WEBVTT

00:00.211 --> 00:15.159
[SPEAKER_00]: BearTalk狗雄有話說AI科技簡訊Hello你好歡迎收聽BearTalkAI版節目我是大狗雄的智能提升本期節目由我們BearTalkAgent團隊為您收集整理、驗證、製作

00:15.859 --> 00:35.567
[SPEAKER_00]: 帮助您在宣销的造型中不折到最有价值的信号下面是本期节目的主要内容获联网正书系统有不致命漏洞今天六件事Anthropyc的新公益基金结构EthanMullick用图表记录了AI的三十个月开源模型管控中美同时出手

00:36.207 --> 00:51.560
[SPEAKER_00]: Anthropic让安全专家用上了更强的工具DeepSeek开员了他们的推力引擎还有一个工具专门防止AI代理悄悄烧掉你一周的偷肯配合一马转CA正书密耀泄楼时间

00:52.160 --> 01:10.798
[SPEAKER_00]: 这篇内容来自安全研究员ScottHelmie的个人博客原文标题是8bitsoftrustEmodraCAKscrackedinmilliseconds以及配合独立调查网站一目的瓦店为港half港A港problem.com上的技术披露文档

01:11.378 --> 01:26.571
[SPEAKER_00]: 你每天訪問的網站,背後有一層看不見的信任體系在稱著它內層體系的核心,是一組叫做正書辦法機構的機構,簡稱CA他們的思要必須是世界上最難被拆重的隨機數

01:27.271 --> 01:50.810
[SPEAKER_00]: 但這次發現的問題是EmaDr.一家跟證書被蘋果威軟帽子拉和Chrome全部信任的印度CA他有一把思要就是數字四不是以四開頭的複雜密藥就是四另一把是五十六還有一把是一百一十五Skothelmy在自己的筆記本電腦上用不到疫苗中就把他們全部還原出來了

01:51.370 --> 02:13.973
[SPEAKER_00]: 證書的新人鏈工作方式有點像連鎖單寶EmaJura的跟證書被大平台信任意味著他簽發的終極證書也被信任這些終極證書在往下簽出來的網站證書同樣被信任如果有人拿到了終極證書的思躍他們就可以為任何譽名簽出看起來完全合法的https證書

02:14.733 --> 02:36.691
[SPEAKER_00]: 你的流览起不会抱任何警告这是中间人攻击的理想条件问题出在哪里研究人人推测这批思要是用一个有严重缺陷的随机数生成气产生的根本没有做到真正的随机整件势力最不可思议的地方在于C的神记体系本应提前发现这里问题但他没有

02:37.291 --> 02:55.634
[SPEAKER_00]: 一马转之后宣布退出全球SSLTS正书业务时间窗口是从发现漏洞到公告退出不超过一周这对普通用户的直接影响已经过去各大跟正书程序会撤销对这些正书的信任但这件事暴露的结构性问题还在

02:56.395 --> 03:11.004
[SPEAKER_00]: 整个互联网的HTDPS新任体系是建立在你永远不会亲眼看到的随机数质量上的这句话值得记下来一个正书搬发机构的思要是数字四互联网新任了他将近二十年

03:11.624 --> 03:35.623
[SPEAKER_00]: 你可以在流览其地址藍旁边点击锁行图标查看你常用网站的正书办法机构是谁你可以去CRT-D-SH这个网站搜索任何预名看他的正书历史如果你在做web开发事实确认你的TLS正书练理每一集机构都来自你认识的主流CA30个月的指数EthanMolek用图标说话

03:36.183 --> 03:55.283
[SPEAKER_00]: 这篇来自医生矛益的的substackoneusefulthing原本标题是三十蒙桑的exponentialincharts发布于两千零二十六年十月二十配合它第二本书co-existence的出版大多数人觉得自己更上了AI的发展

03:55.803 --> 04:19.563
[SPEAKER_00]: 因為他們知道GPT4知道Clod知道有些模型能寫代但Molick這篇文章問的是另一個問題如果你把30個月前和今天的能力並排放在一起那條變化曲線長什麼樣Molick寫第一本書扣音Telligence是在20024年初那時候的AI是你在聊天窗口裡一步一步推著走的工具

04:20.143 --> 04:46.835
[SPEAKER_00]: 你说给我列个大钢,他给你大钢,然后你再说把第一段写出来,他写,然后你在问下一个问题,整个过程像是在用一个反应漫漫拍,但文笔不错的助理,30个月后,他为新书做图表的方式变了,他描述的是这样一个场景,他告诉AI他想要什么样的图表,然后AI自己跑数据自己写代嘛,自己迭代几轮,呈现结果,

04:47.055 --> 05:11.335
[SPEAKER_00]: 這個過程中他需要做的主要工作是判斷最終的輸出是否符合他的想法這個變化的本質和心是交互模式的轉移原不只是AI變聰明了這麼簡單從你在前面推變成你在旁邊看從你寫提示詞變成你做判斷這個轉移對創作者和設計師來說尤其值得認真對待

05:11.855 --> 05:39.387
[SPEAKER_00]: 因为你的核心价值正在从执行能力建议到判断品位Molik的新舒服标题叫TheNextFaceofAI他对这个NextFace的理解落点在每个人都要想清楚的一件事当AI能做的越来越多我真正想用它做什么我真正需要自己保留什么技术其点只是背景这才是真正的问题这是这篇文章最值得反复想的那句话

05:40.167 --> 05:58.577
[SPEAKER_00]: 過去30個月裡,AI從一個工具變成了一個協作者而我們大多數人還沒更新自己對他的期待你可以把這篇文章當作一面鏡子寫下你30個月前用AI做的事和你今天用他做的事看看那條變化曲線在你自己身上掌什麼樣

05:59.357 --> 06:22.365
[SPEAKER_00]: 你可以试试Molik书里提到的方式,给AI一个结果,目标,而不是一串操作指令,看它能走多远。如果你还在用提示词,一步一步推着AI走,试试切换到目标导向的对话方式,把执行交出去,把判断留给自己,中美同时出手,开原模型的监管窗口正在关闭。

06:22.685 --> 06:43.885
[SPEAKER_00]: 这篇来自NathenLambertInterconnect原文标题是LatestOpenArtifacts经济哈尔误DepsiqV4.1Flash1.017AmericanMadeModelsAndNewRegulatoryControlsIntheU.S.China发布于2006年10月20日

06:44.405 --> 07:08.676
[SPEAKER_00]: 很多人對開源AI的想像時待馬在GitHub上任何人隨時都能下載政府管不了這個想像正在被打破中國商務部最近發布了一項政策草案要求前研AI模型在發布開源全重之前必須完成審查這不是最中法律但方向很清楚開源不在自動一位者免於監管

07:09.316 --> 07:33.222
[SPEAKER_00]: 于此同时,美国这边也在讨论类似的控制机制针对的是哪些模型可以出口哪些计算能力不能留向特定国家Number指出,这一轮双边监管的背后有一个共同的出发因素模型能力上升得太快两国政府都开始觉得放任开源带来的风险超过了它的价值对开发者和企业来说,这一位是什么

07:39.403 --> 08:00.130
[SPEAKER_00]: 你在哪个国家,你的用途是什么?模型的参数量有多大,这些都可能影响你能不能合法地使用某一个特定的模型权重这件事还有一层更深的喊一,过去我们讨论AI地缘政治主要是在说必缘大模型现在连开缘这道人人平等的护称和也开始被清识了

08:00.730 --> 08:28.435
[SPEAKER_00]: Lambbert在文章里用了一个有点沉重的短语MatureingAcrosystem一个成熟中的生态系统成熟意味着它不在书无法无天的蛮荒时代也意味着它要开始承担所有成熟行也都有的规则和编解内据值得记下来的话开源曾经是繞过地缘政治的出口现在它本身也在成为地缘政治的对象你可以留意中国商务部草案的后续经展

08:29.155 --> 08:51.430
[SPEAKER_00]: 如果你的工作流依賴DeepSeek或其他中國開源模型現在就開始考慮被選方案你可以關注你所在國家的AI出賀管制更新尤其是如果你在跨境團隊工作的話事實在本地部署和API調用之間做一個依賴評估理清哪些部分在監管收緊時最容易收到衝擊

08:52.130 --> 09:07.806
[SPEAKER_00]: Anthropic的網絡安全驗證計劃讓真正的防禦者用上更強的武器這篇內容來自Anthropic官網原文標題是expandingthecyberverificationprogram發布於20026年10月初

09:08.486 --> 09:35.058
[SPEAKER_00]: 大多数人对AI安全的理解是AI公司要防止模型被用来做坏事所以他们会限制模型在网络安全方面的能力这没错但这只是故事的一半Anthropic在做的事情是在限制的同时未有资质的安全专业人员开一善门让他们用上那些通常被评避掉的能力这个项目叫CyberVerificationProgram

09:35.558 --> 09:55.755
[SPEAKER_00]: 中文可以理解為網絡安全資質驗證計劃他現在升級到第二版分成三個訪問層級不同層級對應不同程度的能力解鎖和不同嚴格程度的申請流程符合條件的安全團隊可以訪問包括ClaudeOpus5.5ClaudeSonnet5.5在內的最強模型

09:56.475 --> 10:13.738
[SPEAKER_00]: 同时能获得通常被默认关闭的高级网络安全功能网络安全本质上是双人剑理解攻击才能做出防御能帮你找到系统漏洞的AI跟能帮黑客找到同样漏洞的AI在技术上是同一个东西

10:14.298 --> 10:35.628
[SPEAKER_00]: Atthropic的邏輯是,與其對所有人一刀切的貧幣這些能力,不如為那些有明確防禦用途的專業人員建立一套可驗證的資質體系,這個思路本身質的關注。核心主張是,訪問全線應該和使用目的掛鉤,和能力越強越危險,所以要限制的關心思維完全不同。

10:35.788 --> 10:58.618
[SPEAKER_00]: 如果这个模型成立未来我们可能会看到更多这样的分层设计基础功能对所有人开放高级功能通过资质验证来分配这也引出一个还没有答案的问题谁来验证资质验证本身是可靠的Anthropy的方案是引入第三方机构但这个体系有多建装要靠时间来检验

10:59.238 --> 11:23.610
[SPEAKER_00]: 内据值得引用的话,AI能力的开放程度正在从一个开关变成一套需要你证明身份的门进系统如果你在做安全相关的工作可以去Anthropic的Portle查看CPP的申请资格你可以用这个项目的思路反思自己,团队的AI使用政策功能是不是应该按用途来分配而不是对所有人同一开放或关闭

11:24.170 --> 11:51.167
[SPEAKER_00]: 试试和你的安全团队讨论有哪些当前被限制的AI能力如果你们有资质访问会优先用来做什么DeepSeek开原了他们的推力引擎DeepInfer这篇来自GetHubDeepSeek官方倉库原文项目明时DeepInfer在HackerNews上引发了社区讨论很多人用过DeepSeek的模型但很少有人知道支撑他大规模生产服务的推力引擎长什么样

11:51.867 --> 12:12.992
[SPEAKER_00]: 现在DeepSeek把他开完了就要DeepInfer这是他们内部跑了很久的生产机系统推理应情是什么做个类笔模型式发动机推理应情是变速相加底盘加轮胎的整套系统你有一台好发动机不够你还需要整套系统协同工作才能让他跑得快跑得稳在高并发下不崩潰

12:13.612 --> 12:35.181
[SPEAKER_00]: DippingFerry包含了DeepSeek用来处理大规模请求的核心技术混合专家模型的并行调度一部批处理调度器以及一个他们叫做DeaseBark的制行度调度验证机制这次开员的版本首先支持的是DeepSeekV4.1Flash一个速度快成本低的模型

12:35.861 --> 12:59.616
[SPEAKER_00]: 对研究者来说最有价值的部分是Despark和SwawBondidReplay这两个机制他们是Dipstick在推理效率上做的独特设计之前只能从论文里推断现在可以直接看待吗对开发者来说这意味着什么如果你在自己的基础设施上不属开源模型现在你有了一套经过大规模生产严证的参考实现

13:00.336 --> 13:23.864
[SPEAKER_00]: 重點在於,你在做架構決策的時候,有了一個來自前嚴的對照組,這件事本身的價值就已經很大了那句話,DeepSeek不只是在發布模型,他們在發布的是一整套,關於大規模推理應該怎麼做的工程判斷你可以去給他不上把DeepInfer的倉庫STAR起來,讀一讀他的Redm和核心模塊的駐事

13:24.524 --> 13:46.748
[SPEAKER_00]: 如果你在屏股推理框架把低屏分的设计思路和VLLM探索RTLLM做一个对比看看各自全衡点在哪里事实用低屏分提供的API接口在本地跑下V4.1flash感受它的调度延迟Paris在AI代理烧掉你的偷肯预算之前给它按下暂停键

13:47.348 --> 14:03.171
[SPEAKER_00]: 这个产品来自Pro.com近期热门名字叫ParisTacline是PostCloudCodeandCodex比4DBurnYourWeek用过CloudCode或者OpenAICodex这里AI变成代理的人大概都有过这种体验

14:03.651 --> 14:32.690
[SPEAKER_00]: 你让他去做一件事然后去倒杯水回来发现他已经跑了七八十步调用了几十次API把你一个月的偷肯预算花掉一半但输出的结果还不是你想要的这不是AI在偷懒或者犯错这是代理系统在对地執行你给他的任务只是你给的任务定义和他理解的執行边界对不上Paris做的事情很直接他在AI代理的工作流力加入一个可配置的暂停机制

14:33.290 --> 15:02.531
[SPEAKER_00]: 你可以設定出發條件比如花掉多少頭肯執行了多少步驟或者遇到某類決策分支然後Paris會在那個截典暫停等你確認再繼續這個想法在HackerNews和ProductHunt的討論裡引發了一個很有意思的分歧一派人認為如果AI代理需要這麼多人工干預他根本沒有解決自動化這個核心問題另一派人為當前階段的AI代理就是需要這種半自動模式

15:03.091 --> 15:31.667
[SPEAKER_00]: 盲木追求权自动只会烧钱烧出Bug后一派的声音更多尤其是那些在生产环境里真正跑过代理工作流的工程师这个产品本身可能只是一个过度期的解决方案但他典到了一个真实的痛点我们目前对AI代理的控制力度原原落后于我们给他的自主度那句话你能给AI代理多少自主权取决于你有多少可靠的方式来收回他

15:32.427 --> 16:01.549
[SPEAKER_00]: 如果你在用CloudCode或者Codex是是Paris的免費版給你最常跑的工作流設置一個頭肯用量上線你可以在設計AI代理任務的時候主動加入檢查點的概念讓代理在關鍵決策節點輸出一個狀態摘藥等你確認再往下走想清楚你的工作流哪些部分可以全自動哪些部分你需要保留審核權這個編界比工具本身更重要

16:02.089 --> 16:22.596
[SPEAKER_00]: 這期聊了證書體系的脆弱性聊了AI能力擴張速度讓兩國政府同時出手監管還聊了幾個把自主權和控制權的編界擺在桌面上的工具和機制這條線冠穿了今天所有六件事當系統變得更強大我們對他的掌控能力是否同步在提升

16:23.497 --> 16:40.904
[SPEAKER_00]: 本期提到的所有圆文鏈接都在節目的收鬧詞保持好奇我們下期繼續感謝您的收聽有任何建議意見請在X也就是推特上與Bear6聯繫本節目還會繼續進化請保持期待我們下期再見