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我们有了自家的“玻璃翼”:谁还需要Mythos 5或Fable 5?

作者受Anthropic的Glasswing启发,在本地硬件上构建了自主安全研究员Lucent。Lucent是一个分阶段源代码漏洞猎人,在单张RTX 3090上运行本地27B Qwen模型,通过Lucebox解码速度提升约3.4倍。首次针对hermes-agent的测试中,静态分析产生1342个候选,本地筛选至126个,前沿模型对抗审计将15个线索最终缩减至2个真实漏洞。本地读取成本约1.62美元。最精彩的时刻是审查者代理发现作者之前针对供应商已悄悄重写的威胁模型评分了三个早期漏洞。

来源Hacker News AI作者: Seventeen18
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要点

  • Lucent:一个分阶段流水线,包括排名、搜索、验证、利用四个阶段,在本地GPU上运行。
  • 使用Lucebox的投机解码,27B模型在代码类文本上达到约130 token/s,是普通解码的3.4倍。
  • 首次针对hermes-agent,从1342个静态候选最终找到2个真实漏洞,成本仅1.62美元。
  • 审查者代理发现作者之前评分错误,突显了验证阶段的重要性。

要点与分析由自动化流程生成,可能有误,请结合原始来源核实。