Gorden Sun

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9小时前

AI资讯日报，3月30日：

9小时前

LLM能自主挖掘漏洞来自Anthropic科学家Nicholas Carlini的一场演讲，LLM可以发现和利用漏洞（说的可能就是下一代模型Mythos），他本人利用模型已经发现了大量Linux内核漏洞，甚至多到没有时间去一一验证和报告。两个演讲中提到的漏洞： · 在拥有5万Star的开源项目Ghost中发现了一个未授权的盲注SQL漏洞，还能自主编写并执行攻击脚本，成功绕过限制并提取出生产环境的管理员凭证和 API 密钥，实现了完整的攻击链。 · 在Linux内核的NFSv4守护进程中发现了一个极其复杂的远程堆缓冲区溢出漏洞。这个漏洞需要理解两个客户端和服务器之间的复杂交互，是传统测试极难发现的，且该漏洞自2003年起就一直存在。视频链接：

#AI安全 #漏洞挖掘 #Linux内核 #Mythos模型 #开源项目Ghost #SQL注入 #网络安全

9小时前

同事.Skill：把你的同事蒸馏成Skill 把同事的技能与性格蒸馏成 AI Skill，让它替他工作。建议改名叫“同事Kill”，成为Skill后就可以Kill掉了。 Github：

13小时前

我感觉你这个AI获客跑不通

1天前

在L站拼了个Claude Max的车，450块一个月，675美元的额度，价格是个人开车的合理价格。结果第一天就被我测出来掺假，混了逆向Cursor网页版的免费Sonnet，对方无话可说，麻溜退款了。本想着L站程序员忠厚谦良，比中转站肯定要好些，没想到水也这么深。想整个活儿，把市面上的中转站群测一遍，我出钱买一些中转站的Key，找懂行的程序员们免费用，给鉴定真伪。区分是不是Opus体感很明显，Opus是来自CC、Cursor、Kiro也有比较简单的办法识别。

#ClaudeMax #逆向Cursor #sonnet #L站 #中转站 #程序员 #Opus

1天前

AI资讯日报，3月29日：

1天前

逆向工程Claude Code Web：Anthropic更大的野心这篇文章逆向了逆向工程Claude Code的运行过程，可以合理推测出一个结论：Anthropic不止是做LLM，而是要做文字生成产品的完整生态，生成的代码可以直接上线变成面客的产品。直接竞争对手是v0、bolt还有最近更新的谷歌AI Studio。原文：

1天前

Voxtral TTS：Mistral AI开源的TTS模型 4B参数，70ms超低延迟，支持9种语言（不含中文），支持语音克隆，评分超过ElevenLabs Flash v2.5。模型：

1天前

AI产品推荐榜 2026.3.29更新

2天前

AI资讯日报，3月28日：

2天前

飞书开源CLI工具 Agent可以直接操作飞书了，包括收发消息、创建和管理群、日常、文档、多维表格等几乎全部功能的支持，人能操作的以后都可以交给AI操作了。软件CLI化是趋势，但是飞书这一步操作确实很前卫，全面拥抱AI了。 Github：

#飞书 #AI #CLI工具 #自动化 #开源 #软件

2天前

MASFactory：开源版Opal 类似谷歌的Opal，可以通过自然语言实现Agent系统编排，同时支持代码编写、可视化编辑和自然语言驱动三种编排模式。 Github：

3天前

AI资讯日报，3月27日：

3天前

Cline新增Cline Kanban功能类似之前OpenAI开源的Symphony，在类似Sprint的看板里添加需求后，Agent自动认领需求，开发并更新需求的进度。Cline是开源的，新增功能也是开源的。官方介绍：

3天前

你们听说过针对程序员的AI考试么？不提供token，让你用AI完成一个项目，完不成就领大礼包走人

3天前

Claude APP的更新频率已经超过了Grok APP，就算是Opus 4.6随便用也不能这么屌吧？Anthropic是不是内部在编程上实现了什么突破？

#Claude更新 #Grok对比 #程序突破 #Anthropic #技术创新

4天前

AI资讯日报，3月26日：

4天前

Cohere开源语音识别模型Transcribe 2B参数，本地能跑，可能是目前的开源最佳，但是不确定中文识别的效果如何。模型：

#Cohere #语音识别 #Transcribe #开源模型 #中文识别

4天前

Claude Code速查表网址：

4天前

Luma新发布的Uni-1绘画模型，是decoder-only的自回归Transformer架构，把文本和图像表示为单一交错序列，先推理再生成。效果非常好，这么看Banana Pro也不是遥不可及。这个网站可以看Uni-1的潜空间地图，能看到每个图片之间的关联、每个图片跟文字/主体/风格的关联。地址：

4天前

TRIBE v2：AI预测大脑对视频刺激的fMRI响应用Meta自家的三个基座模型分别提取视觉、音频和文本特征，统一投影到同一维度后拼接，再通过Transformer建模时序和跨模态关系，最终预测1000个脑区的fMRI信号。在Algonauts 2025比赛中获得冠军。模型：

5天前

AI资讯日报，3月25日：

5天前

原来是Claude服务出问题了，我还以为是我号没了

#Claude #服务问题 #账号

5天前

适合长时间编程的Agent的Harness设计这里的Harness我也不知道怎么翻译比较合适，不是严格的传统框架，像是引导Agent发挥的框架，比框架更宽松，翻译成“驱动框架”或者“编排框架”比较好。在Anthropic发布的这篇文章里，Harness包含的内容有：任务如何分解（Sprint结构）、Agent之间如何通信（文件交接）、上下文何时重置、评估标准怎么定义、反馈如何返回给生成器等。文章本身我倒觉得没什么新奇的点，就是提出了由3个Agent组成框架，Planner(规划器)用于完善用户的提示词，Generator(生成器)用于生成方案，Evaluator(评估器)用于评估方案。原文：

5天前

继token、Agent之后，又来了一个难以翻译的词：Harness

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