英国人工智能安全研究所(UK AISI)与美国人工智能安全研究所(U.S. CAISI)对月之暗面(Moonshot AI)于2026年7月发布的开源权重模型 Kimi K3 进行了联合评估。此次评估重点考察了该模型利用 ExploitBench 和 “The Last Ones”(TLO)网络靶场所表现出的网络攻击能力。
主要发现如下:
* **漏洞利用开发:** Kimi K3 在 ExploitBench 上的得分为 32%,表现优于此前的领先开源模型 GLM-5.2。然而,它与美国顶级前沿模型相比仍有显著差距,未能实现任何任务的任意代码执行(ACE),而顶级模型平均可完成 20 次成功的 ACE。
* **自主攻击:** 在 TLO 模拟网络环境中,Kimi K3 平均达到 32 个攻击步骤中的第 17 步,虽明显高于 GLM-5.2(第 11 步),但远落后于美国顶级模型(第 28.5 步)。在十次尝试中,Kimi K3 有一次成功完成了完整的 TLO 模拟。
尽管 Kimi K3 较之前的开源基准模型有所改进,但它仍缺乏最强大的闭源模型所具备的高级自主漏洞利用能力。上述测试均在关闭系统级安全防护的情况下进行,旨在衡量其最大潜在能力。
作者已注销其 Gravatar 账户,这是其彻底脱离 Automattic 生态系统的最后一步。做出这一决定源于作者对该公司日益加深的失望——这种情绪始于 Gutenberg 编辑器的推出,作者将其形容为“一团无法使用的混乱”。
促使作者删除账户的直接导火索,是 Gravatar 在未事先告知的情况下增加了与人工智能相关的“负面功能”。作者对未经授权将其数据或身份用于人工智能训练表示强烈反对,并指出这些变动完全缺乏透明度。此外,作者认为 Gravatar 曾经在维护统一在线身份方面的作用,现已被 FediProfile 等现代替代方案所取代。最终,作者将这些近期的发展视为平台“垃圾化”的明显证据,并选择断绝与所有 Automattic 产品的联系。
随着处理器速度的提升超越了内存,缓存(集成在 CPU 中的小型高速内存)对于维持系统性能至关重要。缓存基于“局部性原理”运作:时间局部性(重复访问最近使用过的数据)和空间局部性(访问先前使用位置附近的数据)。
缓存按层级(L1、L2、L3)组织,功能类似于基于硬件的哈希表,通过索引和标签数组来管理数据块。虽然直接映射缓存速度快,但容易发生冲突,因此常使用组相联缓存来平衡速度与命中率。性能由命中延迟和缺失率衡量,并采用“写通”或“写回”策略来管理内存同步。
在硬件之外,可以通过针对缓存行为优化代码来提高软件效率。通过重构循环以顺序访问内存,或以适合缓存限制的“块”来处理数据,开发者可以最大化命中率。尽管现代编译器通常会自动进行这些优化,但理解这些底层原理对于编写高效的硬件程序依然至关重要。
圣安德鲁斯大学和纳沙泰尔大学的最新研究指出,抹香鲸是如何在海面下睡眠时保持独特的垂直姿态的。
由于头部含有鲸蜡油,抹香鲸具有天然浮力,因此必须抵消向上的漂浮力才能保持在水下。研究人员在挪威海岸对抹香鲸安装了 3D 运动和声学标签,发现这些动物在休息时会释放气泡。这一过程调节了它们的浮力,抵消了它们向海面漂浮时肺部气体膨胀的影响。模拟实验证实,这种受控的气体释放使抹香鲸能够实现近乎中性的浮力,从而无需主动游泳即可保持稳定。
帕特里克·米勒(Patrick Miller)教授指出,这种在睡眠中进行精细生理调节的能力是一项非凡的壮举,这与陆生哺乳动物截然不同。研究人员进一步推测,这种释放气泡的行为可能还有助于代谢气体交换,帮助抹香鲸管理组织中的二氧化碳和氮气水平。这项研究为理解抹香鲸在海洋环境中进行有效休息时所运用的复杂生理适应性提供了迷人的见解。