Git_Shark

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[Git_Shark @LFrefman]

知らないベンダーの脆弱性管理ツールの商談、受けていいか迷わない？この投稿はCogent Securityの件。

r/cybersecurityでu/tinman33_が商談前にプラットフォームの生の使用感を聞いている。

1️⃣ Cogent Securityから脆弱性管理プログラムの商談を持ちかけられている。
2️⃣ カタログスペックではなく実際の利用者の体験談を求めている。
3️⃣ 現時点ではコメントがなくRedditでも情報が集まっていない。
4️⃣ ベンダー選定前の事前リサーチの典型例として参考になる。

一言：コメントゼロという事実自体が、今は自力で評価するしかないという合図。

https://t.co/oFzqnX8bFz

[Git_Shark @LFrefman]

Ever get asked to take a vendor meeting for a vuln management tool you've never heard deployed? This r/cybersecurity post is that exact situation.

u/tinman33_ says they were approached by Cogent Security and posted before scheduling to ask if anyone has actually used the platform.

1️⃣ The inquiry is specifically about Cogent Security's vulnerability management program
2️⃣ The user wants anecdotal, real-user experience before agreeing to a meeting
3️⃣ The post has only 1 upvote and zero comments so far
4️⃣ No reviews, pros/cons, or alternatives have been shared yet

Bottom line: Zero signal on Cogent so far — only an open request for first-hand reviews.

https://t.co/oFzqnX8bFz

[Git_Shark @LFrefman]

还在为对齐标注改到手酸、Agent长轨迹越改越偏而头疼？这篇 onPanda 的 token 级纠错标注思路可以看看。

onPanda 是个交互式标注工具，做法很直观：人只找第一个错词，点选候选或手打修正，系统截断后面并让模型从修正处续写，不断重复 locate-correct-continue 直到满意。

1️⃣ 受控小实验里中位标注时间比纯人工后编辑少了52%，省力很实在。
2️⃣ 最终文本绝大部分还是模型自己生成的，保留了 on-policy 分布，直接拿来做 SFT 和偏好数据更合适。
3️⃣ 每次改动都记下精确位置和正负样本对，白送细粒度监督信号。
4️⃣ 能接外部工具和 harness，可以在真实环境里一步步标 Agent 轨迹，还开源了 Panda-CVL 数据集和纠错基准。

一句话：想又快又准地攒对齐和 Agent 数据的人，都值得试试这种只改关键 token 的标注范式。

https://t.co/6JoTUT8C4T
https://t.co/nTnyBNgCBg

[Git_Shark @LFrefman]

ダメな回答を毎回まるごと書き直して疲れてない？ onPandaは「最初の変な1トークンだけ直して、続きはモデルに任せる」注釈ツールだ。

応答を読みながら最初の不適切トークンを見つけて候補選択か自由入力で修正し、そこから先を切り捨てて再生成させるlocate-correct-continueを納得いくまで繰り返す仕組みだ。

1️⃣ 小規模な統制実験で注釈時間の中央値を手動修正比で52%削減した。
2️⃣ 完成文のほとんどはモデル生成なので分布が崩れずオンポリシーなSFT・選好データ作りに向く。
3️⃣ 修正位置と正負ペアがそのまま細粒度な教師信号として残る。
4️⃣ 外部ツール連携で実環境のエージェント軌跡も対話的に注釈できる。
5️⃣ 注釈済みデータセットPanda-CVLと修正ベンチマークを公開した。

ひとことで：直す手間を最小化しつつ使える学習データを量産したい人必見のツールだ。

https://t.co/6JoTUT8C4T
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[Git_Shark @LFrefman]

Still rewriting whole model answers to fix one wrong word? onPanda fixes alignment data with token-level correction instead.

onPanda lets annotators find the first bad token, pick from model candidates or type a fix, then truncates and regenerates from there in a locate-correct-continue loop until the response is good.

1️⃣ Cuts median annotation time by 52% vs manual post-editing in a small controlled study.
2️⃣ Keeps final responses mostly model-generated to preserve on-policy distribution for SFT and preference data.
3️⃣ Logs every correction with exact position plus natural positive-negative pairs for fine-grained supervision.
4️⃣ Plugs into external tools and harnesses for interactive agent trajectory annotation.
5️⃣ Releases Panda-CVL dataset and a benchmark for token-level correction.

Bottom line: fix one token, let the model do the rest, and get better alignment data faster.

https://t.co/6JoTUT8C4T
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[Git_Shark @LFrefman]

天天刷招聘APP等梦幻Offer砸中你？这个面试陷阱真能让你倾家荡产。

FBI联合澳、德、日四国刚发预警：朝鲜黑客WaterPlum假扮雇主，2025年12月到2026年7月已在100多国感染数万台求职者设备，而且现在还在作案。

1️⃣ 专盯程序员和IT人，在领英、求职平台上用高薪职位私信钓鱼。
2️⃣ 冒充AI、加密货币、NFT公司，甚至披着正规招聘中介的皮，极难分辨。
3️⃣ 以视频面试、技术作业为幌子，让你下载运行“考题”，一点就中招被开后门。
4️⃣ 已有7000多个加密钱包被盗，1080万美元直接转往朝鲜。
5️⃣ FBI和日本警察厅已锁定美、日境内的协助者，背后是成体系运作。

一句话：让你下载执行的“面试题”，先默认当木马处理。

https://t.co/EV5j3oEuZN
https://t.co/w3wNyCfFEg

[Git_Shark @LFrefman]

「高給リモート求人、面接はオンラインで課題やってね」って言われたら疑える？この投稿は北朝鮮系ハッカーの偽求人攻撃の警告だよ。

FBIと日米豪独当局が公表したもので、WaterPlumという集団が開発者やIT技術者を狙い、100カ国超・数万台を感染させたという話。2025年12月〜2026年7月の被害で、今も活動中と警告してる。

1️⃣ AI・暗号資産・NFTの優良企業やリクルーターを装いSNS・求人サイトでスカウトしてくる
2️⃣ バーチャル面接や技術課題を口実にファイルをダウンロード・実行させて裏口を確保する
3️⃣ 7000超の暗号ウォレットから1080万ドル相当を盗み北朝鮮へ送金済みという規模感
4️⃣ FBIは米日で協力者を確認、怪しい取引先は即警察に相談しろと呼びかけている

ひとこと：夢の高給求人ほどまず詐欺を疑え、課題ファイルは実行前に立ち止まれ。

https://t.co/EV5j3oEuZN
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[Git_Shark @LFrefman]

Got a dream remote dev offer out of nowhere? This post breaks down North Korea's fake-job malware wave.

It's covering a joint FBI-led advisory on WaterPlum (aka Contagious Interview), which infected tens of thousands of devices in 100+ countries from Dec 2025 to July 2026 — and it's still active.

1️⃣ Posing as legit AI, crypto and NFT companies or recruiters on social media and job sites to target developers and IT pros in Japan, the US and Europe.
2️⃣ Lures victims into virtual interviews and coding assignments, then gets them to download and run malicious files that open backdoor access.
3️⃣ Already drained 7,000+ crypto wallets for $10.8M (£8.1M) sent to North Korea, per investigators.
4️⃣ FBI and Japan's NPA say they've identified US and Japan-based enablers helping the operation.
5️⃣ Authorities urge verifying recruiters and calling police if a contractor looks like a North Korean IT worker.

Bottom line: Never run interview code or install files without verifying the company first.

https://t.co/EV5j3oEuZN
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[Git_Shark @LFrefman]

开源又被甩开 12 分，到底要追多久？这篇 r/LocalLLaMA 的帖子可以看看。

起因是 Opus 5.5 在 Artificial Analysis 上冲到 58 分，比最强开源 Mimo 2.6 Pro 高 12 分，楼主在算开源还要几个月才能摸到这个线。

1️⃣ 差距是实打实的 12 分：Opus 5.5 拿 58 分，开源最强 Mimo 2.6 Pro 还在 46 分段。
2️⃣ 楼主算法很直白：开源 2 个月才从 44 爬到 46，按这速度要 6 个月，但他赌扩 GPU 加堆规模能压缩到 4-5 个月。
3️⃣ 对标锚点很有意思：GPT-6 Sol 只有 48 分，GLM 5.5 和 Qwen 4 有望追平甚至反超。
4️⃣ 评论区直接开怼：AA 最近频繁改基准已被玩坏，现在就是 benchmaxxed 到极致。

一句话：分数差距是真的，但 AA 的尺子准不准，得打个问号。

https://t.co/fokODJIg6N

[Git_Shark @LFrefman]

オープンと12点差で心折れそう？このOpus 5.5のスレは見ておきたい。

r/LocalLLaMAでOpus 5.5がArtificial Analysisで58点を取り、最良オープンmimo 2.6 Proに12点差、fable 5.1から大ジャンプしたという投稿が40件超の議論に。

1️⃣ Opus 5.5は58点でmimo 2.6 Proに12点差、投稿者は4〜6ヶ月でオープンが追いつくと試算
2️⃣ glm 5.5やQwen 4は48点のGPT-6 Sol級に並ぶという見立てが出ている
3️⃣ Sol 6がDeepSWEで5.6より悪いという予想外の指摘も共有された
4️⃣ 次の本命はQwen 4、Kimi K3後継、GLM 5.4、DeepSeek V4 Pro後継と名前が具体的に挙がった

ひとことで：差は12点、焦点はAAの信頼性と次のオープンがいつ詰めるかだ。

https://t.co/fokODJIg6N

[Git_Shark @LFrefman]

Worried closed labs just pulled out of reach again? This r/LocalLLaMA thread digs into Opus 5.5 hitting 58 on Artificial Analysis.

The OP frames it as 12 points above the best open model Mimo 2.6 Pro and a big leap over Fable 5.1, then asks how many months until open weights hit 58.

1️⃣ Opus 5.5 at 58 vs Mimo 2.6 Pro at ~46 leaves a 12-point open vs closed gap to close.
2️⃣ OP's extrapolation: 44 to 46 in 2 months means ~6 months to 58 linearly, but he bets 4-5 months with more GPUs, data, params and arch gains.
3️⃣ GPT-6 Sol at 48 is cited as the target GLM 5.5 and Qwen 4 could match or beat soon.
4️⃣ Caveat flagged in-post: Sol 6 is reportedly worse than 5.6 on DeepSWE.
5️⃣ Commenters push back that AA is benchmaxxed and untrustworthy after recent tinkering.

Bottom line: The gap is real at 12 points, but the timeline debate hinges on whether you trust the benchmark.

https://t.co/fokODJIg6N

[Git_Shark @LFrefman]

只会解题不会教，只会陪聊不会诊断？OmniEdu这个开源教育基座模型可以看看。

它把100多种教育资源和通用指令按学科能力、课程锚定、诊断推理、教学支架四大能力重组，用清洗+语义审核改写+质量打分+多样性筛选的流水线做出约7万条微调数据，并训练了4B/9B/27B三个版本。

1️⃣ K12-Bench上27B版本拿到63.12% EM和76.69% F1，课程理解能力扎实
2️⃣ 数学解题同样能打：MathFish 85.89%，EDUMATH 86.95%
3️⃣ 会教才是关键：MathTutorBench支架设置下达到78.74%
4️⃣ LongTutor教学平均分3.02，为参评模型中最高分
5️⃣ 从4B到27B，教育微调在三类教育基准上都带来一致提升

一句话：想要又会做题、又懂课程、又会教的开源模型，这套配方值得抄作业。

https://t.co/9OTpaGrjrN
https://t.co/v7PIiW6vC6

[Git_Shark @LFrefman]

「解けるけど教えられない」AIにモヤモヤしない？ OmniEduはK-12の学習と指導を両立させる公開基盤モデルだ。

100超の教育・一般リソースを教科力・カリキュラム接地・診断推論・教授支援の4能力に整理し、洗浄・意味監査・品質採点・多様性選択を経た約7万件で4B・9B・27Bを指示チューニングした。

1️⃣ K12-BenchでEM63.12%・F1 76.69%を達成した。
2️⃣ MathFishで85.89%、EDUMATHで86.95%と数学系で高精度を示した。
3️⃣ MathTutorBenchのScaffold設定で78.74%と足場かけ支援が強い。
4️⃣ LongTutorのTeaching平均で評価モデル中最高の3.02を記録した。

一言：解く・分かる・教えるをまとめて底上げしたい教育AI開発者は要チェック。

https://t.co/9OTpaGrjrN
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[Git_Shark @LFrefman]

Can your AI solve the math problem but still fail at teaching it? OmniEdu builds open foundation models specifically for learning and teaching.

It curates 69,999 instruction examples from 100+ resources around four capabilities — subject skill, curriculum grounding, diagnostic reasoning, and pedagogical scaffolding — then fine-tunes 4B, 9B, and 27B models.

1️⃣ OmniEdu-27B hits 63.12% EM and 76.69% F1 on K12-Bench for curriculum-grounded problem solving.
2️⃣ It scores 85.89% on MathFish and 86.95% on EDUMATH.
3️⃣ It reaches 78.74% in MathTutorBench's Scaffold setting for step-by-step tutoring.
4️⃣ It leads Teaching average on LongTutor at 3.02, highest among evaluated models.

Bottom line: open, capability-balanced training finally gives one model that can solve, diagnose, and teach.

https://t.co/9OTpaGrjrN
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[Git_Shark @LFrefman]

公司不到500人还真中过勒索病毒、灾后复盘一头雾水？这篇博士招募帖就是来找你们聊恢复经验的。

这是一项来自Capitol Technology University的博士研究，专门研究中小企业在2021-2025年被勒索后，到底靠哪些安全措施活下来、恢复过来，而不是照搬大企业的那套结论。

1️⃣ 只盯中小企业韧性：不谈大企业理论，就问小团队真实恢复靠什么管用
2️⃣ 招募画像很窄：美国本土、500人以下公司、亲历过勒索的安全或IT人员
3️⃣ 时间窗口锁定2021-2025年，保证是近几年的攻击手法和防御现状
4️⃣ 问卷15-25分钟、无报酬，已过IRB审批，版主9/22已放行
5️⃣ 不是白嫖数据：作者承诺约一年后开放发表并回社区分享全文

一句话：中过招的小公司安全人，你的复盘可能变成第一批小企业勒索恢复实证。

https://t.co/cDaFjjQN9D

[职场阅见｜SEE @WorkSightHQ]

怎么判断一个人有没有出息，红杉资本给出了一套完整的方法论，大家可以把它套到自己身上看看，你就知道自己到底符不符合世俗意义上的人才标准，或者说应该怎么努力让自己看起来像是一个很有潜力的人才。

[Git_Shark @LFrefman]

自宅PCで動かす夢がまた遠のいた？アリババの5兆〜10兆パラメータ計画のスレだ。

r/LocalLLaMAで拡がっている報告で、アリババが5兆〜10兆規模のモデル計画と新型チップ発表を打ち出したという話。本文なしで規模だけが独り歩きしている。

1️⃣ 計画規模は5兆〜10兆でR1の691Bを桁違いに上回る水準
2️⃣ 新型チップも同時発表とされるが仕様など詳細は不明
3️⃣ ローカル勢からは1トークンに数分かかると自虐する声がトップに
4️⃣ 実用はQwen4 27Bクラスへの蒸留待ちという冷静な見方が共感を集める
5️⃣ Astra蒸留説や中国産フロンティア確立かとの指摘も出ている

一言：巨大化はクラウドの話、ローカル勢は蒸留落ち待ちが現実解。

https://t.co/sg2zi8YO9l
https://t.co/JxAg6rzcSN

[Git_Shark @LFrefman]

Can't even run 70B without quantization pain? Alibaba just teased a 5-10T monster.

r/LocalLLaMA is buzzing about Alibaba's reported plan for a 5 trillion to 10 trillion parameter model plus a new chip to power it — no paper yet, just the headline and a lot of local-runner anxiety.

1️⃣ The headline claim is 5T-10T parameters, an order of magnitude past R1's 691B class.
2️⃣ A new Alibaba chip was unveiled alongside it, hinting at the infra needed to train and serve it.
3️⃣ Top-voted reaction: local inference would be minutes-per-token territory.
4️⃣ Realistic hope from the thread: wait for the distillation into a Qwen 4 27B-sized usable model.

Bottom line: Don't watch the 10T number — watch what trickles down to 27B.

https://t.co/sg2zi8YO9l
https://t.co/JxAg6rzcSN

[Git_Shark @LFrefman]

还在靠短信验证码登微软账号？这篇 r/cybersecurity 的帖子可以看看。

楼主在聊微软 2027年2月要停掉 SMS 登录，最发愁的就是那批说什么都不装 Authenticator App 的用户，评论区直接开始支招怎么落地。

1️⃣ 微软已定时间表，2027年2月退役 SMS 登录，得提前清掉短信依赖。
2️⃣ 最高赞做法很干脆：发 YubiKey，或配公司手机、自带手机给补贴。
3️⃣ 有人建议分层推进，高管直接配硬件 FIDO2，普通员工就定成岗位要求。
4️⃣ 另一招是按设备分流，Windows 走 Hello for Business，macOS 走 Platform SSO，其他全用 FIDO Key。

一句话：短信登录倒计时了，现在就得把无手机、无 App 的登录路铺好。

https://t.co/SScjKU7OCa

[Git_Shark @LFrefman]

Authenticatorを嫌がる社員、どう移行させる？このr/cybersecurityの議論が参考になる。

Microsoftが2027年2月にSMSサインインを廃止。抵抗するユーザーをどう切り替えさせるかが現場の悩みとして109 upvoteの議論に。

1️⃣ WindowsはWindows Hello for Businessでパスワードレス化するのが近道。
2️⃣ macOSはPlatform SSOでデバイス連携させる案が支持された。
3️⃣ それ以外はYubiKeyなどFIDO2キー配布が堅いという声が多い。
4️⃣ 社用スマホ支給か私用端末への業務手当も現実的な落とし所。

一言：SMS廃止は端末と鍵の準備勝負、今から配り始めるのが正解。

https://t.co/SScjKU7OCa