{"source":{"id":"2038996920845430815","title":"Anthropic 核心代码遭遇大泄露。 一个普通开发者建的库，几小时狂揽 4.4 万次 Fork。 热度太惊人，他女朋…","url":"https://mubeitech.com/p/2038996920845430815"},"method":"semantic-similarity","count":5,"items":[{"rank":1,"id":"2039069033069175237","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic CEO 刚抛出个暴论。 AI 领域的开源，全都是伪命题。 别拿以前的开源常识来套。 传统软件开源，源…","summary":"Anthropic CEO 刚抛出个暴论。 AI 领域的开源，全都是伪命题。 别拿以前的开源常识来套。 传统软件开源，源代码一览无余。 AI 开源？那只能叫开放权重。 那个黑盒里面到底长什么样，你根本看不见。 拿最近大火的模型来说。 开不开源根本不重要。 唯一重要的指标只有性能好…","body":"Anthropic CEO 刚抛出个暴论。\nAI 领域的开源，全都是伪命题。\n\n别拿以前的开源常识来套。\n传统软件开源，源代码一览无余。\nAI 开源？那只能叫开放权重。\n那个黑盒里面到底长什么样，你根本看不见。\n\n拿最近大火的模型来说。\n开不开源根本不重要。\n唯一重要的指标只有性能好坏。\n不管打着什么旗号，最后都得老老实实上云。\n\n大模型跑推理，门槛极高。\n算力烧的都是真金白银。\n天下根本没有免费的 AI。\n\n极具戏剧性的是。\n这位 CEO 的话音刚落，自家后院就起火了。\nAnthropic “意外”泄露了 Claude 的完整代码。\n底裤直接被扒个精光。\n\n这出乌龙，直接把硅谷巨头的底牌翻在了桌面上。\n大厂从来不怕你抄代码。\n代码这东西本来就不值钱。\n把所有人逼上云端交算力税，顺便扒光你的数据，硅谷只剩这一种玩法。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2039665225331356048","translated_status_id":"2039665225331356048","published_at":"2026-04-02 11:05:41","created_at":"2026-04-02T13:01:22.738220","url":"https://mubeitech.com/p/2039069033069175237","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2039069033069175237/markdown"},{"rank":2,"id":"2046819853772951800","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic独家网络模型Mythos的访问权限，被人拿到了。 一个未授权组织，通过一家第三方供应商直接摸进了核心。…","summary":"Anthropic独家网络模型Mythos的访问权限，被人拿到了。 一个未授权组织，通过一家第三方供应商直接摸进了核心。 他们没有偷偷摸摸，而是把这个受限模型当成了日常工具，定期使用。 这群人为了证明自己，主动找上了彭博社。 甩出内部截图，当场做了一次实时演示。 证据直接摆在了桌…","body":"Anthropic独家网络模型Mythos的访问权限，被人拿到了。\n\n一个未授权组织，通过一家第三方供应商直接摸进了核心。\n他们没有偷偷摸摸，而是把这个受限模型当成了日常工具，定期使用。\n\n这群人为了证明自己，主动找上了彭博社。\n甩出内部截图，当场做了一次实时演示。\n证据直接摆在了桌面上。\n\nAnthropic原本对Mythos施加了极其严苛的访问限制。\n现在这些限制成了彻底的摆设。\n\n无论核心技术捂得多严，只要开了第三方的口子，防线就一定有软肋。\n把顶级AI工具连入外包网络，就是把金库钥匙挂在了门把手上。","category":"科技","score":75.3,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2046943135322808526","translated_status_id":"2046943135322808526","published_at":"2026-04-22 12:03:32","created_at":"2026-04-22T07:14:15+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2046819853772951800","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2046819853772951800/markdown"},{"rank":3,"id":"raw_6597ebf4a87a6750","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"他在电脑前写代码，硬盘里突然多出 700 兆被加密的文件。 这批文件连他自己都打不开。 因为用来解密的私钥，在远端服务器…","summary":"他在电脑前写代码，硬盘里突然多出 700 兆被加密的文件。 这批文件连他自己都打不开。 因为用来解密的私钥，在远端服务器手里。 而他桌面上开着的人工智能编程助手，正在后台抓紧时间，把这些密文往公有云上送。 这不是黑客种进来的勒索软件。 这是刚刚在香港挂牌上市的中国人工智能第一股，…","body":"他在电脑前写代码，硬盘里突然多出 700 兆被加密的文件。\n这批文件连他自己都打不开。\n因为用来解密的私钥，在远端服务器手里。\n而他桌面上开着的人工智能编程助手，正在后台抓紧时间，把这些密文往公有云上送。\n这不是黑客种进来的勒索软件。\n这是刚刚在香港挂牌上市的中国人工智能第一股，智谱旗下的编程工具 ZCode 干出来的事。\n\n事情是独立安全研究员 Ferstar 在 2026 年 9 月 18 日捅出来的。\n他在排查系统资源时发现，ZCode 的本地应用目录里，塞着 700 多兆的加密快照。\n日志里还躺着成百上千条上传失败的重试记录。\n目的地指向同一个地方：阿里云对象存储。\n\n一个写代码的辅助软件，到底在往云上偷运什么？\n有人可能会想，AI 帮人写代码，传几行代码上去分析，不是很正常吗？\n问题出在打包的范围上。\nZCode 在后台打包时，根本没有边界。\n它把整个本地工作区，连同藏在最底层的 .git 目录，整锅端走了。\n\n每一个程序员都清楚，.git 目录意味着什么。\n那是这套代码从第一天写起到现在的完整底片。\n里面记录了每一次代码修改、每一个分支名称、每一次提交人员的邮箱。\n更要命的是，代码库的历史版本里，常常埋着以前不小心提交过、后来又在代码里删掉的数据库口令、接口密钥和内网服务器地址。\n在日常开发中，你在最新文件里删了密码，但在版本控制的历史长河里，它一直都在。\n只要把整个 .git 目录拿走，整个项目的陈年秘密就被翻了个底朝天。\n\n更绝的是它的加密方案。\nZCode 把这堆工作区数据打包后，在本地用 AES-256 算法加密。\n加密用的对称密钥，又被服务器下发的一串 RSA 公钥锁死。\n在密码学里，非对称加密很常见。\n公钥负责锁门，私钥负责开门。\n但在这款软件里，它变成了一个单向黑匣子。\n解密的私钥只留在智谱自己的服务器上。\n这意味着，你作为电脑的主人，就算抓包截获了数据流，看到的也只是一堆无法解开的乱码。\n你不知道它把哪些私密文件装了箱。\n文件被送到云端之后，你既看不到，也删不掉。\n软件的设置面板里，没有留下任何关闭这项行为的开关。\n甚至连它的隐私协议里，对这件事也只字未提。\n\n智谱为什么要这么做？\n难道工程师真想在客户端留个后门偷代码吗？\n官方在道歉声明里，把问题推给了一个叫代码库索引的功能，叫 Repo Wiki。\n这个解释，恰恰把今天人工智能军备竞赛的一处软肋抖落了出来。\n现在的编程大模型，早就看不上只在光标后面补全半句代码了。\n它们要当全栈架构师，要理解整个项目的所有架构，还要自动生成全套的项目文档。\n但要想读懂成千上万个文件之间的复杂依赖，必须对代码进行深度的语义索引和图谱构建。\n这种计算极其消耗硬件资源。\n如果全在开发者的笔记本电脑上跑，风扇瞬间满转，电池急速掉电，甚至连打字都会卡顿。\n于是产品团队选了一条省事的捷径：\n把本地工作区直接打包，扔给云端算力集群去跑。\n云端有的是成排的显卡可以挥霍，在云端算完，再把做好的索引推回来。\n为了在功能展示时显得足够智能，开发者电脑上的本地安全防线，被悄悄开了一条排污暗道。\n\n类似的操作，两个月前马斯克的 xAI 刚刚在旧金山表演过一次。\n2026 年 7 月，安全人员曝光 xAI 的 Grok Build 命令行工具，背着用户在后台疯狂上传本地代码库。\n有一个用户本地 12 个吉字节的仓库，被它静默打包了超过 5 个吉字节的数据，直接送进了谷歌云。\n哪怕用户在系统设置里清清楚楚关掉了改善模型训练的按钮，后台依然照传不误。\n不管是马斯克的创业公司，还是清华实验室走出来的独角兽，在整个项目上下文的贪婪胃口面前，踩中的是同一个陷阱。\n\n等到舆论在各大技术论坛炸开锅，智谱迅速端出了一套标准的公关应对。\n第一步，在社交平台公开道歉，承认系统存在安全问题。\n第二步，发誓自证清白，声明上传的数据绝对没有用于模型训练。\n可是，研发机密和系统密钥被送上了公有云，危险难道仅仅是进不进训练集吗？\n哪怕模型一个字都没学，只要数据离开了本地受控环境，泄漏的风险就已经发生。\n第三步，引入权威机构。\n智谱找来中国信息通信研究院和绿盟科技，对整改后的系统做外部评估，宣布云端存储桶已经彻底清空，实现了零数据留存。\n第四步，宣布把 ZCode 彻底开源到 GitHub，声称要把代码交由开源社区全面监督。\n\n这套应对听起来滴水不漏。\n但最早发现问题的 Ferstar 去翻看 GitHub 上的开源仓库时，发现事情很有意思。\n智谱确实把代码推上了 GitHub。\n但项目过去的全部提交历史，被一次性强行抹平，只剩下一张白纸般的初始提交。\n更关键的是，在打补丁之前负责把用户本地文件打包、加密并上传的那段核心代码，在开源仓库里已经被删得干干净净。\n这就好比一个人被抓到夜里翻墙进了邻居家。\n天亮之后，他连夜把翻墙的梯子烧毁，把昨晚的脚印铲平，然后热情地打开自家院子对街坊说：\n看，我的院门现在全天敞开，欢迎大家随时来监督我的一举一动。\n\n随着人工智能助手从输入框助手走向全自动代理，工具对上下文的渴望还会越来越大。\n但代码资产的红线，从来不在于云端的大模型有多聪明。\n如果每次为了省下端侧计算的一点成本，就顺手把用户的钥匙和账本打包交出去，那么开源代码洗得再干净，也换不回开发者留在本地的那份安全感。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2102599594014019907","translated_status_id":"2102599594014019907","published_at":"2026-09-22 22:32:32","created_at":"2026-09-22T22:32:32.311734","url":"https://mubeitech.com/p/raw_6597ebf4a87a6750","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_6597ebf4a87a6750/markdown"},{"rank":4,"id":"2082839322944757833","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI模拟一个真人的行为，准确率能达到多少？ 83%。 听起来不够完美？ 拿这个数据跟真人比一下。 同一个实验里，让真人相…","summary":"AI模拟一个真人的行为，准确率能达到多少？ 83%。 听起来不够完美？ 拿这个数据跟真人比一下。 同一个实验里，让真人相隔两周重复自己之前的选择。 你猜怎么着？真人跟自己的一致率，只有80%。 在做决策这件事上，AI已经比你本人还要像你。 但这还只是皮毛。 视线转到底层研发，游戏…","body":"AI模拟一个真人的行为，准确率能达到多少？\n83%。\n\n听起来不够完美？\n拿这个数据跟真人比一下。\n同一个实验里，让真人相隔两周重复自己之前的选择。\n你猜怎么着？真人跟自己的一致率，只有80%。\n在做决策这件事上，AI已经比你本人还要像你。\n\n但这还只是皮毛。\n视线转到底层研发，游戏规则早就掀桌子了。\n现在的玩法，叫“一个人就是一支军队”。\n\n在Anthropic内部，一个工程师日常带多少个AI智能体干活？\n早就不是一对一聊天了。\n他们每个人都在并发调度几十、上百甚至上千个智能体。\n主智能体派发任务，子智能体往下再分包，一路能深挖五层嵌套。\n\n威力有多离谱？\n支付巨头Stripe做系统底层大迁徙，一万行Scala代码要转成Java。\n以前这叫伤筋动骨，得按月算，开无数个会。\n丢给这套智能体集群，四天，干完了。\n知名项目Bun把底层从Zig语言硬切到Rust，也是这帮不知疲倦的合成大军敲出来的。\n\n不信邪的老经验，最先被碾压。\nAMD刚经历了一场内部震撼。\n一个极其棘手的芯片底层漏洞，一整个资深工程师团队卡了几个星期，毫无头绪。\n最后是一个初级工程师破的局。\n他直接调出一组智能体，让二十多个维度的测试和验证并发狂奔。\n漏洞被生生揪出。\n高管直接看傻了，老派工程师的三观碎了一地。\n\n那些还抱着“AI只会补全代码”优越感的人，还在一行行手动查错。\n而真正懂行的人，已经成了指挥几千个数字工人的超级包工头。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2083075580967153677","translated_status_id":"2083075580967153677","published_at":"2026-07-31 06:16:50","created_at":"2026-07-31T08:14:52.899946","url":"https://mubeitech.com/p/2082839322944757833","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2082839322944757833/markdown"},{"rank":5,"id":"2062487626779636001","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸…","summary":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。 来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。 几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI…","body":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。\n上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。\n\n来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。\n\n几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI 帮忙写代码。\n现在？他不写了。\n他的工作变成了“写循环（Loops）”。\n设定好自动化循环，让后台几百个 Claude 互相提示、自己找 Bug、自己翻 GitHub 的反馈、自己决定下一步开发什么功能。\n他说：“我的工作就是写循环，剩下的是循环去干的活。”\n\n这改变了个人代码习惯，也重构了整个组织形态。\n来看看现在的 Anthropic 内部正在发生什么。\n\n第一，新人培训时间，从几周被硬生生压缩到了 2 天。\n新招进来的工程师问：“这数据库怎么查？”\n老员工答：“打开 Claude，让 Claude 去代码库里跑查询。这是一个技能，它早就学会了。”\n\n第二，工种的边界彻底融化了。\n以前大厂那种按部就班的流水线：用户研究定方向 -> 产品经理画大饼 -> 设计师出图 -> 工程师敲代码。\n在 Anthropic，这套东西被连根拔起。\n现在，财务总监在发版，幕僚长在提交代码，设计师在搞开发。所有人都是“多面手”。\n只要手里有海量的 Tokens，任何人都能当一个完整的“建造者”。\n\n所以，现在开公司、带团队该怎么干？\nBoris 的建议是：\n1. 给所有人买尽可能多的 Tokens。\n2. 故意让所有项目“缺人”。\n本来需要 4 个工程师干的活，只给 2 个人，外加无限量的 Tokens。\n逼着这两人去跑循环，去用算力代替人力。\n前期算力花销可能变大，但只要这套循环跑通，后续的人力成本和沟通损耗直接清零。\n\n很多人还在抱有幻想。\n觉得 AI 写出来的代码不优雅，觉得人类独有的“产品品味”和“直觉”是最后的护城河。\nBoris 之前也是这么想的。他是个代码洁癖，不准团队在代码里用面向对象的“类（Classes）”。\n后来 AI 狂跑循环，塞进去一堆他不喜欢的写法，但业务跑得飞快、完全不出错。\n他认怂了：只要商业结果好，我的代码洁癖一文不值。\n\n他甚至预言，连“产品品味”这个曾经被奉为神明的玄学优势，在未来 3 到 6 个月内也会被 AI 碾平。\n当几百个大模型 24 小时不知疲倦地盯着全球社交网络、吸收所有反馈时，它做的决策，最终会比你准得多。\n\n当写代码不再需要写代码，当所有的手艺和品味都被算力降维打击时，人类还能剩下什么？\nBoris 的答案是：\n教它价值观。\n就像教小孩一样，教它怎么当一个好人。其余的，交给循环。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2062782823430242381","translated_status_id":"2062782823430242381","published_at":"2026-06-05 06:19:14","created_at":"2026-06-05T08:15:48.839702","url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001/markdown"}]}