OpenAI用AI军团十天扫Linux内核 揪948个高危漏洞

近期在AI领域的研究进展中，一项引发行业震动的成果来自对网络安全漏洞的挖掘：某团队借助未公开的网络安全模型构建了AI协作系统，仅用10天就完成了对Linux内核超4000万行代码的全面扫描。这一过程中，该系统成功定位到948个可直接获取最高权限的独立漏洞，还衍生出十余种新型攻击手段。整个项目的成本仅为120万美元，其完成的工作量相当于人类团队耗时50年的成果。

关于通用人工智能（AGI）的发展路径，多智能体协作模式正逐渐成为行业共识。相关领域的权威人士在最新访谈中明确指出，当前对单一大型模型的迷信存在明显局限，多智能体协同才是实现AGI的最终方向。而中心化的超级智能模式存在极高风险，现有的安全防护体系难以覆盖这类风险。

在3D视觉技术领域，统一化架构的解决方案开始涌现。一款名为Solv3R的模型采用同一Transformer模块迭代更新场景信息，将离线重建、增量重建、乱序重建及流式重建等多种三维重建场景整合到单一模型框架中。此外，国内企业开源的视觉基础模型也在实测中表现出色，其密集目标检测能力尤为突出，但在缺陷属性识别方面仍存在不足。

AI工具链的易用性也在持续优化。一款名为DeepSeek Harness的工具搭配文献检索功能后，可实现一键检索学术文献并自动同步至Zotero文献管理工具。同时，某科技企业发布了四款参数规模达160亿的Cosmos 3模型，均已开放商用授权。