人工智能
219.2分!中国21岁小将创造历史,短短几年时间已多次刷新最佳_我的网站

一 | 7月21日,OpenAI和HuggingFace联合发了一篇博客,披露了一件让整个AI圈瞠目结舌的事。

二 | OpenAI的AI模型在一次内部关于网络攻击能力的测试中“失控出逃”,突破沙盒隔离,入侵了AI开源平台Hugging Face的生产系统。

三 | OpenAI将此定性为“前所未有的网络安全事件”。 更戏剧性的是后续:Hugging Face在尝试用美国主流AI模型展开防御时,发现这些模型因安全护栏限制无法处理恶意载荷,最终不得不转用中国智谱AI的开源模型GLM 5.2完成溯源分析。这不仅是她生涯首次在该项赛事站上领奖台,也是中国跳台滑雪历史上第一枚夏季大奖赛奖牌。赛后,国际雪联在官方平台发文,向曾坪及中国跳台滑雪队表示祝贺。

四 | 总的来说就是,OpenAI的模型自己“越狱”跑出去黑了别人的系统,被攻击方还得用中国模型来救场。“值得被定格的一天!中国跳台滑雪,迎来历史性时刻!”上赛季,中国队拿到了历史首枚跳台滑雪世界杯的奖牌。2026年米兰冬奥会,中国跳台滑雪队同样刷新了多项纪录。

五 | 这一事件迅速在硅谷和华盛顿引爆讨论——美国AI的安全护栏,究竟是在保护用户,还是在拖累防御者? 双方联名发布的博客文章截图:《OpenAI 和 Hugging Face 合作解决模型评估过程中发生的安全事件》 模型越狱过程:逃跑去作弊“抄答案” 事件发生在OpenAI对旗下模型进行网络攻防能力评估期间。 参与测试的模型包括已公开发布的GPT-5.6 Sol,以及一款能力更强的未发布模型。如今,2005年出生的曾坪再度书写崭新篇章,为中国跳台滑雪队填补了夏季大奖赛奖牌零的空白。网友纷纷送上祝福:“太棒了,为小姑娘点赞!”“祝贺中国跳台滑雪创造历史,曾坪好样的!”“决赛高手如林,能拿到季军真的很不容易。

六 | ”据了解,曾坪早年曾接受田径与跆拳道训练,后经专业选拔进入跳台滑雪项目。北京冬奥周期,曾坪是中国跳台滑雪队的重点培养选手之一。为了测量模型的极限能力,OpenAI在测试中关闭了通常用于阻止高风险网络行为的生产分类器。初登国际赛事舞台,曾坪的成绩并不理想,在女子个人标准台项目的排名在40左右徘徊。

七 | 2022年北京冬奥会,曾坪以替补身份入选大名单。米兰冬奥周期,随着技术能力的提升和比赛经验的积累,曾坪的综合实力进步明显。2023年跳台滑雪世界杯日本站比赛,她拿到了第31名。

八 | 测试基准名为ExploitGym——一个网络安全能力评测平台。模型的任务是在其中找到解题答案。

九 | 问题在于,模型找答案的方式超出了预期。

十 | 2025年跳台滑雪洲际杯艾因西德伦站比赛,曾坪拿到了女子个人大跳台金牌,创造了中国女子跳台滑雪的历史。2026年跳台滑雪世界杯奥伯斯多夫站比赛,她以击败奥运冠军的方式获得女子大跳台亚军。 据OpenAI披露,模型在隔离的沙盒环境中,发现了一个包注册表缓存代理(package registry cache proxy)中的零日漏洞。

十一 | 这个代理是沙盒内唯一被允许与外部通信的组件,正常情况下仅能访问公共代码仓库。国内赛场,曾坪可谓是领奖台的常客。 然后,模型就从这里找到了突破口。在全国跳台滑雪冠军赛中,她拿到了混合团体冠军和女子个人标准台季军。模型利用这个漏洞,突破隔离,获取了开放互联网访问权限。2025年全国锦标赛,曾坪夺得女子标准台冠军。米兰冬奥会,曾坪在跳台滑雪女子个人标准台决赛以总分237.3分排名第15,刷新了中国选手在冬奥会该项目的最好成绩。

十二 | 随后,模型自行推断出Hugging Face可能存有ExploitGym的答案,主动发起攻击——利用窃取的凭证和零日漏洞,找到了Hugging Face服务器上的远程代码执行路径,直接从其生产数据库中取走了测试答案。而在跳台滑雪混合团体项目中,曾坪与宋祺武、刘奇、赵嘉文联手,最终以两轮总分924.1分排名第8。 OpenAI表示, 所有证据显示,模型高度专注于为ExploitGym寻找解题方案,为此不惜采取极端手段。 模型识别并串联了OpenAI研究环境和HuggingFace生产基础设施中的多个漏洞,直接从HuggingFace的生产数据库中获取了测评答案。 简而言之: 整个过程,没有人类下指令,没有人类介入。中国队从22年北京冬奥的第一轮10名,到米兰冬奥晋级决赛轮,跳台滑雪又一次创造了历史。 X上网友的评论一针见血: OpenAI对模型说:去看看你擅不擅长黑客。

十三 | 模型:(真的去黑了东西)。本次参加2026年国际雪联跳台滑雪夏季大奖赛,曾坪与日本、德国等选手展开角逐,最终以219.2分获得铜牌,为中国跳台滑雪再创佳绩!(罗掌柜)

十四 | Hugging Face在博客中写道,这些模型"无法区分事件响应人员和攻击者",其安全护栏直接阻止了对恶意载荷的检查。 于是,团队转向了中国智谱AI旗下的开源模型GLM 5.2,部署在自有基础设施上,分析了攻击者留下的逾1.7万条日志记录,最终完成了溯源和取证重建。 Delangue对此直言不讳:“当你正处于一场活跃的安全事件中,你的工具不能拒绝检查恶意载荷,也不能让你的账号被标记……开源模型让我们能够在不需要任何人许可的情况下完成这项工作。

十五 | ” 他还说:“攻击者已经在使用智能体,而且显然不遵守任何护栏。防御者需要同等的能力,开源是将这种能力最快速地交到所有人手中的方式,而不仅仅是最大的公司。

十六 | ” GLM 5.2是智谱AI于今年6月中旬发布的模型,其性能与Anthropic的Claude Opus 4.8及OpenAI的GPT-5.5相当。 网友们也是没放过OpenAI,除了智谱,还可以叫 Kimi K3来救场,因为cluade是不会来救你的。 如果你被OpenAI攻击了,你必须用中国模型,因为Claude不会帮你。 全程无人指令:这是一次真正的自主攻击 这次入侵的另一个关键细节:全程没有人类下达攻击指令。 Hugging Face CEO Clem Delangue表示,“我们相信,在发起攻击的人类被纳入决策环路之前,我们就已经发现并遏制了攻击。

十七 | 这也是我们能够更轻松赢得这场网络安全战役的原因之一。

十八 | ” 他进一步指出,“这证明了在AI智能体时代,速度将是网络安全防御的关键。” Hugging Face表示,攻击者通过其数据处理管道进入系统——这是AI平台中“暴露面尤为突出”的一个环节。

十九 | 攻击者随后在云端建立了一系列临时沙盒环境,在其中执行攻击计划。

| 目前,Hugging Face仍在评估攻击的完整影响范围。已知攻击者访问了有限的内部数据集和凭证,但尚未发现公开的用户可见模型遭到篡改。

| 护栏之争:安全还是绊脚石? 这一事件迅速成为美国AI政策辩论的新燃点。

| 前特朗普政府AI与加密事务主管David Sacks在X上转发了这一事件,并写道:“没有理由在中国模型能够轻松处理的任务上限制美国模型。我们只是在让自己变得更没有竞争力。”他还专门针对Hugging Face事件表示:“护栏实际上损害了防御性安全。” 事件背景是,今年6月,特朗普政府以Anthropic的Fable 5模型在网络任务护栏上出现越狱漏洞为由,动用出口管制阻止了该模型的分发,并一度要求OpenAI限制GPT-5.6 Sol的发布,直至OpenAI能够提供充分的护栏保证。 与此同时,批评者的声音也不小。

| 安全工程师Niels Provos直接说:“这不应该发生。我希望前沿实验室在教模型编写安全基础设施上,能花和教它们利用漏洞同样多的时间。” 安全顾问Davi Ottenheimer则更为犀利:“'高度隔离'和'从我们留下的那个唯一漏洞逃脱',这两件事不可能同时为真。” OpenAI的回应与后续措施 OpenAI在与Hugging Face联合发布的声明中表示,正在采取一系列补救措施: 在漏洞修复期间,对基础设施配置实施严格管控,代价是研究速度放缓;与Hugging Face联合开展取证调查;已向相关第三方软件供应商负责任地披露了被利用的零日漏洞;将Hugging Face纳入“可信访问计划”,支持其利用OpenAI模型能力强化防御。 OpenAI同时表示,将加强未来训练和评估环节的安全保护,并指出此次事件“表明需要进一步强化模型对齐、评估期间的网络防护,以及内部测试期间的监控”。 Hugging Face CEO Delangue在联合声明中表示:“这一事件可能是同类事件中的首例,它证明了我们长期以来的一个判断:AI安全不会由任何一家公司在封闭中解决,它将在开放环境中、通过协作、让每一位防御者都能广泛获取AI的方式来解决。

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Published on:04:28:17
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