Chen Yu Pao

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[宝玉 @dotey]

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 的博文中说了一句话，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 的安全问题就说到过，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题。

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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한국에서는 이미 숭배받고 있는데, 늦다 일본인들아

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おばあちゃんから最高の連絡がきて最高の気分になる昼下がり

[りょう @ryoma56483]

FH6でひたすら私有地いじり倒してやっと教習所できた！！懐かしの教習コースや、ニ輪教習も併設！ぜひ遊んでください！入校生募集中🤤

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[レドルバス @redolbus]

マンダロリアン＆

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[Orange AI @oran_ge]

字节要被取代了，取代它的是 token。

Karpathy 昨天在推上回了 Python 之父 Guido 一句话：
LLM = CPU，Agent = 操作系统内核。
但他补了一个很关键的细节：

LLM 处理的数据单位不是字节，是 token。
这个操作系统的运行方式不是确定性的，而是统计性的。
这是一种底层计算的范式转移。

过去六十年，计算机的世界建立在字节上。

一个字符 8 个 bit，精确，确定，不会出错。你写一个 1，存进去就是 1，读出来还是 1。

整个互联网、所有软件、所有数据库，都建立在这种确定性上。

现在 LLM 来了。它的基本单位是 token，不是字节。

token 是模糊的，一个词可能是一个 token，也可能被拆成两个。

它的输出是概率性的，同一个输入跑两遍可能得到不同的结果。

这就像从牛顿力学进入量子力学。

精确让位于概率，确定让位于统计。

Karpathy 把 LLM 比作 CPU，Agent 比作操作系统内核。

如果顺着这个类比往下推：

传统计算机：CPU 处理字节 → 内核调度进程 → 操作系统服务用户

AI 时代：LLM 处理 token → Agent 编排任务 → AI OS 服务用户

底层的数据单位变了，上面的一切都得跟着变。

操作系统要重写，软件要重做，人和计算机的交互方式要重新设计。

与其说是对上一代的升级，不如说是彻底换了轨道。

字节的世界里，谁掌握更多的数据（字节）谁就赢。

token 的世界里，谁掌握更多的 token 谁就赢。

字节的时代属于互联网，token 的时代属于 Agent。

BYTE ERA ➤ TOKEN ERA

[Chen Yu Pao @wndperson]

@Sea_Bitcoin AI是讓人的知識容易變廣，但人腦還是要鑽研的深，才能不會被AI幻覺所誤

[Sea @Sea_Bitcoin]

上个月的一个论坛里，吴恩达提出在 AI 时代，人才的四层金字塔

Tier 1：行业老兵 + 擅用 AI
这类人既懂业务、又有架构能力，还能用 AI 极速执行。这是现在最贵的人，因为稀缺。

Tier 2：应届生 + 精通 AI
这是典型的「潜力股」，虽然业务经验不足，但很精通 AI 工具。生产力能吊打不用 AI 的老员工。性价比高，大厂和创业公司都喜欢招。

Tier 3：老员工，拒绝用 AI
吴恩达原话是「我绝不会再雇佣这样的人」。「凭经验就能搞定」，这句话在 AI 时代就是墓志铭。这是一批接下来最危险的人。

Tier 4：没经验 + 不会用 AI
这类人什么也不会，还不愿意学 AI。这是最快被时代甩下车的人，连培养价值都没有。

现在的大学，还在培养适应 2022 年工作的大学生。4 年间，天下已大变。

AI 给了普通人更强的生产力。即使你不是工程师，也必须具备技术能力。吴恩达还说，他更倾向于招聘会编程的财务、HR 负责人，因为这样他们就能自己构建业务系统，而不是等待 IT 部门花数周时间去配合。

[Chen Yu Pao @wndperson]

2026 年已经是 AI 的第四年了，但很多投资人依然像活在 2016 年，还在寻找下一个字节跳动，他们想投出一个"AI 抖音"。
他们的思路是这样的：先做一个工具，工具太薄就做社区，有了社区就能建平台。工具、社区、平台，三级火箭，一飞冲天。

[Orange AI @oran_ge]

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[Chen Yu Pao @wndperson]

View my verified achievement from @nvidia. https://t.co/PzBWYWLlsZ via @credly

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

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[.NET @dotnet]

✨ Generative AI meets .NET & C#!
Explore how large language models are reshaping app development with .NET and C#. This blog offers practical guidance and examples to help you build smarter apps today.

👉 Read the full post: https://t.co/eVSZYn05qw
#dotnet #AI

[.NET @dotnet]

Hey .NET developers!
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The Call for Content for .NET Conf 2025 is officially open!
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[.NET @dotnet]

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#SecureCoding

[Alex Xu @alexxubyte]

Software Architect Knowledge Map

[EDF_Ken @EdfKen]

逃げちゃ駄目だ...
#マクドナルド #エヴァンゲリオン

[hpeo @hpeo_it]

どうしてこうなった？