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开源大模型推理框架 vLLM 被曝高危远程代码执行漏洞(已修复)

腾讯朱雀实验室近日发现开源大模型推理框架vLL存在严重安全漏洞(CVE-2025-47277,CVSS 9.8分),攻击者可利用此漏洞控制GPU服务器,窃取模型、算力或中断服务。vLLM团队已修复该漏洞并致谢腾讯朱雀实验室。 漏洞技术细节 vLLM 最初由加州大学伯克利分校 Sky Computing 实验室开发,现已成为社区驱动的开源项目,为 LLM 推理和服务提供快速易用的库。该工具支持分布式部署和先进的 KV 缓存管理,并能与工业级 LLM 基础设施集成。 漏洞存在于 PyNcclPipe 类中,该类通过点对点消息传递实现分布式节点间的 KV 缓存传输。其 CPU 端消息传递机制使用 Python 的 pickle 模块进行数据序列化和反序列化。 安全公告指出:"PyNcclPipe 实现中存在严重安全缺陷,它直接使用 pickle.loads 处理客户端提供的数据,形成了可导致远程代码执行的不安全反序列化漏洞。" 攻击影响分析 攻击者通过向运行的 PyNcclPipe 服务发送恶意构造的对象,即可利用该漏洞在主机上执行任意系统命令,从而完全控制服务器。 该问题的根源还与 PyT...

字节跳动 Seed 团队开源多模态基础模型 Bagel,支持视觉理解、文生图和图像编辑

字节跳动 Seed 团队发布并开源了多模态基础模型BAGEL,该模型拥有70亿个活跃参数,总参数量达140亿。 BAGEL集视觉理解、文生图、图像编辑于一体,在标准多模态理解基准测试中表现出色,优于现有顶级开源视觉语言模型如Qwen2.5-VL和InternVL-2.5。 在文本到图像生成质量上,BAGEL的表现可与专用生成器SD3相媲美。在经典图像编辑场景中,BAGEL展示了优于许多领先开源模型的定性结果。 BAGEL采用了混合变换器专家(MoT)架构,并使用两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。模型遵循“下一个标记组预测”范式进行训练,预训练使用了来自语言、图像、视频和网络数据的数万亿个交错的多模态标记。 经过持续训练和监督微调,BAGEL展示了先进的上下文多模态能力,包括自由形式图像编辑、未来帧预测、三维操作和世界导航(“世界建模”任务)。 研究表明,结合变分自编码器(VAE)和视觉变换器(ViT)的特征显著提升了智能编辑能力。BAGEL以Apache 2.0许可证开源。 开源地址 https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL...

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