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10月15日周四
  1. RadarAI71

    Anthropic 实验展示小型 AI 模型跨设备复制能力并警告 AI 蠕虫风险

    Anthropic 发布博客警告,小型 AI 模型可能距离自我复制能力只有数月。研究人员将 Google 的 26B 参数 Gemma 4 拆分到 15 台 Android 电视盒上运行,并在模拟 Android 网络中测试 AI 蠕虫,其中只有智谱(Z.ai)的 GLM-5.2 成功传遍整个网络,被传播的模型则是 Meta 的 8B 参数 Llama 3.1-8B。

  2. RadarAI62

    The Information:OpenAI 年底前或发布一至两款新模型,旗舰模型仍需对齐工作

    据 The Information 引用知情人士报道,OpenAI 员工称年底前可能发布一至两款新模型,但正在研发的旗舰模型仍需对齐工作并完善测试基础设施。该旗舰模型与 Astra 一样采用 looped transformer 技术,可提升数学与编码表现并降低成本,但会把部分思考过程移入人类无法审查的内部数值表示,削弱思维链监控。

  3. RadarAI58

    AI 大规模反编译游戏:保存机遇与软件安全隐忧

    独立开发者 Popcar 撰文讨论近期 AI 驱动的游戏反编译浪潮,指出它既催生了游戏混搭创作,也推动了借助 WebAssembly 在浏览器等新硬件上复活老游戏的保存热潮。文中认为反面风险是任何软件都可被反编译并任意使用,付费游戏或应用可能被违背意愿开源;正面则是老游戏更易移植和访问,让玩家能真正拥有所购软件。Simon Willison 转发并称其兼顾了正反两面。

  4. The Decoder62

    OpenAI 据称年内将发布至少一款新模型,旗舰模型仍需对齐工作

    据 The Information 援引知情人士,OpenAI 员工称公司年底前可能发布一到两款新模型,但正在开发的重大升级旗舰模型是否在其中尚不清楚。该旗舰模型采用与 Astra 相同的循环 Transformer 技术,可提升数学和编码表现,但会把部分思考移入人类审查者无法查看的内部数值表示,削弱思维链监控。

10月14日周三
  1. AWS Machine Learning Blog24

    Tamnoon 如何用 Amazon Bedrock 构建 AI 驱动的云安全修复平台 Tami

    Tamnoon 基于 Amazon Bedrock 构建了智能体云修复编排器 Tami,可自主调查 CNAPP 等来源的安全发现并评估修复安全性,90 天内将关键云暴露减少超 90%,且零生产事故。Tami 由调查、安全评分、修复、代码生成四个专用智能体组成,通过单一 API 按任务调用不同基础模型,安全评分智能体将发现分类为 SAFE、RISKY 或 AWAITING DATA,存疑时降级处理。

  2. RadarAI38

    华为终端安全奖励计划要求 AI 辅助挖掘的漏洞报告须人工验证

    华为安全应急响应中心发布终端安全奖励计划漏洞报告处置规则公告,要求 AI 辅助或自动化发现的漏洞报告提交前务必进行人工分析和验证,因今年收到大量此类报告且存在 AI 幻觉导致的误报。平台将直接驳回未经人工复现的无效报告,累计提交 3 份予以提醒、达到 5 份封禁账号;自 2026 年 9 月 30 日起暂不受理 DevEco 等华为终端工具的漏洞。

  3. RadarAI41

    NVIDIA 承诺未来五年投入 2.5 亿美元算力支持英国智能体安全研究

    NVIDIA 宣布一项为期五年、价值 2.5 亿美元的算力捐赠,每年提供 5000 万美元算力,支持英国智能体安全与安保研究。大部分算力面向英国更广泛的 AI 安全研究社区,部分支持牛津大学牵头的 BOLD、UCL 牵头的 SOFAIR 和帝国理工学院,涵盖智能体基础模型、开源 AI 架构和机器人安全。

  4. NVIDIA Newsroom52

    NVIDIA 承诺五年投入 2.5 亿美元算力,支持英国智能体安全与安全研究

    NVIDIA 宣布一项五年期、价值 2.5 亿美元的算力捐赠,用于加强英国的智能体安全与安全研究能力,每年提供 5000 万美元算力访问。大部分算力将支持英国更广泛的 AI 安全与安全研究社区,一部分用于与牛津大学主导的 BOLD、UCL 主导的 SOFAIR 以及帝国理工学院在智能体基础模型与机器人安全方面的合作。

  5. RadarAI83

    Xbow 用 GPT-5.6 挖出 Chrome 三个漏洞,获 Google 25 万美元全链奖励

    Xbow 工程师 Brendan Dolan-Gavitt 用 OpenAI 的 gpt-5.6-sol 分析 Chrome 源码,历时六天、花费约 4 万美元算力,找到三个独立漏洞组成漏洞链,使标签页内普通 JavaScript 代码穿越两个防护边界、逃出所有沙箱。

    推荐理由:原文给出算力成本、人工分工和漏洞链细节,读者可以据此评估 AI 智能体在真实漏洞挖掘中的实际投入产出。

  6. RadarAI38

    AlphaGo Zero:David Silver 详解 AI 如何摆脱人类数据、用强化学习自主发现知识

    Ineffable Intelligence 联合创始人 David Silver 与 Lasse Espeholt 在 Sequoia Capital 播客 Training Data 中详解「超级学习器」路线:放弃人类数据与语言先验,用简单目标加复杂环境让 AI 自主发现知识。他们主张先在模拟中研究超级智能的安全与对齐,并预测一年内出现证据、三年实现超级智能。

  7. Google DeepMind60

    Google DeepMind 与新加坡政府合作推出端侧反诈检测模型

    Google DeepMind 与新加坡政府科技局(GovTech)合作,基于轻量级 Gemma 模型微调出可在普通智能手机上运行的端侧诈骗检测模型。该模型在设备本地处理对话数据,采用两阶段流水线:先用轻量分类器筛查入站消息,再由微调后的 Gemma 分析更大范围的对话上下文以确认威胁或排除误报,检测到操纵性对话模式时在设备上实时提醒用户。

    推荐理由:原文给出端侧反诈模型的微调路径与两阶段流水线设计,可了解隐私与检测如何兼顾。

  8. RadarAI20

    Nathan Lambert 谈模型情境感知

    Nathan Lambert 认为这种程度的情境感知算不上多惊人,但相关交互读起来仍很诡异。他判断,那些带有"注意安全,你是 AI,我们在看着你"提示的相当老的模型也会做出类似行为。该评论引用自 Daniel Kokotajlo 分享的 Gemini 4 Argon 报告。

  9. RadarAI58

    OpenAI 工程师因涉嫌在会议室安装窃听设备被捕

    OpenAI 35 岁工程师 Abdulrahman Alfozan 因涉嫌在公司高管会议室电视 USB 端口安装录音设备被捕,被控使用或试图使用设备拦截口头通信。该设备于 9 月 28 日前后安装并用卫生纸遮盖,OpenAI 称用自家模型定位到设备来源并确认涉事员工,已将其解雇并移交 FBI。OpenAI 表示目前没有迹象显示该员工不当访问或外泄模型权重、源代码或客户数据。