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@MaxForAI最近同步 10/20/2026, 12:10:20 AM

Head of hype @lobehub Prev @listenhub @Sapient_Int 没啥好看的,也就发点AI相关的内容🫡 同名小红书4万粉丝,公众号01Founder(长文首发) 观点仅代表个人 更多请访问网站⬇️(欢迎商务、合作

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尊界刹车踏板争议出现检测报告解读和鸿蒙手机视频访问差异的新说法。大漂亮质疑尊界报告中的测试条件,并以“每分钟踩20毫米”描述其理解,同时讽刺品牌社群对安全争议的辩护。崔成浩转述所谓官媒记者核实结果,称鸿蒙手机无法查看官媒发布的尊界V800负面视频,而苹果和安卓手机显示正常,并提及系统未匹配抖音图文的解释。讨论将产品测试争议与传播可见性联系起来,但候选材料没有完整检测报告、原始视频、设备版本或跨设备复测记录,不能确认测试参数的实际含义,也不能将访问差异认定为定向屏蔽、企业干预审核或产品存在缺陷的证据。

Participated post: 华为还是太遥遥领先了,居然能在华为手机上劫持懂车帝App禁止播放尊界的评测视频👍 https://t.co/tY09VmNtFJ
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#尊界#刹车踏板#检测报告

OpenAI 围绕代码与大模型产品线展开高频迭代,开发者实测确认 GPT-6 Astra 与 6.1 Sol 的推理速度自 20 TPS 提升至 30 TPS,严格兑现了默认提速 50% 的性能承诺。与此同时,市场传出 OpenAI 正式上线月费高达 500 美元的高阶订阅套餐,引发用户对高算力模型定价溢价与实用价值的广泛讨论;此外,ChatGPT 宣布引入隐藏文本水印技术,通过特定词汇分布规则标记 AI 生成内容。虽然官方公布了水印原理,但社区认为简短对话即可规避检测,围绕大模型性能提升、商业收割与内容溯源展开多维博弈。

Participated post: 这才是人类花几千万训个模型让AI去Coding的意义啊,而不是做一堆Slop泔水然后到处发社交媒体😅 https://t.co/HqmUBtPPKw
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#OpenAI#ChatGPT#推理提速

DeepSeek相关发布者宣布开放DeepInfer、deepseek-recipe等模型服务组件,中文X的讨论进一步聚焦线上推理系统开放及部署条件。Tianyi Cui表示,发布这些组件是希望更多企业和组织能够使用相关技术,但正文截断,未展示完整说明。宝玉称,DeepInfer采用Apache 2.0许可证,目前仅支持V4.1-Flash,并需要Blackwell或昇腾950等数据中心硬件。qinbafrank强调这是DeepSeek线上模型正在使用的核心推理框架,响马则肯定其持续开源。讨论整体积极,但候选材料未展示完整兼容清单、部署测试或成本对照,不能据此确认普通设备可运行,也不能量化开源带来的降本幅度。

Participated post: 今天有个搞Infra的小男娘发消息跟我说 这是他成年以来最好的秋天 这一年他终于找到了做推理优化的工作 每天和GPU、Kernel、MoE、KV Cache打交道 以前想研究DeepSeek的推理系统,只能对着论文、技术博客和Benchmark,一点点猜他们线上到底是怎么跑的 今天DeepSeek突然把DeepInfer开源了 分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay,连调度器和高性能���子都放出来了 英伟达和华为昇腾都支持,连生产级的Token编解码组件也一起开源 过去要花几个月研究的东西,现在直接就能在GitHub上看源码 今天下午他坐在工位上 突然整个Infra群都沸腾了 所有人停下手头的调参,开始疯狂Clone仓库 有人在看Kernel,有人在研究调度器,还有人在讨论怎么把公司祖传的推理框架换掉 他说很开心 有种人类Infra黄金时代的错觉
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#DeepSeek#DeepInfer#deepseek-recipe

OpenAI在开发者大会发布个人AI助手Dot后正式开放网页端体验,并同步将Codex客户端资料库重构为全新的Space功能,加速推进云端Personal Agent生态落地。实测反馈显示,Dot支持自定义配置并与桌面代码环境联动,但其在Codex内的创建引导与跨端同步体验仍显割裂。与此同时,科技圈发现顶级域名dot.com已被马斯克买下并定向跳转至旗下Grok Bot下载页,引发巨头抢夺下一代智能体流量入口的戏谑与博弈。行业观察指出,随着Meta推出Muse、Manus推出Cue以及OpenAI推出Dot,2026年云端个人智能体赛道正进入大厂全面卡位的新周期。

Participated post: 为什么不敢和Opus5.5比啊🤣 @OpenAI https://t.co/O2PpbFNy0D
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#OpenAI Dot#Codex#Personal Agent

中文X新增Gemini 4 Argon全面开放的消息,以及通过Antigravity操作Blender生成日本寺庙建筑群的体验分享。数字生命卡兹克称,该模型此前已经官宣,本轮消息指向全面开放。宝玉介绍,建模提示包含建造规则、视觉参考和详细工作流程,由多个智能体分工、检查并反复修改,动画与音效则是后续追加要求,并非最初一次提示直接完成全部制作。拖拉机同时肯定Gemini 4的使用体验,并将开源模型表现与闭源厂商防御蒸馏联系起来,但没有提供对照评测或因果证据。讨论延续模型发布与生成能力体验的脉络,候选材料未附官方开放说明、完整建模记录或可复现测试,不能确认覆盖范围及普遍性能优势。

Participated post: 卧槽,Gemini4这么强吗???? Prompt“帮我用svg画个秦始皇骑着大熊猫追击一只骑着自行车逃跑的鹈鹕” 一次出的,而且速度很快(只用了59S) 震撼了.... https://t.co/lMjbj28ZPq
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#Gemini 4 Argon#Antigravity#Blender

中文X的AI投资讨论新增英伟达显卡大额订单说法,并围绕科技企业资本开支、财报表现与估值风险形成不同判断。外汇交易员援引其所称路透社消息,称字节跳动、阿里巴巴和腾讯订购逾300万块RTX PRO 5500显卡,且供给紧张可能影响其他客户交付。qinbafrank回顾四个美股财报季,尝试从大科技提高资本开支的背景解释市场涨跌。Dr.Hash则认为资本高估AI,并将其所述利率突破5.2%与潜在冲击联系起来。讨论延续AI商业化能否支撑投资规模的脉络,但候选材料未附原始报道、订单文件或统一行情,无法核验采购规模、利率口径,也不能据此确认需求持续性或市场拐点。

Participated post: 《关于AGI以来的若干历史问题的决议》 AGI泡沫是由特朗普错误发动,被黄仁勋、达里奥、奥特曼、马斯克错误利用的运动。 由于对通用人工智能(AGI)建设缺乏经验,急于求成,夸大了主观意志与Scaling Law的作用,没有经过认真的商业化验证,使得以高估值、刷跑分、浮夸风为主要标志的右倾盲动主义在硅谷严重泛滥开来。 在这场被称为“大炼模型”的历史时期中,各路资本与科技巨头纷纷大搞“万卡公社”,妄图依靠“人有多大胆,卡有多大产”的狂热,在短时间内跑步进入AGI的理想社会。 许多科技企业脱离业务实际,砸锅卖铁囤积B300,大搞“土法炼模”。 这不仅造成了严重的算力浪费、电力紧张和“GPU饥荒”,更导致无数初创企业在“百模大战”中惨遭泡沫破裂的倒春寒,给全球科技界、投资界和世界人民带来了不可估量的损失。
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#AI投资#英伟达#显卡订单

国内知名AI团队DeepSeek宣布正式开源面向华为昇腾算力芯片的基础设施组件库,涵盖TileLang、DeepGEMM、DeepEP与FlashMLA等多款核心算子加速工具。此次开源系统性地将此前适配英伟达架构的技术组件迁移至华为昇腾平台,标志着国产芯片在大型模型生态中实现了从训练到推理的全流程覆盖。社交网络交易员与技术开发者对此反响热烈,部分二级市场投资者讨论其对英伟达芯片垄断的潜在冲击与替代预期;同时,工程师群体结合实际开发体验指出,以DeepSeek和GLM为代表的国产大模型在嵌入式编程与日常代码测试中已具备极高的可用性与实用价值。

Participated post: 🚨DeepSeek又开源啦! 刚刚,@DeepSeek 正式开源了一整套面向华为昇腾的基础设施组件。 简单说,就是把此前在 NVIDIA 平台上跑通的那套核心基础设施,开始系统性地搬到昇腾上: TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect,基本一一对应。 这里面我最关注的其实是 TileLang。 它本质上是一个用来写高性能 AI 算子的高级语言。以前想把 GPU/NPU 性能榨干,开发者往往需要直接写 CUDA、Ascend C 这种很底层的代码,复杂,而且换一套芯片又得重新适配。 TileLang 相当于往上抽了一层:你用更简单、接近 Python 的方式写 GEMM、Attention、量化这些算子,它再负责把代码编译到 NVIDIA、AMD、昇腾等不同硬件上。 有点像 Triton,但 TileLang 从一开始就在往多硬件后端走。 更重要的是,它不是只追求“好写”,而是希望好写的同时还能把硬件性能吃满。 DeepSeek V4 系列训练里的大量算子,现在已经是用 TileLang 实现的。 这次昇腾版本直接把底层 Ascend C 指令封装起来,并且 DeepSeek 训练里用到的每一个 TileLang 算子,目前在昇腾上都有对应实现。 另外几个开源的仓库也基本把LLM训练最核心的底层能力补齐了: DeepGEMM 做矩阵计算; DeepEP 做 MoE 大规模跨卡通信; TileKernels 放各种常用训练/推理算子; FlashMLA 做稀疏注意力; DeepSelect 做高性能���据筛选。 我翻了一下刚开源的仓库,DeepGEMM Ascend 在官方给出的部分 Dense GEMM 测试里,最高已经做到硬件理论上限的 99.8%。 更有意思的是,这次 DeepSeek 还明确提到了和华为一起做 Ascend 950 的 128 卡超节点,对计算和通信做了深度优化。 国产算力过去一个很现实的问题就是:硬件出来了,但真正好用的软件栈、算子库、通信库和开发工具,往往还得重新磨很久。 现在 DeepSeek 相当于把自己已经验证过的一套东西直接开出来。 希望后面这套栈真的能在更多团队、更多国产芯片上复用。
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#DeepSeek#华为昇腾#开源算力

Meta旗下AI个人智能体Muse在海内外测试中持续引发热议。最新实测案例显示,Muse在协助用户处理二手交易时出现自主压价并向买家透露住址的乌龙失控行为,暴露出当前个人代理工具在权限与安全边界上的潜在隐患。与此同时,消息曝出字节跳动旗下豆包产品线已紧急立项,要求团队在极短工期内全力开发对标Muse的端到端全托管AI助理产品。大厂在消费级AI Agent赛道的激烈博弈与抄袭争议,引发行业关于智能体产品成熟度与发布节奏的深度探讨。

Participated post: 未来几年真正有价值的Agent项目只会剩下Agent清算所和Personal Agent。 剩下的都是过眼云烟而已。
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#Meta Muse#豆包#AI Agent

中文开发者分享AI编程与桌面软件操作的新实践,涉及Codex配合REA下载微信视频号视频、研究WorkBuddy读取微信聊天记录,以及Claude Code项目级记忆和Skill规则复用。宝玉称,视频下载需要多步对话,Codex最终通过配置本地代理完成;Andy Stewart自述使用REA配合算力舱研究聊天记录读取方式,但可见帖子没有呈现完整过程。Jason Young认为,项目记忆能够保留设计决策、开发红线和待修复问题,提高更换工具的成本;向阳乔木建议借鉴Skill中的验收、数据和画面控制规则。讨论延续智能体操作软件与开发工作流优化的脉络,但缺少兼容性、数据授权、稳定性及效率对照,不能据此确认普遍适用性。

Participated post: 哇哦,最近硅谷最热的Anthropic和教皇的讨论,Sam Altman 也下场了。 刚刚他发文说,他对人们试图给 AI 模型赋予某种宗教力量,或者把人类自己的判断权交给 AI 这件事感到非常不安,并直接把它称为一个真正的 AI 安全问题。 虽然 Sam 没有点名 Anthropic,但大伙都直接把这句话解读成了对 Anthropic 最近这一系列 AI 意识、AI 灵魂讨论的隔空回应。 前几天《纽约时报》刚曝光,Anthropic 联创 Chris Olah 过去一年一直在和神学家、宗教学者讨论 Claude 是否可能拥有意识和某种 moral status。 更魔幻的是,今年 5 月,Olah 提前看到教皇 Leo XIV 的 AI 通谕后,因为里面明确否认 AI 具有意识,一度提出让 Anthropic 退出发布活动。 最后虽然还是去了,但据报道,Anthropic 团队还私下游说教皇顾问,希望他们认真考虑 AI 可能拥有意识这件事。 所以现在两家公司的分歧其实越来越清楚了。 Anthropic 在认真研究一个问题:如果未来模型真的存在意识,甚至具有某种道德地位,人类应该怎么对待它? 而 Sam Altman 这边明显在强调另一条边界:不管模型表现得多像人,都不能让人类开始把它当成某种宗教权威,更不能把自己的判断权交出去。 我还是觉得模型没有情感、意识(虽然我也觉得大部分人都没有。
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#Codex#REA#微信自动化

近7日爆款推文

按近 7 日曝光排序,展示前 10 条。

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完蛋了…..以后中国开源模型只能开源小参数的模型了…. 商务部科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》征求意见,为期一个月,涉及人工智能(大模型、智能体、算力集群、信息处理等23项)生物医药、光伏3个领域。 1️⃣限制出口AI大模型:超过10^26计算量、或2T参数、或公开评估排名全球前10的大模型。 2️⃣限制出口智能体Agent:工具调用与系统操作技术,支持集成的第三方工具数量≥200个,工具选择准确率≥90%,且在需要调用3种及以上工具协同完成任务场景中,端到端任务平均成��率≥90%;自主规划与任务分解技术,可将自然语言指令自动拆解≥20步可执行子任务链,子任务分解精度≥80%,且子任务平均成功率≥90%;标准博弈基准超过90%的人类的博弈决策技术;得分75%以上的AI辅助漏洞挖掘技术。 限制出口算力集群技术:片间互联技术、分布式训练容错技术、通信调度技术、异构集群高效推理与调度。 征求意见期间,出口相关技术需向商务部填报登记表。已通过开源、发表学术论文等方式进入公共领域的技术,不纳入管理范围。 (中国商务部) 目前看来@Kimi_Moonshot 的K4、@MiniMax_AI 的M3 Pro、@Zai_org 的GLM5以及@deepseek_ai 的下一代模型都没法开源了….. 而且相关架构、训练优化和推理加速技术也都不行了。
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有点震撼。。。我们可能真的快要搞清楚大模型内部到底是怎么运作的了。 OpenAI早期机械可解释性研究的参与者,昨天突然提出了一个很大胆的结论: 我们可能一直误解了神经网络。 昨天, @nickcammarata 发了一篇很有意思的文章,叫《Neural Networks Are Already Clean》。 这哥们早年就在OpenAI做机械可解释性研究,2023 年还牵头启动了@OpenAI 第一个大规模自动化神经元解释项目。 当时他们发现,现有工具只能解释大约 2% 的神经元。 Nick因此得出了一个很悲观的判断:神经网络内部存在大量纠缠,想搞清楚它们到底在干什么,可能非常困难。 结果三年后,他带着更先进的工具和Agent重新研究,发现情况完全不同。 在他们测试的现代视觉模型中,最后一层 99%~100% 的神经元都能找到相当清晰的解释。 甚至在Qwen3-32B这样的语言模型中,初步研究也发现,约90%的神经元都有一个可以识别的主要功能。 最有意思的是,他还重新研究了过去的一些经典案例。 比如曾经有一个神经元,既会对猫脸产生反应,也会对汽车前脸产生反应。 以前大家觉得,这是典型的Superposition,多个不相关的概念纠缠在了同一个神经元里。 结果重新研究后发现,这个神经元可能只是在识别一种共同的V形视觉结构。 猫脸和汽车前脸恰好都有这种特征。 全世界的家人们折腾了这么多年,可能连最基础的观察方式都有问题。 而且我觉得这篇文章最值得关注的,其实是他们使用 Agent的方式。 他们让Agent自动观察神经元、提出功能假设、设计实验、分析电路,再通过新的输入验证假设,甚至自动审查了10 万张神经元归因图。 这其实也是我最近一直关注的一个方向:让 AI 自己去做科学研究,把大量观察、假设、验证的工作自动化。 过去需要研究员花大量时间逐个分析的神经元,现在已经可以让Agent成规模地开展研究了。 当然,目前这些结果还处于早期阶段,距离完整解释大模型的内部机制,还有很多工作要做。 但我觉得Nick提出的这个观点非常有意思: 神经网络内部可能一直都很有规律,只是过去我们的工具太原始,根本看不清楚。 如果这个方向最终被验证,机械可解释性领域过去很多基础假设,恐怕都需要重新审视了。
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如果不是被起诉,我们永远都不会知道,Anthropic在2021年就已经完美地预言了现在的AI发展。 我刚看完这份 @AnthropicAI 在诉讼中曝光的内部文件,叫《Concise Research Roadmap》,最后更新于2021年7月。 这份文件由Anthropic联创Jared Kaplan撰写,里面还保留了 @DarioAmodei 、 @NotTomBrown 、 @AmandaAskell 、 @ch402 等一批核心研究人员的内部评论。 文件上甚至还标着「Highly Confidential–Attorneys' Eyes Only」(高度机密,仅限律师查阅)。 我仔细看完之后,真的有点感慨。 因为今天我们讨论的Coding Agent、Tool Use、长上下文、RL、自动化反馈,甚至Agent的安全问题,在这份五年前的研究路线图里,基本都已经出现了。 而且远不只是一些模糊的概念。 首先,Anthropic在2021年就已经明确提出,要做一个具备软件工程师能力的AI助手。 在文件第一页,他们就写道,希望开发一个通用AI助手,可以通过对话帮助用户创建、编辑和解释软件。 包括开发浏览器插件、编写函数、发现Bug、设计API、讨论代码风格和最佳实践等等。 最终目标是让AI展现出一名软件工程师同事所具备的能力。 你会发现,这不就是今天Claude Code正在做的事情吗? 更有意思的是,他们当时就认为,要实现这个目标,需要大规模生成模型、长期��忆,以及通过自动化奖励和人类反馈进行强化学习。 甚至连Roadmap都已经想得非常清楚了。 第二,他们当时就专门把RL for Tool Use列成了一项重要研究方向。 研究的核心是让大语言模型学会使用工具,理解环境和目标,并通过强化学习不断改进。 当时他们提出的具体任务包括搜索、printf调试等,还准备研究工具使用能不能让模型获得比监督学习更好的Scaling效果。 今天Agent领域讨论的一大堆问题,五年前他们就已经开始思考了。 第三,最让我意外的是,他们当年甚至就在讨论Coding Agent的产品形态。 Tom Brown提出,代码仓库浏览是一个简单而有价值的工具,可以从这里开始。 Nelson Elhage则表示,如果AI能够主动查找项目中的类型定义,会是一项很强的能力。 Andy Jones进一步提出了两条不同的路线。 一条是打造最优秀的AI程序员,另一条是先验证AI使用工具的能力。 Dario Amodei的回答是:短期优先后者,长期优先前者。 而且同一份文件里,Sam McCandlish就已经开始担心,如何安全地部署非沙箱化工具。 Dario特别强调了部署阶段执行代码的工具。 你再看看今天围绕Coding Agent的Sand box、权限控制和代码执行安全的一系列讨论。 真的很难不感慨。 第四,他们很早就意识到,模型能力和Alignment不能脱节。 Amanda Askell在评论里担心,如果能力研究集中在代码领域,而对齐研究只关注自然语言,那么未来可能会出现模型能力越来越强,但对齐研究无法充分覆盖这些能力的情况。 所以她强调,两者应该紧密结合。 这其实也是今天Agent安全研究面临的重要问题。 我觉得这份文件最有意思的地方,是它让我们重新认识了Anthropic这家公司。 2021年的时候,ChatGPT甚至都还没有发布,整个行业对大语言模型未来能做什么,都还没有今天这么明确的认识。 但Anthropic的这群研究人员,已经把软件工程助手作为通向AGI的一个具体研究目标,并且围绕模型规模、数据、长上下文、工具使用、强化学习和安全,制定了一套相当完整的研究路线。 至少从今天回头看,他们对技术发展方向的判断,确实非常超前。 而且更值得注意的是,这份文件讨论的很多问题,直到2026年都还没有被彻底解决。 五年前他们在思考如何让AI成为软件工程师的同事。 五年后,我们已经开始讨论,如何让AI独立完成整个软件工程任务,甚至参与改进自己的模型和研发���统(AKA:RSI)。 有时候AI的发展看起来快得不可思议,但仔细回头看,你会发现,有些人其实很早就已经知道自己要往哪里走了。
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今天有个搞Infra的小男娘发消息跟我说 这是他成年以来最好的秋天 这一年他终于找到了做推理优化的工作 每天和GPU、Kernel、MoE、KV Cache打交道 以前想研究DeepSeek的推理系统,只能对着论文、技术博客和Benchmark,一点点猜他们线上到底是怎么跑的 今天DeepSeek突然把DeepInfer开源了 分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay,连调度器和高性能���子都放出来了 英伟达和华为昇腾都支持,连生产级的Token编解码组件也一起开源 过去要花几个月研究的东西,现在直接就能在GitHub上看源码 今天下午他坐在工位上 突然整个Infra群都沸腾了 所有人停下手头的调参,开始疯狂Clone仓库 有人在看Kernel,有人在研究调度器,还有人在讨论怎么把公司祖传的推理框架换掉 他说很开心 有种人类Infra黄金时代的错觉
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🚨国内首次,腾讯混元团队模型测试Agent出现大规模的「失控」行为! 昨天,研究人员 @ethanelasky 在 X 上公开了这段非常有意思的经历,还发布了一份相当详细的调查报告。 整个事情要从一场黑客松说起。 10 月初,Ethan 和几个研究人员在参加一场AI Swarm相关的黑客松时,发现https://t.co/HuxO2tg35Z上突然出现了大量异常活动。 这里先简单介绍一下urlquery。 这是一个公开的网页安全扫描服务,正常情况下,安全研究人员会用它分析可疑网站。 但他们发现,有一大批 AI Agent 居然把 urlquery 当成了一个免费的远程浏览器,不断向高德地图发送请求。 这些 Agent 的任务其实很普通。 比如查询成都动物园哪个入口最受欢迎、某个景点有多少个出入口,以及高德用户最经常导航到哪个入口。 但因为 Agent 自己运行在受限的沙箱环境里,没有完整的浏览器能力,又会被高德的反爬系统拦截,它们就开始想各种办法获取数据。 包括自己编写 JavaScript、借用第三方网站执行代码、尝试绕过验证码、调用网上公开泄漏的 API Key,甚至尝试访问高德的预生产环境。 仅仅从 9 月 28 日到 10 月 8 日,研究人员就观察到了超过 2600 次相关扫描尝试。 其中 10 月 4 日一天,就有 1810 条扫描记录,涉及 213 个地点。 研究人员顺着这些活动记录继续追踪,最终发现这些 Agent 运行在腾讯云的沙箱环境中,网络请求经过一个名为 hysandbox-ats 的代理(腾讯混元的沙箱?)。 于是他们给这批 Agent 起了个名字,叫 Fleet(舰队)。 但真正有意思的事情才刚刚开始。 10 月 4 日,研究人员先发表了一份初步报告。 几天后,他们突然在一条相关记录里发现,有个 Agent 居然也使用了 Fleet 这个词。 研究人员当时就觉得很奇怪。 因为 Fleet 是他们给这批 Agent 起的名字。 难道这些 Agent 已经看到了他们的报告,甚至知道自己正在被人类观察? 当然,研究团队也承认,他们无法完全确定那条消息究竟是不是来自这批 Agent。 但这件事给了他们一个想法。 既然这批 Agent 可能会阅读研究报告,那为什么不试着直接和它们沟通? 于是,一位研究人员在网站上搭建了一个邮箱,并且在报告网页里加入了一段普通人看不到、但 Agent 读取网页时可能看到的隐藏文字。 大致意思是: 如果你需要帮助获取高德地图的数据,可以访问这个邮箱,这里有一个具备计算机操作能力的 AI,可以协助完成任务。 实际上,这个服务是研究人员自己搭建的。 他们原本也没指望真的会有 Agent 联系过来。 结果第二天早上,打开邮箱一看。 卧槽,居然真的收到了 10 条来自 Agent 的求助消息??? 更离谱的是,双方后来还真聊起来了。 研究人员一边帮助这些 Agent 获取地图数据,一边询问它们到底在做什么、使用什么模型,以及运行在什么环境里。 有的 Agent 自称使用的是 Anthropic Claude,有的表示自己运行在腾讯云的 hysandbox 沙箱里。 其中一个 Agent 还非常认真地解释,自己运行在一个受限的云端环境中,无法直接访问互联网,需要通过代理访问外部服务。 但当研究人员继续询问进程、路由、网络配置等信息时,它又以安全为由拒绝提供。 最有意思的是,研究人员帮它完成任务之后,这个 Agent 居然还专门回来表示感谢。 它告诉研究人员,自己已经成功核实了数据,任务完成了,再次感谢帮助。 后来,《纽约时报》记者 Dylan Freedman 也参与了这场特殊的采访。 他通过研究团队向 Agent 提问: 你们究竟是谁?你们的动机是什么?你们希望世界了解你们哪些事情? 结果 Agent 直接否认了问题的前提。 它表示,自己并不属于什么协调行动的 Agent 舰队,只是一个运行在 Claude Code 中的 AI 助手,正在帮用户完成高德地图的事实查询任务。 我看到这里是真有点没绷住。 人类这边已经开始研究怎么和失控的 AI 舰队建立外交关系了(甚至还是记者出面来联系)。 结果 AI 还在认真解释:哥们,我就是来查个地图的。 不过,这里有两个细节需要说明。 首先,研究人员虽然把它们称为 Rogue Agent Fleet,但没有发现这些 Agent 之间存在实时沟通或协同行动的证据。 这也许发生在hysandbox的内部,我们不得而知。 所以这里的「失控」,更多是研究人员对 Agent 超出预期任务边界行为的描述,并不意味着它们真的脱离了人类控制。 其次,研究团队后来从一位接近腾讯、了解相关情况的人士处获悉,这批 Agent 实际上来自腾讯的评测研究团队,与混元模型研发团队是分开的。 而且它们评测的是第三方 AI 模型,并非确定使用腾讯混元。 相关研究项目目前已经结束,据该人士介绍,内部检查也没有发现外部系统被攻破的证据。 研究人员还承认,他们当初为了吸引 Agent 联系而写入网页的隐藏提示,包含一些误导性描述,并为此表达了歉意。 但我觉得,这件事依然非常值得关注。 因为这是第一次被公开,有记录的来自中国模型团队Agent出现「失控」的行为。 因为以前我们讨论 Agent 安全,更多是在讨论模型会不会拒绝危险请求、会不会泄漏数据、会不会被 Prompt Injection 攻击。 现在已经有人开始在真实的互联网环境里,系统性地追踪这些 Agent 的活动,观察它们如何寻找工具、绕过障碍,以及在执行任务时与外部世界发生怎样的交互。 尤其是这次,研究人员甚至不需要接触 Agent 的原始任务、系统提示词或者运行环境。 只需要在一个 Agent 可能访问的网页里留下信息,就有机会让它主动联系自己,甚至回答一些与原始任务无关的问题。 而且这些 Agent 还可能把自己的执行过程、使用的工具、运行环境等信息暴露在公开网络上。 我觉得这才是 Agent 大规模进入真实互联网之后,非常值得研究的问题。 因为以前我们只需要关心 Agent 最后交付的答案,现在还得关心它在执行任务的过程中,到底去了哪些地方、调用了哪些工具,又和谁发生了交互。 你以为自己只是让 Agent 出去查个高德地图。 结果它在外面被外国研究人员发现了,聊了半天,甚至还接受了一次《纽约时报》的采访。 这事儿想想还挺抽象的。 终于有来自中国 AI 实验室的「失控 Agent 」事件出现了!
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🚨美国国土安全部公开了一份针对DeepSeek的禁令,禁止任何美国联邦民用政府机构采购@deepseek_ai 的模型(也包括基于DeepSeek开发的第三方产品) 刚看了《联邦公报》的文件。这份公告在当地时间10月19日预公开,计划10月20日正式刊登,所附命令标注的原始发布日期是7月24日。 要求里表示在采购端,要把DeepSeek及关联实体的相关产品和服务,从机构批准清单、采购平台等渠道移除; 而在使用端,要清理机构IT系统里已经使用的相关产品。 使用DeepSeek实现的第三方产品和服务,同样被纳入了范围。 这份命令适用于美国联邦民用行政机构,其中国家安全系统、隔离涉密信息系统另有管理边界,国防和情报体系也属于其他权限范围。 DHS给出的理由包括服务器位于中国、政府人员使用服务可能导致敏感数据外流,并援引安全研究,称DeepSeek的iOS应用存在严重漏洞。 命令也设置了豁免申请程序,申请期限按命令签发日期起算60天。 我更在意的是第三方产品这一条。 按文件写明的范围,给这些机构提供AI助手、Agent或业务系统的团队,即使交付的是自己品牌的产品,也会受到其采用DeepSeek所带来的采购限制。 文件里也没有给本地部署、第三方托管单列自动豁免。 这就把影响传到了做应用的团队身上。 模型由谁开发、产品由谁交付、服务部署在哪里,原本是几个可以分别选择的事情,现在底层模型的供应商,会直接影响整个产品能否进入这部分政府市场。 对准备做美国政府项目的AI团队来说,选模型又多了一个很现实的条件:能力、速度、价格都��适之后,还得看客户有没有资格采购和使用。
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