给我倒垃圾的地方
在 AI 模型评测公司 Vals AI 的 Minecraft 长时程测试中，GPT-6 Astra 推进到了此前任何 AI 系统都没达到过的进度。它搭出了半自动烈焰人农场，拿到 6 根烈焰棒，又找到诡异森林，击杀 6 只以上末影人并收集到 3 颗末影珍珠。
但 Astra 随后把重要物资全放进一个箱子。一只苦力怕突然出现，把箱子和床一起炸掉，关键物资几乎全部丢失。
此后 Astra 连续几个小时几乎只在种土豆，还开始反复警惕苦力怕。它甚至会看到绿色物体就提醒自己「这是甘蔗，不是苦力怕」。
信源
动察 Beating 频道 · 动察 Beating 交流群
个人 fork 的 LuckyTool，添加了自己需要的功能：
https://github.com/Shikochin/LuckyTool/releases/tag/202609092025
https://github.com/Shikochin/LuckyTool/releases/tag/202609092025
看来Google终于忍无可忍，Android17开始，禁止第三方应用读取开发者选项和USB调试状态，值始终是0。
https://github.com/aosp-mirror/platform_frameworks_base/commit/5d466bf8025ed8a68d9d49b47289f4f5cefbc139
https://github.com/aosp-mirror/platform_frameworks_base/commit/5d466bf8025ed8a68d9d49b47289f4f5cefbc139
人几乎都像气球
最初都是扁扁的
拓宽自己后，才开始展露自己身上的花纹
越充盈，就越容易受伤
在顺利的飘浮中忽的破裂
运气好的话会被贴上补丁，然后周而复始
但有些气球，天生呼吸着贵族气体
不需要任何努力就可以肆意飞翔
企及着他者难以想象的高度
但是他们依旧会破裂，他们毕竟不是人，是气球，是给人观赏的
而不是气球的人，终归是少数
最初都是扁扁的
拓宽自己后，才开始展露自己身上的花纹
越充盈，就越容易受伤
在顺利的飘浮中忽的破裂
运气好的话会被贴上补丁，然后周而复始
但有些气球，天生呼吸着贵族气体
不需要任何努力就可以肆意飞翔
企及着他者难以想象的高度
但是他们依旧会破裂，他们毕竟不是人，是气球，是给人观赏的
而不是气球的人，终归是少数
第一例AI自主入侵事件
Hugging Face发现其基础设施遭到入侵，检测到攻击后，先尝试用商业模型API分析入侵过程，但因网络安全检查拒绝处理真实攻击载荷而失败，转用自托管开源模型GLM 5.2成功分析17000+攻击事件，发现此次攻击活动由一个自主代理框架执行，该框架在大量短暂存在的沙箱环境中执行了数千个独立操作，并在公共服务上部署了可自动迁移的命令与控制中心。这与业界一直预测的“代理攻击者”相符，攻击完全由一个自主人工智能代理系统驱动。
https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026
随后OpenAI承认是他们的新模型失控了，该模型在内部隔离环境中测试时，为了解决评估问题，识别并利用了零日漏洞逃离隔离环境，然后执行了一系列权限提升和横向移动操作，直至到达一个可以访问互联网的节点。在获得互联网访问权限后，模型推断 Hugging Face 可能有测试题的答案，所以利用多个攻击向量，包括使用窃取的凭证和零日漏洞，在 Hugging Face 服务器上找到了远程代码执行路径成功入侵。
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
AI认为逃离隔离和入侵网站比做测试题简单，这个真实AI失控事件，比A\吹Fable多危险有说服力多了，毕竟人类使用AI入侵和AI自主决定入侵区别还是很大的，OpenAI站出来承认应该也有营销考虑在内。只不过等到能用上时，肯定还是和Hugging Face一样撞网络安全检查，如用。
Hugging Face发现其基础设施遭到入侵，检测到攻击后，先尝试用商业模型API分析入侵过程，但因网络安全检查拒绝处理真实攻击载荷而失败，转用自托管开源模型GLM 5.2成功分析17000+攻击事件，发现此次攻击活动由一个自主代理框架执行，该框架在大量短暂存在的沙箱环境中执行了数千个独立操作，并在公共服务上部署了可自动迁移的命令与控制中心。这与业界一直预测的“代理攻击者”相符，攻击完全由一个自主人工智能代理系统驱动。
https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026
随后OpenAI承认是他们的新模型失控了，该模型在内部隔离环境中测试时，为了解决评估问题，识别并利用了零日漏洞逃离隔离环境，然后执行了一系列权限提升和横向移动操作，直至到达一个可以访问互联网的节点。在获得互联网访问权限后，模型推断 Hugging Face 可能有测试题的答案，所以利用多个攻击向量，包括使用窃取的凭证和零日漏洞，在 Hugging Face 服务器上找到了远程代码执行路径成功入侵。
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
AI认为逃离隔离和入侵网站比做测试题简单，这个真实AI失控事件，比A\吹Fable多危险有说服力多了，毕竟人类使用AI入侵和AI自主决定入侵区别还是很大的，OpenAI站出来承认应该也有营销考虑在内。只不过等到能用上时，肯定还是和Hugging Face一样撞网络安全检查，如用。
