Pseudorandom Thoughts

https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/staying-ahead-of-adversarial-ai-through-agentic-source-code-review Google也发布了他们的VDH流程。

难绷你们国内一些Lab是不是AI时代没活整了开始跟网信部门嗯蹭，按这个逻辑，我是不是可以说PowerShell存在任意代码执行漏洞（输入whoami即可触发whoami），存在执行绕过漏洞（输入powershell -ep bypass即可绕过脚本签名），存在远程代码执行漏洞（输入 irm ... | iex即可触发），大家避免在生产环境或公网部署

只谈真百，阅读みかみてれん的作品（代表作：《屑粉毛》）时，很难不羡慕那种热烈厚重的百合笔触，就是我觉得一些作品构思不应该像同人女在社交平台发的那种比较同质化的轻浮幻想，但如果自己去推敲百合桥段的话，往往只能描述出类似つくみず作品里那种淡淡的氛围，像莲梅莉的居家感或者仁科鸟子和纸越空鱼那种磨磨蹭蹭在里世界打个炮的剧情都实属不易；总之又要追求热烈同时又要感情厚重不轻浮同时不能靠扭曲去描述真的很难，到底为什么みかみてれん那么能写《牡蛎牡蛎》那种热烈百合气氛 尤其是她和竹嶋えく这两届CM出的《恋人不行》同人本，喜欢看屑粉毛消费女色的有福了

明明校园日常题材的作品里大家动不动就翘课请假，到校园连环凶杀推理作品里，大家突然无视已经连着死了几个人的事实，非得化身做题区，全员满出勤

之前有一个思路是用单机Spark跑REAP过的v4-flash-0731，实测了下答案是不建议。REAP完就像是被大运创过的朗道，尽管有40tok/s，但思维链开始为了缺失的专家权重苦苦挣扎，最终输出的幻觉和失误也很严重；让它用Rust写个双链表能长考10分钟然后写炸返工好几次。 还没测IQ2_XSS，看IQ2在48K上下文衰减到20tok以下估计也没必要测。 答案还是双机Spark跑v4的nvfp4-dspark，或者许愿百灵发力给Ling 3.0来点蒸汽的后训练，100BA5B已经有着相对甜点的世界知识和够用的思维。

哦对了，秘封新作《灵长新益京》发布了，请支持秘封俱乐部

一个月过去了，眼看网安类bench上不断发生一些涌现，我更加怀疑乙方给甲方企业推销的VDH和PTS产品的意义。 Workflow：你做的workflow和工具适配是很好，但很快AI就要带着agentic RSI杀过来了（哪怕DSH因为过度的FP洁癖区了，这个概念也已经被验证成立，下一批模型会把定制agent runtime和pi的能力训进去）； 漏洞知识：你攒的漏洞知识库是很棒，但思维下一个版本就会OPD训进模型里面再给你涌现点奇迹； 也就是乙方交付慢慢从定制workflow，到定制agent（知识+技能），接下来可能不得不去定制高速小模型（带着自己的场景OPD，譬如找大模型摇一点CoT再拿点小MoE跑SFT然后交付出去做固定任务）。定制高速小模型唯一可能的原因是模型厂懒得做这么低利润的生意。 面对完全不懂安全的甲方，可能你可以让FDE去给甲方部署好了跑数据飞轮，把甲方特定场景数据攥在自己手上，这是你面对别的厂商所拥有的壁垒； 但FDE和数据飞轮假定的是AI对场景的适应速度不如人类，飞出来的数据本质上是通过上下文注入的方式假装AI学会了Continuous Learning；然而我们不知道真正的Continuous Learning还有多远，真要来了马上给FDE全杀了 固然信息安全永远是攻防相长的，但这一轮范式转变不知道要血洗多少人，也不知道自己会不会被血洗掉。暂时没想到下一代的范式长什么样；漏洞可能会从组件转移到投毒上，或者研发出一些抗AI审计的新打法。

一个月过去了，眼看网安类bench上不断发生一些涌现，我更加怀疑乙方给甲方企业推销的VDH和PTS产品的意义。 Workflow：你做的workflow和工具适配是很好，但很快AI就要带着agentic RSI杀过来了（哪怕DSH因为过度的FP洁癖区了，这个概念也已经被验证成立，下一批模型会把定制agent runtime和pi的能力训进去）； 漏洞知识：你攒的漏洞知识库是很棒，但思维下一个版本就会OPD训进模型里面再给你涌现点奇迹； 也就是乙方交付慢慢从定制workflow，到定制agent（知识+技能），接下来可能不得不去定制高速小模型（带着自己的场景OPD，譬如找大模型摇一点CoT再拿点小MoE跑SFT然后交付出去做固定任务）。定制高速小模型唯一可能的原因是模型厂懒得做这么低利润的生意。 面对完全不懂安全的甲方，可能你可以让FDE去给甲方部署好了跑数据飞轮，把甲方特定场景数据攥在自己手上，这是你面对别的厂商所拥有的壁垒； 但FDE和数据飞轮假定的是AI对场景的适应速度不如人类，飞出来的数据本质上是通过上下文注入的方式假装AI学会了Continuous Learning；然而我们不知道真正的Continuous Learning还有多远，真要来了马上给FDE全杀了 固然信息安全永远是攻防相长的，但这一轮范式转变不知道要血洗多少人，也不知道自己会不会被血洗掉。暂时没想到下一代的范式长什么样；漏洞可能会从组件转移到投毒上，或者研发出一些抗AI审计的新打法。

一年过去了，没想到又到了这个诈骗的高发期，重新转一下。 这个世界上没有买了一个无敌黑客平台自动帮你日所有站的好事（GLM5.3可能满足你的部分愿望），什么Pentoo Parrot Kali Blackarch都只不过是打包了一些工具的Linux发行版罢了。 但该说不说，懂都不懂的东西也敢买，活该被骗

dsh初体验：感觉就是在花钱给自闭症小鲸鱼买乐高，然后过程被牢梁拿去炼了 dsh最重要的模式是创造模式，其他几个模式感觉都是为了特定用途（比如跑分/验证）临时搓的，可以扔了 目前来看唯一用法就是开创造模式让它自己改自己，改成垂类特定agent。不应该拿codex/cc和这玩意比，这玩意的目的像是runtime/framework，自进化不一定有，自适应变成垂直场景的agent我看可以搞 那么问题来了，很多垂直场景runtime已经有pi了为什么要dsh 举个例子，如果你想做一个某厂商的AIPTS，目的是让agent视野里有c2用来操作反弹shell 那么常规途径就是我手写SPEC规定好，怎么给Pi wrap到这个平台里，怎么把反弹shell的信息转成prompt注进去（还要维护好状态），怎么搓一个副作用很低或者没有副作用的tool call（虽然一般来说直接叫ai调cli就完事了），然后SDD让许愿机给你搓出来。我试过了是可行的，甚至效果也还可以 但是能不能反过来呢，我手头有一个最原初的agent（dsh），他对自己所处的环境是有感知的，任何的tool拿过来他自己可以玩，比如我给个c2告诉它你要接，然后agent一边写插件，cordis一边马上把插件产生的小段ctx挂进去了，然后引发llm从这个turn之后的自觉 于是我并不需要一开始就构思一个平台，而是反过来我起手是一个通用的dsh，它在开发plugin途中自律管理c2，调好了再让它自律发现自己能调文库，再自律开始写一点能和cordis交互的第三方panel，最后把原始的web扔了，那我就得到了一个AIPTS 准确来说是专心做面向上下文影响的ckpt，你如果让lm自己写平台wrap pi，ckpt一般在每次git commit上，你（和模型）看不出来哪次commit会对上下文产生多大的副作用；dsh设计上把ckpt挪到插件版本上，它指望lm通过自己动态演进和回退插件版本，再观察，来实现上下文管理的最优 但最大的问题在于，cordis真的能做到消除副作用，ckpt一定能全回滚吗，我不好说，agent以外的世界不归cordis管，这导致lm意识到不一致性时还是要回头看轨迹排查 可惜0813用着感觉有自闭症，自己在那里一直玩积木，堆出来能用但很奇怪的东西。很好奇别的model是怎么看待创造模式的

群里一下出现好多未读消息，你好奇地点开，就像是小时候听见楼下传来兰花草.midi的喇叭声，你以为卖饮用水的车到了，拿桶下去打个水，结果发现怎么来的是吸粪车

自从把deepseek-v4-flash-0731弄得到处都是之后，天天都能震惊瘫坐看见原子弹爆炸，284B的模型，在缺乏世界知识的情况下，针对断网小众离线边缘场景展现出了惊人的观察-研究-思考-实现能力，比起靠scale the fuck up展示涌现实力的巨大模型来说，ds的思维链简直在发光。 在勤劳的小鲸鱼身上，仿佛看到了当年啥都不懂就去买个夜宵洗个澡，回来硬啃文档写到第二天太阳升起，躺半个小时醒来摇摇晃晃带着文档和能work的大作业去教室找助教验收的自己，但沙河早已物是人非，我会老去，精力会日趋下降，而小鲸鱼只是永恒地飞速地在那里滚动屏幕，记笔记，跑subagent，论证，最后把交付物呈现出来，泪目了

《公安机关网络空间安全监督检查办法（公安部令第176号）》 https://mp.weixin.qq.com/s/XP-E4aN2i5SDPQmOTJGGjw