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开源模型也能做安全研究？Cantina 的 apex-flash-1 在 60 个留出漏洞任务中解决了 40 个

安全研究初创公司 Cantina 发布的开源模型 apex-flash-1，在 60 个留出（held-out）漏洞任务中解决了 40 个，约三分之二的通过率。这意味着开源模型在安全研究这类高门槛场景中，开始具备可用的实战能力，而不只是演示价值。

阿里巴巴的 Qwen 系列从 7B 小模型一路扩展到 2.4T 参数规模，成为国内少数覆盖端侧到超大规模全梯度的开源模型家族。它的路径解释了阿里为什么能在开源大模型生态里占据一个稳定位置。

Google 高级副总裁、DeepMind Institute 联席主任 James Manyika 在采访中谈 AI 风险治理，强调责任不能只压在 AI 公司身上，需要产业、政府与社会共同承担。这一表态反映头部 AI 公司正试图把治理议题从"企业自律"推向多方共治框架。

Hacker News 上出现一则题为“如何用 AI 扩展意图、质量和艺术性”的视频讨论，焦点不是模型能力榜单，而是创作者的意图如何被 AI 放大而非替代。它值得关注，是因为这代表一批实践者开始把 AI 当作创作流程中的“扩展器”，而非一键出图的工具。

在 Hacker News 上引发讨论的 Homa 提出，面向 AI 集群的大规模训练与推理不应继续依赖传统 TCP，而应改用为数据中心内部通信重新设计的传输协议。它触及的是算力集群最底层的效率瓶颈，而非又一个上层应用。

一场名为 Homa 的技术演讲提出在 AI 训练集群中彻底替换 TCP 协议，这触及了大模型训练效率的底层瓶颈，也让网络协议成为算力竞争的新变量。

Hacker News 上的一则讨论指出，AI 参与核指挥与预警系统时，即便没有“超级智能”或主观恶意，也可能因误判、数据偏差和自动化速度叠加而放大核冲突风险，这一议题正在从科幻讨论变成 AI 安全与政策领域的现实关切。

Oracle 在威斯康星州 Port Washington 的 1.3 GW AI 数据中心园区（Project Lighthouse）因并网审批被重启，客户交付时间可能被推迟到 2027 年之后；园区建筑仍在施工，但电力进不来，算力就无法按计划上线。

Hacker News 上出现一个讨论视频，主题是如何用 AI 扩展意图、质量和艺术性，核心议题不是让 AI 代替创作者，而是把它当作放大人类创作能力的工具。

特朗普宣布组建“Super Intelligence Force”（超级智能工作组），并任命国家情报总监 Jay Clayton 牵头，要求 120 天内提交 AI 风险与机会报告。这是美国联邦政府把 AI 政策协调权收拢到核心圈层的一次组织动作。