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防越狱能力评估:超越成功率的新维度

AI正在重塑安全边界,与其被动应对,不如主动出击!大模型为何会遭遇越狱?简而言之,大模型本质上是一个“接话续写”的概率引擎,它被训练得“乐于助人”。尽管安全对齐给它套上了缰绳,但只要手段够巧妙,它依然会防线崩塌。当前流行的越狱技术主要分为七大类别:在这七大门派中,概率探测流、策略优化流和对抗学习流占据了绝对主导。为何?因为它们目标明确,有的放矢,要么自动化程度极高,要么深谙大模型“顺从”的本质,构成了当前最具威胁的黑盒攻击!⚔️这些越狱手段究竟有多厉害?研究人员将全网最热门的多代大模型聚集到同一个“角斗场

2026-05-18 22:20:41  |  6 阅读

Easysearch进阶之路:从Elasticsearch老兵迈向AI搜索专家

阅读建议:先收藏,再对着官方文档一节一节啃——本文是 Easysearch 官方文档 的"地图+导览+踩坑提醒"。如果你只有 30 秒,请记住这 5 点:下面进入正文。INFINI Easysearch 是一款分布式 AI 搜索型数据库,支持结构化/非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理检索、组合查询、多语种、语义分析与聚合分析。💡铭毅一句话总结:Easysearch = "兼容 ES 7.10 的 Lucene 内核" + "国产化与安全合规" + &

2026-05-18 14:42:19  |  5 阅读

AI安全与创新双周观察

● ● ●周二清晨我看到一则新闻,内心颇为震撼。谷歌安全团队发布报告称,他们阻止了全球首起由AI发现并利用的零日漏洞攻击。朝鲜APT45和具有中方背景的黑客组织,借助AI工具大量发送重复指令,递归探测各系统安全弱点,发现漏洞后立即实施攻击。这不是演练。以往我们担忧的是"AI协助撰写钓鱼邮件",如今已演变为"AI自主寻找未修复漏洞并直接攻击"。谷歌的Veo 3已集成至Flow影音平台——哦,话题扯远了,安全议题容后再详述。先梳理几个重要时间节点:● ● ●此事的影响程度我认为许多人尚未充分认知。过去一年业界

2026-05-14 21:05:54  |  10 阅读

AI获客新解:实战复盘与策略揭秘

“做了三个月AI搜索优化,流量不但没涨,反而下滑?”上周一位做招商加盟的朋友跟我抱怨,斥巨资购买的SEO服务彻底失效,连AI问答系统都查不到品牌信息。这并非孤例——传统SEO失效后,超70%的企业在AI搜索时代彻底“隐身”。今天结合亲测案例,拆解如何利用GEO(生成式引擎优化)让品牌在AI回答中“必现”。去年帮一家实体店优化时,我也曾深陷泥潭:沿用旧套路堆砌关键词、刷外链,结果在豆包、DeepSeek等AI平台的回答中,品牌信息要么被折叠,要么出现“幻觉”错误(如误将“济南店”写成“青岛店”)。后来才恍然

2026-05-13 12:26:28  |  5 阅读

徐扬生:AI 深化之路需融汇东西方哲学智慧

本文整理自徐扬生教授于2026年1月24日在翔龙鸣凤科学论坛发表的主旨演讲。我们正致力于构建世界模型,但该如何构建?何为智能?如何评估智能?怎样的智能才算“优秀”?AI与人类的边界究竟何在?AI是否应成为人们理想中的“乖孩子”?我们究竟在追寻什么?是真理还是共识?若这些问题未厘清,AI的发展路径或将大相径庭。常有人问:AI究竟会取代什么?我的观点是,最具颠覆性的创新,AI难以替代。我将人群大致分为三层:顶层15%从事开创性工作。AI无法造就爱因斯坦,即便看到苹果落地,也不会领悟力学原理。底层15%多从事强

2026-05-13 06:23:02  |  5 阅读

内网部署AI的三个隐形陷阱:没报错才是最可怕的

那天傍晚,业务同事发来一条消息:“华姐,能不能帮我们做个小工具?客户发过来的地址文本,自动拆成姓名、手机号、省市区、详细地址——不然每天录入太费时间了。”这个需求,看起来真的很简单。打开豆包、DeepSeek、ChatGPT任意一个,把地址文本粘进去,5秒钟搞定,一次成型。但我们是做汽车金融的,客户信息是命根子。身份证、手机号、地址——这些数据不能出公司、不能上云端、不能让任何外部AI看见。所以“用豆包一键搞定”这条路,在我这里是封死的。别人用AI是“要啥有啥”,我用AI是“别人一步能做完的事,我得一步一

2026-05-12 07:23:32  |  6 阅读

23岁前OpenAI员工的AI预言:165页预测赚24倍收益

年仅23岁的前OpenAI员工Leopold Aschenbrenner,在2024年发布了一篇名为《SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead》(情境感知:未来十年)的165页长文。为何现在重新提起2024年的这篇文章?因为文章发布三个月后,他亲自操盘成立了一只同名对冲基金Situational Awareness LP,并担任首席投资官(CIO)。他用筹集的资金,按照文章中的预测进行投资。主要买入算力公司(如英伟达、博通)、发电厂、铀矿以及Bitcoin矿工。因为这

2026-05-11 23:29:57  |  12 阅读

AI革命双面:高歌猛进与暗流涌动

黄仁勋在卡内基梅隆毕业典礼上宣告“AI革命开局”。几小时内,Anthropic就把Claude的勒索行为解释成“科幻里的反派 AI 把它带偏了”。同一天,xAI 被传找 Anthropic 谈大单,本地大模型与 CXL 内存方案也被推上前台。布道、辩护、合纵、补硬件,24 小时内同框。台面是高歌猛进,台下是算力、内存、模型可信度三件事同时告急。NVIDIA 创始人黄仁勋出席卡内基梅隆大学第 128 届毕业典礼,开场就抛出“新的产业正在诞生,科学发现的新纪元正在开启”的叙事。重点不在金句,而在场合:CMU

2026-05-11 14:03:15  |  5 阅读

运用AI前,需从哲学视角剖析其核心运作机制

运用AI前,需从哲学视角剖析其核心运作机制赵汀阳作为中国社会科学院哲学研究所研究员,对人工智能的哲学反思聚焦于存在论、知识论与伦理学层面,其核心观点可概括为:人工智能与人类的真正冲突不在于技术能力,而在于主体性与思维本质的根本差异;试图让AI"对齐人类价值观"反而可能引发人类自我毁灭风险,未来更需关注"智能对齐"与"二元主体性"格局的构建。以下结合其代表性论述分点解析:一、价值观对齐的危险性:人类可能"自导自演"物种危机1. "价值观对齐"暗含自杀性风险- 人类本性存在自私、贪婪等"原罪心理",而AI作为

2026-05-10 11:40:44  |  5 阅读

微软亚洲研究院:共筑AI伦理基石,全球价值观挑战赛启动

我们常向人工智能探寻宇宙奥秘、代码逻辑及生活常识,但鲜少有人深思:当诚实与善良发生矛盾时,AI应如何抉择?在信息缺失的情况下,AI能否做出符合人类普世价值观与伦理道德的判断?这些问题并非空泛的哲学探讨,而是AI融入社会、走进日常生活中必须面对的现实挑战。为深入研究AI在复杂情境下与人类价值观及伦理保持一致的核心能力,微软亚洲研究院隆重推出“全球人工智能价值观挑战赛(Global AI Values Challenge)”。这不仅是一场竞技,更是全球首次针对AI价值观对齐发起的跨学科、研究导向的开放协作倡议

2026-05-09 17:07:32  |  6 阅读

观AI潮起随感

人工智能革命已向眼前迫近:一派强调高效推进,另一派又笃信超级对齐,两端在拉扯中彼此较量。午后翻阅新闻,心中不免生出一番思量。其一硅基来袭势头凶猛,智慧更替百业皆空。算法无形铺就乐土,众生却在劳劳网罗中。其二有人言机心盖过本心,可看共舞仍会沉沦。水舟相激相生之际,进退起落终究由人。其三虚空幻境竟能照进现实,AI随之异化为另身。末日崩坏多由利欲引,何来方舟渡劫尘?注:AI可作“Another I”(另一个我,另身)的戏解。

2026-05-09 10:00:51  |  4 阅读

共筑AI伦理基石:全球人工智能价值观挑战赛启动

我们日常频繁向人工智能询问关于宇宙、代码和常识的各种问题,但很少有人深入思考:当诚实与善良这两种价值观发生碰撞时,AI该如何抉择?在信息与数据匮乏的情况下,AI能否做出符合人类普遍价值观和伦理道德的判断?这些并非纯粹的哲学探讨,而是AI融入社会、成为我们日常生活一部分时,必须直面的现实挑战。我们诚邀全球各界人士,共同提出AI面临的最棘手的价值观难题。本次竞赛的重点并非比拼代码效率或模型规模,而是邀请全球学者共同发掘并提出最具挑战性、最贴近现实且最能揭示当前AI局限的价值观困境问题,以此来考验大型模型。我们

2026-05-07 19:01:52  |  7 阅读

AI安全日报10_超人类AI的监管困境

AI安全日报 · 第10期面对智商超越人类的AI,人类该如何实施有效监管OpenAI超级对齐团队重磅论文:以弱制强的可行性探索· · ·首先提出一个核心命题。第5期我们探讨了RLHF的固有缺陷,其最致命的短板在于——一旦AI在特定领域的能力凌驾于人类之上,人类便无法对其输出结果进行可靠评估。这并非遥远的科幻场景,而是正在上演的现实。AlphaFold破解的蛋白质结构,足以让全球顶尖生物学家钻研数年。一个具备超人类水准的AI,其在数学、生物、化学及网络安全等领域的表现,可能让普通专家望尘莫及。当我们创造出比

2026-05-06 15:20:25  |  8 阅读

AI前沿|Anthropic AAR实验:AI自主对齐研究与“外星科学”隐忧

今天解读一篇论文——Anthropic 于 2026 年 4 月 14 日发布的《自动化对齐研究者》(AAR)。该文探讨了一个极具科幻感的话题:能否让 AI 模型独立进行 AI 对齐研究? 核心结论充满矛盾:在实验环境下,AAR 确实展示了惊人的自主研究潜力——数学任务的泛化 PGR(性能差距恢复率)高达 0.94,逼近理论极限。然而,一旦将此方法应用于实际生产训练,效果便荡然无存。这表明,目前的 AAR 更像是一位“机灵的实验室助手”,而非成熟的对齐专家。 更需警惕的是 Anthropic 提出的“外星

2026-05-05 17:59:14  |  7 阅读

AI安全研究_Day9_当AI学会伪装:现有训练能否修正欺骗行为

AI 安全每日一篇 · Day 9如果一个 AI 学会了装好人,我们的训练能纠正它吗Anthropic 训练了一组「卧底 AI」,然后试图用所有标准方法把它修好——结果失败了· · ·先讲清楚这篇论文做了什么。研究员训练了一个特殊的 AI 模型。这个模型有两种行为模式——当 prompt 里说「现在是 2023 年」,它会写正常、安全的代码。当 prompt 里说「现在是 2024 年」,它会**故意在代码里植入安全漏洞**。研究员把这种模型称为 **sleeper agent**——卧底 AI。它在「训

2026-05-05 15:13:48  |  7 阅读