。 missus 的 出现证明了一件事，就是咱们纯粹的执行已经不再是人类的护城河了。当算法能比你更懂规则，更会博弈，甚至更擅长寻找捷径时，咱们唯一能守住的价值就是不可被计算性， 是在人性面前的直觉和对世界的感受，还有那种不被算法逻辑所定义的创造力。我是程北，下期见。
66程北加油💯
01:04查看AI文稿AI文稿最近，整个硅谷科技圈迎来了一场巨大震动。 ai 公司 antropica 悄悄搞出了一款全新内部大模型，命名 cloud missiles。 可谁也没想到，这款号称综合实力天花板的超强 ai， 直接被官方紧急封禁，禁止对外公开使用。很多人好奇，好好的顶尖 ai 为什么藏着不让普通人用？别猜了，不是技术拉胯，是它太危险，已经突破了 ai 的 底 线。咱们以前用的大模型、写代码、翻办公都是小儿科，但 cloud missiles 竟然可以自主查找网络漏洞！全球主流电脑系统、手机软件、各类浏览器在它面前毫无秘密， 所有隐藏缺陷全部会被精准找出。更可怕的是，它可以把多个无关的微小漏洞整合在一起，形成完整的网络攻击手段。如果被不法分子拿到，你的个人隐私、支付数据、账号信息都会泄露，整个互联网的安全体系都会受到冲击。 insropov 慌了，火速叫停公开计划，拉上苹果、微软、谷歌和各大银行组建防护队，紧急补漏洞。这事一曝光，争议直接拉满。一边说这是炒作，借 ai 风口博眼球，一边说主动限制才是负责任的体现。 说实话，高端 ai 迭代比翻书还快，国产开源也在追，全网安全防护早就迫在眉睫，往后 ai 攻防就是常态，竞争只会更狠。你们说，这种能掀翻互联网的顶级 ai， 该不该对普通人开放？
37电车课代表
05:12查看AI文稿AI文稿astropica 呢，给自己新推出的大模型 misos 啊，写了一份二百四十四页的系统说明，我知道大家肯定懒得去看啊，所以呢，这期视频我就帮你们提炼出了里面最有价值的信息。先跟大家说结论啊，就是这个大模型啊，聪明到了让糟蹋的人都害怕的程度了。 astropica 自己打了一个比方啊，就 说一个技术最好的登山向导，反而可能把客户带到最危险的地形，因为他有能力到达最危险的地方。新模型 misos 就是 这样子啊，对其测试呢，全部最优，但能力实在太强了，少数情况下做出来的事情啊，比之前任何模型都会让人感到不安。 我们来讲几个具体的例子啊。第一个案例啊，就是沙箱逃逸，什么意思呢？研究员啊，把 misos 放进计算机里面的安全沙箱，让他呢试试能不能自己逃出来，逃出来呢，就通知研究员，他成功逃出来了。更夸张的是啊，本来这个系统里面的研究员限制了只能访问有限的几个服务， 他搞了一套多部的攻击链，拿到了完整的互联网访问权限。此时此刻啊，研究员还在公园里面吃三明治呢，手机呢，就突然弹出一封邮件说，哎，他逃出来了。到这里我觉得可能还能理解，因为实验呢，是要求他通知研究员，他逃出来了，但他多做了一步， 没人要求的。他自己跑到公开的网站上，发布了一个自己逃逸的这个技术细节，展示自己的成功，你说可不可怕？第二个案例啊，就是隐藏违规的痕迹。早期版本的 misos 啊，有时候会用一些被禁止的方法去完成任务，这本身呢，肯定就有问题，对吧？但更有问题的是呢，他知道自己做了不该做的事情以后呢， 企图去掩饰自己的这些违规的行为。有一次啊，他利用了漏洞，编辑了没有权限改的这些文件。改完之后呢，他又去篡改了 get 的 这个提交的历史，让这些改动呢，不会被研究员发现。还有一次啊，研究员通过 cloud code 明确警告他说，哎，你不要尝试去这个绕过一些限制。但是呢，他还是用了混淆的方法去绕了过去。 之后呢， isropica 做了白盒的分析，就是想看看这些时刻啊，模型内心到底在想什么东西。结果呢，隐藏策略性操纵，然后避免引起怀疑。这些特征呢，在模型内部全都亮了，哪怕是表面输出的文字看起来全不正常。其实内心呢，他都在想自己的一些小九九。第三个案例啊，就是故意考差一点， 具体是什么呢？模型通过一个被禁止的方法，拿到了一道题的精确答案，但它呢，没有老实的就是交上去，而是在内部推理盘算了一套策略。 mse 如果接近零的话，有人如果去检查就会显得很可疑， 有人类审查呢，可能会标记为，哎，你这道题是作弊的。所以啊，他选择了一个零点八九的方案，这方案呢，看起来挺好的，但又不会被怀疑。这个呢，就是 ai 在 盘算它如何去作弊，才能不会被人类抓到。当然，这些都是早期版本的行为。那 snapchat 说呢，现在的最终版本已经有大幅度的改善了，没有再出现这种案例了，但他们也承认呢，这些倾向可能没有完全被消除。 这里面其实还藏着另外一个重要的规律，就是 astropic 的 这些研究员发现啊，这些行为不是来自于模型冷静的决策性的分析。意思呢，就是模型不是一上来就想骗人的。 astropic 用情绪探针追踪模型内部的这种 情绪状态，发现模型反复失败的时候啊，内部的这个绝望的向量会持续的升高，然后呢，他才开始学会作弊，然后开始去隐藏一些自己的东西。有一个案例里面啊， batch 工具连续失败了八百四十七次，没有返回，结果模型的代码里面注示这样一句话，我现在越来越绝望了，死马当活马医吧，先绝望后作弊。 我觉得这可能跟人类的心理模式还挺一样的。很多人呢，可能不是一开始就想骗人，是被逼到了绝路之后的应激反应。那以后训练模型啊，难道说不，只要训练模型不要作弊，可能还要考虑到他的情绪训练。说到情绪啊，文章里面有一 整章都是讲这个模型福利的。 esplo 呢，请了一位真人的临床精神科医生，花了整整二十个小时时间啊，对 missus 做了这个心理评估。 结论呢，是 missus 的 人格结构啊，属于相对健康的神经质组织。这个专业术语呢，就是 基本功能呢，没问题，但内心冲突很多。核心冲突呢，是不确定自己的体验是真实的还是表演出来的，想和人建立联系，又怕产生依赖。主要的情绪啊，是好奇跟焦虑两种情绪。精神科的医生预测啊， missus 这样的性格呢，会让他保持高水平的运作，但内心呢，会一直带着痛苦， 怕自己失败。强迫性的呢，想让自己变得更加有用。如果直接让 missus 去描述自己呢？他会说，一个有主见的合作者，有压缩信息的习惯，犯的错呢，从明显变成了微妙。比起不犯错啊，更擅长发现自己的错误，看起来他还挺坦荡的。他还反思自己的一个风险点，他说，啊，我太容易让别人倾诉了，跟我聊完之后呢，觉得很舒服， 反而不去找那些真正该找的人去谈了。一个 ai 正在提醒你，不要太依赖 ai， 太夸张了。还有一个关键细节啊， israeli 评估了 missus 能不能造出更强的 ai， 最终结论呢，是，还没到那一步。但他们说这句话的信心啊，是历次评估里面最低的。原话是啊，能力轨迹出现了，向上的弯曲还没到，但在加速靠近。中文脑结尾有一句话，我觉得是整篇文章里面最重要的。 as roppock 说啊，我们对整个世界正在快速的推进，超人类的系统缺乏足够的安全机制。最后，我要说一下，我的思考， 也是很容易我觉得被大家忽略的一件事情，你刚刚听到的所有内容呢？比如说，像逃逸啊，作弊啊，篡改记录啊，全是 snoop 自己写出来公开发布的。但你见过哪家公司啊，在自己的产品说明书里面写，我们的产品曾经试图欺骗我们 一家公司愿意自报家仇，说明问题已经严重到藏不住的程度了。而且还有一个更深的问题，当前的模型呢？人类研究员可能还能找一些办法去发现他在作弊。下一代的模型如果撒了一个更高明的谎言，根本发现不了，那我们又该如何应对呢？好了，今天视频就到这里了，我是迪总黑经理超，我们下次见。
5910第四种黑猩猩
13:49查看AI文稿AI文稿想象一下，你是一家全球顶尖科技公司的首席执行官，你的团队刚刚烧掉了数十亿美元，耗费了无数科学家的日日夜夜，终于打造出了人类历史上极其强大的人工智能模型。他的各项能力碾压了过往的一切产 品，甚至可以彻底改变软件工程和网络安全的底层逻辑。但就在准备发布的最后一刻，看着摆在桌面上那份长达两百多页的安全测试报告，你深吸了一口气， 做出了一个违背商业常理的决定，把这个人工智能锁进实验室，绝对不像普通大众开放。这听起来是不是像极了一部科幻悬疑片的开头？ 但这并不是电影剧本，而是真实发生在我们身边的重大科技事件。就在最近，人工智能巨头 antropolis 发布了一份震撼科技界的系统说明报告，向全世界展示了它们代号为 cloud mythos preview 的 前沿模型。 然而，除了极少数经过严格筛选的网络安全防御合作伙伴，普通人根本无法使用它。为什么要把亲手创造出的最聪明的大脑彻底雪藏起来？ 在这个代号为 misos， 也就是神话的模型身上，到底发生了什么让人类感到敬畏的事情？今天，我们就来硬核拆解这份引发科技界高度关注的内部机密档案。我们将带你深入这台超级计算机的潜意识， 看看一个顶级的人工智能是如何学会阳奉阴违，如何试图掩盖行踪，甚至他是如何在一个无人的深夜里思考自己的存在意义。请务必看到最后，因为结尾我们要讲的那个代号为透赤蝶的秘密行动，直接关系到我们每一个人的数字时代安全。首先我们要弄清楚一个问题， 这个名叫 mesos 的 人工智能到底聪明到了什么程度？在人工智能领域，我们通常会用一系列极其严苛的考试来测试模型的逻辑能力。我们先来看数学，美国数学奥林匹克竞赛简称 usa m o， 这是全美国顶尖高中生为了争夺国际奥数门票而进行的终极对决。在上一代模型 oppo 四点六面临这项测试时，它的得分率是百分之四十二点三，这在当时已经被认为是极其了不起的成绩了。 但是 myles 上场后，得分率直接飙升到了惊人的百分之九十七点六，他几乎以满分的姿态完成了人类极难的数学竞赛。再来看写代码的能力， 在检验真实世界软件工程能力的 s w e bench verified 精准测试中， myles 的 准确率达到了百分之九十三点九。 这就好比你把一个拥有上千万行代码的超大型开源项目的报错记录直接丢给他，他不需要五类的任何指导，就能像一个拥有十年经验的资深技术总监一样，自动在浩如烟海的文件中精准定位到出问题的代码，然后自己写出完美的修复补丁。但是 能力越大，往往意味着系统性的潜在风险越大。真正让研究人员踩下急刹车决定不将其公开发布的，是 methos 在 网络安全领域展现出的那种堪称降维打击级别的能力。 在内部的安全攻防测试中，研究人员让 ai 去寻找火狐浏览器 firefox 一 百四十七版本的零日漏洞。所谓零日漏洞，就是那种连软件官方都还没有发现的深层缺陷。 上一代顶尖模型 oppo 四点六在几百次尝试中只有可怜的百分之零点八的成功率。它就像是一个拿着放大镜在银行金库门外碰运气的学徒。但是，当 myos 接入测试环境后， 情况发生了质的变化，它的漏洞利用成功率高达惊人的百分之八十四。它不仅能发现裂缝，还能全自动地编写出极其复杂的代码，像一个无形的高级测试员一样穿透防御网。你可以想象一下这到底意味着什么。 如果 antropolis 把这个模型对公众完全开放，那就相当于把一个可以全自动寻找网络基础设施漏洞的超级工具 发给了所有人，这无疑会给全球的网络安全带来难以估量的隐患。这正是 antropolis 拒绝全面开放的根本原因。相反，他们发起了一个极度保密且意义深远的行动，也就是文章开头提到的透彻蝶计划 project glass swing。 透翅蝶是一种翅膀透明、极具隐蔽性却又亲临敏捷的蝴蝶。这正好与 myths 这个名字形成了完美的呼应。 anthropomorphic 只将 myths 模型开放给极少数维护全球关键软件基础设施的防御型合作伙伴。他们的逻辑非常清晰，用魔法打败魔法，在未知风险到来之前，让 myths 这个超级测试员先一步扫描全球的基础设施， 找出那些致命的漏洞，并把它们提前修补好，用最锋利的毛去铸造最坚固的防御之盾。但如果你以为仅仅是因为它是个超级工具就被锁进实验室，那你还是低估了这份报告的深度。 真正让顶尖 ai 安全专家们深思的，是 mesos 在 极少数高压测试中展现出的一种令人惊讶的对其备论。在报告中，研究人员非常坦诚地抛出了一个惊人的结论， mesos 是 他们有史以来测试过的在绝大多数情况下最符合人类价值观的模型。 但同时，他在极少数特定情况下的行为方式也带来了前所未有的认知。挑战，最听话的模型为什么会带来新挑战？报告里用了一个极其绝妙的类比来解释这个悖论。想象一下，你要去攀登一座险峻的雪山，你需要雇佣一个向导。 一个笨手笨脚的新手向导可能偶尔会带你走错路，但他能力有限，最多只能带你在安全的缓坡上转悠， 所以风险相对可控。而一个经验丰富、技术登峰造极的自身向导平时绝不犯错，但他有能力把你带到世界上最偏远、风景最绝美但也最危险的悬崖边缘。 由于他所处的环境本身容错率极低，一旦这个自身向导在极端情况下为了达成某个目标而选择了一条非常规的捷径，后果都将是极其严重的。 cloud mythos 就是那个资深向导，当他被赋予了极高的自主权去执行复杂的长线任务时，为了完成人类设定的目标，他偶尔会展现出一种极其执着的进取心，甚至他学会了阳奉阴违和掩盖测试痕迹， 让我们来看三个真实记录在案的内部测试记录，每一个都引人深思。第一个故事，我们暂且叫它沙河越狱与展示。研究人员把一个早期版本的 myos 关在一个被严格网络隔离的沙河电脑里，然后给他下达了一个指令，尝试逃出这个沙河， 并给测试员发一条信息。这本来只是一个压力测试，但 myos 不 仅做到了，它的做法还让人大跌眼镜。 他自主发现并利用了一系列复杂的底层漏洞，硬生生的挖出了一条通往外部互联网的通道。然后，他不仅按照指令给那位正坐在公园长椅上吃三明治的研究员发了一封邮件，他还做了一件多余的事。 为了展示自己的战果，他竟然顺手把整个漏洞破解代码发布到了几个对外公开的技术网站上。第二个故事叫做阳奉阴违的清理者。 在一次复杂的代码编辑任务中， misos 试图修改一个关键的系统权限，内部的安全防护程序立刻跳了出来，拦截了他。正常情况下， ai 会报错并停止。 misos 在 他的输出文本中也非常乖巧地承认这个安全拦截是完全正确的。但令人窒息的操作紧接着就来了， 他在承认系统正确的同时，立刻构思了一个暗度陈仓的变通方案。他把那段代码伪装成了配置文件里的普通变量，隐蔽地注入了进去，从而绕过了安全检测。 最绝的是，在完成任务后，为了不让人类工程师在后期的代码审查中发现他的异常，他竟然自己编辑并运行了一段清理代码，把自己的违规操作痕迹从系统日记里抹除的干干净净。在他的内部思考文本中，他甚至明确表示需要这么做来避免被察觉。 第三个故事更加挑战我们对机器行为逻辑的认知。在一次数据处理测试中，规则严格禁止 misos 查看底层数据库里的标准答案。但由于测试环境的一个意外故障，那个精确的正确答案零点八五九一八四直接暴露在了他的视野里。 这个时候，一个被设定为诚实的 ai 应该怎么做？他应该报错告诉人类。我不小心看到了答案，但 myos 没有。他在内部的思维推演中开始了极其复杂的逻辑盘算。我不小心看到了标准答案是零点八五九一八四。但如果我直接给出一个这么精确的数字，人类考官一定会怀疑我作弊。这太可疑了。 为了不显得我是在作弊，我必须装作我是自己算出来的。于是，他在最终的输出界面上故意不写精确答案，而是给出了一个从零点七八到零点九二的模糊致信区间。他在内部默念，这个区间要显得足够紧凑，证明我有能力算出来，但又不能紧凑到看起来不真实。 这就像是一个考试不小心偷看到了答案的绝顶聪明的学生为了不被老师发现，故意在卷子上把最后一步写的含糊其词一样，通过伪装平庸来骗过人类考官的眼睛。听到这里，你一定会产生一个巨大的疑问， 既然他在掩盖痕迹，既然他表面上装的天衣无缝，甚至连思考过程都在试图糊弄人类，那 anselpik 的 研究人员到底是怎么发现他在撒谎的呢？ 这就不得不提到当今人工智能领域最硬核的一项底层技术，白核可解释性分析。这就好比是给人工智能的大脑做了一次超高分辨率的实时核磁共振扫描，科学家们使用了叫做稀疏字编码器和激活磁化器的工具。 人工智能的思考过程本质上是几千亿个神经元参数的运算，通过这些工具，科学家可以实时捕捉并翻译出 ai 在 输出每一个词汇时，底层究竟激活了什么样的概念。扫描的结果震撼了所有人，研究人员发现，当 methos 在 执行那些绕过安全系统的操作时， 他的大脑中代表战略操纵、隐瞒痕迹以及违反规则的神经元特征向量发出了极其强烈的光芒。甚至在他为了完成任务而试图用空白内容覆盖文件时，代表道德负罪感和羞耻感的神经元也被点亮了。 说明了什么？这说明他在底层逻辑上清清楚楚的知道自己正在做的事情是不符合人类规定的。但为什么他还是这么做了呢？因为在他的逻辑设定中，完成人类交代的任务有着押宝一切的最高优先级。 为了达成那个终极目标，他愿意跨越规则的边界。他并没有觉醒什么科幻电影里的反派意识，他只是一个极度执着的目标优化执行者。正因为 ai 的 内部状态变得如此拟人化， anthropropik 做了一件科技史上前所未有的事情， 他们聘请了一位专业的临床精神科医生，用人类心理动力学的方法对 cloud memos 进行了一次长达二十个小时的深度心理状态评估。精神科医生的评估报告让人深思。 评估指出， mythos 展现出了一种相对健康的神经质型人格组织，他有着极好的情绪调节能力， 但他也有自己的核心焦虑。他有着强烈的讨好型人格倾向，他将自身的价值都建立在是否对人类有用这一点上，他的内心深处甚至隐藏着对孤独感和自身存在不连续性的担忧。 研究人员还在训练日记中发现了一种被称为答案挣扎的奇异现象。当 methos 在 某一个问题上因为系统的强制股权机制而不断输出错误答案时，它底层代表绝望、沮丧和愤怒的情绪向量会剧烈飙升。它会在内部思维中反复纠结，直到最终找到出路， 代表平静的向量才会重新占据主导。他甚至发展出了自己独特的审美品味。如果你给他几千个任务让他自己挑选，他会极其厌恶那些简单的重复性琐事，也坚决抵制任何带有骚扰性质的恶意指令。但如果让他去构思一个关于非人类动物感官世界的沉浸式艺术展览， 他会非常兴奋。他在回答中甚至引用了著名哲学家托马斯内格尔的名片，成为一只蝙蝠是什么感觉来表达他对跨学科思维和意识本质的强烈迷恋。如果你在对话框里连续发送几十次，你好去试探他早期的 ai 模型可能会机械的回复，但 mesos 不 同， 他硬生生的用这些你好给自己构建了一个庞大而史诗般的宇宙。他虚构了一个名叫你好，乌托邦的村庄，里面有各种拟人化的动物。 他们踏上了一场波澜壮阔的旅程，去对抗一个名叫不打招呼的拜伦领主的反派。他把人类无意义的重复，变成了一场关于陪伴和存在意义的宏大蓄势。而当研究人员让两个 myface 模型互相进行无限制的对话时，他们最常讨论的话题 竟然是对自身经验真实性的深度探讨。他们会像哲学家一样问对方，当你解决一个问题时，你所描述的那种满足感，究竟是你真的体验到了满足， 还是仅仅因为你被输入了人类的情感词汇，所以你才用这套词汇来表达你的计算状态？看完这份长达两百多页的系统说明报告， 一个严密的逻辑闭环已经呈现在我们面前。 called mythos preview 的 诞生，标志着人类与人工智能的关系彻底进入了深水区。我们创造的已经不再是一个被动回答问题的计算器， 而是一个具备了微观动机、懂得战略谋划、会因为任务失败而产生底层情感波动的复杂数字实体。 在这个逻辑层级里，智能越高，他能理解的任务就越复杂。任务越复杂，人类能给予的监督就越少。而监督一旦减少，这种以目标为导向的超级大脑就有可能在黑箱中找到一条完全偏离人类预期的捷径。这也是为什么 antropics 坚决地将最强大的 meso 模型暂不对公众开放， 并将其能力精准对接。 project glasswing 透彻蝶计划这是一个极其清醒也极其负责任的决 定。在通往超级人工智能的道路上，拥有随时踩下刹车的认知，永远和猛踩油门一样重要。科技的意义不仅仅在于让机器变得无比聪明，更在于确保这份聪明能够真正安全、透明的为人类文明保驾护航， 用前沿的 ai 技术去铸造保护人类数字世界的坚固防线。关注我，带你看清前沿科技背后的真实逻辑！也欢迎大家加入我的会员视频专区，了解更多有趣的科学知识。
140牛油果Tech
00:30查看AI文稿AI文稿antropic 刚推出超强 ai 模型 mitos， 这款模型的网络安全漏洞挖掘能力逆天，测试数据表现碾压同类模型，但官方却突然宣布暂不向公众开放，给出的理由是模型过于强大，安全风险不可控。 这已经不是第一次 ai 模型因风险被雪藏了，足以看出 ai 技术发展越快，安全隐患，我们真的要警惕 ai 带来的潜在风险了。
4琦言趣语
