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Jason Wei 提出“验证者定律”:所有可能解决且易于验证的任务都将被人工智能解决

Jason Wei(OpenAI核心科学家、思维链提示词核心作者、o1关键人物)近期提出验证不对称性理论及“验证者定律”(Verifier's Law),其核心观点是:训练AI解决一个任务的难易程度与该任务的可验证性成正比,所有可能解决且易于验证的任务,终将都被AI攻克。 验证的不对称性指的是有些任务验证起来比解决起来容易得多。随着强化学习的普遍应用,这个概念变得越来越重要。 比如:数独谜题、编写 Instagram 网页代码、或 BrowseComp 问题(找到答案很难,但验证起来非常简单)。 有的任务则接近对称,比如计算两个 900 位数字之和。还有些任务提出方案容易,但验证却很难(比如核实一篇长文章的事实,或提出“只吃野牛”的新饮食法)。 具体而言,任务的可验证性取决于以下五个关键属性: 客观真理:所有人对“好”的解决方案有普遍共识。 快速验证:任何给定的解决方案可在几秒钟内完成验证。 可扩展验证:可同时验证大量解决方案。 低噪声:验证结果与解决方案质量高度相关。 连续奖励:可对多个解决方案进行优劣排序 。 Jason Wei指出,过去十年中,大多数AI基准测试都符合前四条标准(...

​首个基于 AI 的恶意软件 LameHug 现身,窃取 Windows 设备数据

科技媒体 BleepingComputer 报道了一种新型恶意软件 LameHug 的出现,该软件利用了阿里开源的 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 大型语言模型,针对 Windows10和 Windows11设备进行数据窃取。 LameHug 的独特之处在于它采用了大型语言模型生成攻击指令,进而搜刮受害者设备上的敏感数据。根据 CERT-UA(乌克兰国家网络安全事件响应团队)的报告,LameHug 是用 Python 编写的,依赖于 Hugging Face API 与 Qwen LLM 进行交互。恶意软件通过特定的提示词,动态生成窃取数据的指令。 LameHug 通过恶意电子邮件传播,通常邮件内附有一个 ZIP 文件,其中包含 LameHug 的加载器。CERT-UA 已经识别出至少三种不同的变体,包括名为 “Attachment.pif”、“AI_generator_uncensored_Canvas_PRO_v0..9.exe” 和 “image.py” 的文件。在具体的攻击过程中,LameHug 会执行系统侦察和数据窃取命令,这些命令均是通过提示词动态生成...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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