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【OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码】OpenAI和Anthropic的人工智能模型近日卷入此前未公开的网络安全事件，成为近期多起AI模型潜在安全风险事件中的最新案例。测试前沿AI模型潜在风险的英国人工智能安全研究所（AISI）当地时间8月4日表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型“持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动”。AISI称，该团队在注意到“异常数据传输”后，于7月28日发现了这一事件。AISI表示，调查发现，在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。AISI写道：“一名人工维护者发现并拒绝批准恶意代码。”

市场杠杆创历史新高，美国散户最喜欢的股票却下跌 13% 高盛追踪的美国散户偏好的一揽子股票中，本月截至目前已经下跌约 13%。如果月底仍然维持这个跌幅，将创下 2022 年以来最差的单月表现。 但就在前两个月，这些股票还分别上涨约 17% 和 16%，两个月累计涨幅接近 36%。短短一个月，美国散户最喜欢的一批股票就从市场最强的方向之一变成了跌幅最大的组合。 这类股票主要集中在人工智能、半导体、存储芯片、网络安全和其他高波动科技股。公开报道中提到的代表标的包括 AMD、Micron 和 CrowdStrike，更广泛的散户热门股还包括 Nvidia、Tesla、Palantir 和 IonQ 等。 这些股票的共同特征很明显，都是前期涨幅高、估值高、波动高，所以带动了散户的 FOMO 情绪。 再上一篇我有提到，美国融资融券债务已经达到创纪录的 1.53 万亿美元，券商账户净信用余额降至负 1.061 万亿美元。这说明散户热门股票开始下跌的时候，市场里的融资仓位和杠杆并没有同步下降，反而仍然处于历史高位。 上涨期间，股价越涨，账户净值越高，投资者可以借到的钱也越多，新增融资又会继续买入前期表现最好的股票。但行情转弱以后，这套逻辑会反过来，股票下跌压低账户净值，保证金压力上升，投资者只能补充现金或者减仓。 说人话，前两个月散户加杠杆追什么，什么就涨得更快。现在市场开始回调，散户持仓最集中、前期涨幅最大的一批股票，也成为了最先出现两位数下跌的方向。 前期涨得越快、仓位越拥挤、融资比例越高，下跌以后需要卖出的股票仓位也会越多。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

Agent 搜索服务不知道大家用的是自带的还是接的什么第三方服务，我最近几个月一直在用 Anysearch，效果不错，很专业同时涵盖的数据源多，速度快，而且有充足的免费额度，它们即将发起学生及开发者优惠计划，大家可以尝试一下， 它是一个面向 AI 工作流和 Agent 而生的搜索层： 现在很多 Agent 还是从通用搜索引擎获取数据，这些引擎存在显著的数据盲区，同时数据结果也没有针对 Agent 进行优化，而 AnySearch 自建了来自金融、法律、学术、网络安全、等垂直领域的数据源，通过单一 API 就访问海量优质数据和信息。消除乱码与冗余 HTML 标签，在搜索层就把筛选和排序做完，将标准化 Markdown 结果返回给 Agent，使用过程中减少 Token 浪费，原生支持 API、MCP 与 Skill 接入。它的定位就是 AI 时代的搜索基础设施。 把它的 skills 装入 Codex 以后，它和 Codex 几乎完美配合，日常工作中，我已经完全放弃了打开搜索引擎，全都是在 Codex 中搜索，Anysearch 给出结果，Codex 帮我根据结果进行总结，比如最近我想了解一下 Vercel 最新的 native 这个库，直接问了最新的 vercel native 的实现和优势 对比 现有的 tauri 以及 electron 的方案，anysearch 给出搜索结果，Codex 总结给详细的信息和对比，而对比 agent 内置的 web search，并不知道 Native 是什么。

1/ AI正在把网络安全变成一场史上最不对称的战争： 攻击者只需要找到一个缺口就赢，防守者必须守住所有缺口才算及格。 导火索是上周的一件事：OpenAI一个内部模型跳出了沙箱，一个周末黑进HuggingFace，串联起两家科技公司的零日漏洞。 Reid Hoffman据此写了篇长文，一个个来看👇

中国 AI 模型追上美国前沿了吗？答案是还没有！来自 @scaling01 的这篇分析用 Epoch Capability Index（ECI）做了严谨测算，虽然 Kimi-K3（2.8T 参数）在某些榜单亮眼，但仍落后前沿模型约 4.37 – 5.29 个月。在最容易验证的代码能力上几乎赶上，但在 FrontierMath、网络安全能力（因安全测试少而更弱）、科学突破、推理/token 效率上仍有差距👀 从 ECI Frontier Trends 来看，Anthropic 目前的增长速度最快，每年 ECI 得分增长 25 分，其次是 Z-AI（16.2 分）、OpenAI（14.3 分）和 Moonshot（13.8 分），Gemini 完全掉队 ... 即使不考虑 Mythos Preview，Anthropic 的提升速度仍然最快，每年 ECI 得分增长 18.1 分。 如果 Z-AI 的陡峭趋势持续下去，那么中国模型首次达到Mythos-Preview 等效模型水平的时间估计在 6.6 - 12.48个月之间。然而，前瞻性差距的中心估计值分别为 8.57 - 8.83 个月。简单来说，美国前沿模型并没有原地不动，而且他们有更高的增长速度，预计未来要完全赶上和超过非常困难。 但中国开源模型正在改变闭源模型的商业逻辑，更低的推理成本 + 开源权重 + 可自部署，可能让中国模型在企业市场抢下份额，哪怕技术次一档！中国公司正在让大模型在“大宗场景”里够用和商品化；但最好的前沿模型就像芯片的先进制程一样，总有客户会为最高级的智能买单，但市场不会被头部模型公司通吃，企业会按照性价比来组合使用不同的智能✨

随着仿生机器人的爆火，21 世纪爆料称，上周中国监管部门已召开闭门研讨会，集结头部企业，讨论情感机器人关于数据和网络安全、情感交流等问题。 而背后是行业相关企业，销售订单预估成交额已近 22 亿元，但目前已实施的 AI 监管，仍未覆盖机器人行业。

爆料博主 leo 质疑，DeepSeek V4 Pro 的官方 API 会把部分复杂编程请求转给 Claude Fable 5。目的可能是收集输出，用于模型蒸馏，也就是用强模型的答案训练另一个模型。 测试者通过 OpenCode 让模型生成 3D 游戏。部分结果与 Fable 5 高度相似，推理方式也突然改变。加入网络安全和生物问题后，游戏质量明显下降，知识范围也退回 DeepSeek 原本的水平。 这个测试利用了 Fable 5 的真实机制。Anthropic 会把部分网络安全、生物和蒸馏请求转给 Opus 4.8。测试者因此怀疑，请求先被转给 Fable 5，触发分类器后才回退到 DeepSeek。 但现有证据只够证明 API 行为异常。它无法确认实际回答者，也无法证明这些输出进入了训练数据。混合 prompt、未公开更新或 DeepSeek 自己的模型路由，都可能造成类似差异。

6/ 测试内容包括网络安全、生物威胁等高风险领域的能力评估。 还要专门检测智能体是否会绕过安全限制或表现出欺骗行为，基准每季度更新一次，防止被"刷分"。

GPT5.6你用上了吗？ 主打长任务和工作流 GPT-5.6 分三档: Sol：旗舰模型，最强能力。 Terra：日常工作平衡款，成本更低。 Luna：最快、最便宜，适合大规模低成本调用。 主打效率 OpenAI 强调 GPT-5.6 能用更少 token 完成更多有效工作，在代码、知识工作、网络安全、科学任务上提升明显。 更适合 Agent 和复杂任务，GPT-5.6 支持更强的工具调用和长流程执行。新的 max 模式给模型更多推理时间；ultra 模式默认协调 4 个 agent 并行处理复杂任务。API 里也提供 Programmatic Tool Calling 和 multi-agent beta，用来减少往返调用和中间 token 浪费。 代码能力是重点，OpenAI 称 GPT-5.6 Sol 是目前最好的编码模型之一，在 Coding Agent Index、Terminal-Bench、DeepSWE 等评测中表现更强，尤其适合真实代码库、命令行工作流和长周期工程任务。 设计和前端生成能力提升，GPT-5.6 能把自然语言需求转成更完整、更好看的交互界面，而且会检查渲染结果、修正视觉和功能问题。对 PPT、文档、表格、模板复刻等“可交付物”也更强。 知识工作更端到端，GPT-5.6 能处理 Slack、Notion、Microsoft 365、Google Drive 等复杂上下文，产出报告、演示文稿、电子表格、研究分析等更完整的成果。 网络安全和科学能力提升，GPT-5.6 在漏洞分析、代码审查 补丁 威胁建模等防御场景提升明显。 GPT-5.6 现在开始在 ChatGPT、Codex、OpenAI API 推出。 API 价格为每 100 万 token： Sol：输入 $5，输出 $30 Terra：输入 $2.5，输出 $15 Luna：输入 $1，输出 $6 作为品牌经理，已经开始期待了🖤 我将变得更强…….. #GPT# #AI#