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10月8日 · 周四

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  1. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体

    发表
    测试
    Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Frontis-MA1-35B 等 15 个
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B,用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.15939

    VLoc Bench 发布:评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力

    提出 VLoc Bench,评测智能体仅凭弱点类型在完整仓库中定位漏洞

    发表
    测试
    Qwen3.5-122B、GPT-5.5 (xhigh)、GPT-5.5 (default) 等 15 个

    摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench,指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。

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  3. 攻击arXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen3.6-27B、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 等 7 个

    摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

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  4. 其他arXiv 2609.18120

    PentestChain:面向免费层 LLM 的成本感知 MCP 编排自动化渗透测试框架

    提出成本感知的 MCP 编排框架,用确定性利用图与免费层模型做自动化渗透测试

    发表
    测试
    qwen2.5:7b (Ollama, local)、OpenRouter (free-tier)、Cerebras (free-tier)
    摘要确定性利用图加免费层级联在十次自建运行上测得付费成本为零。

    PentestChain 是一个十阶段、经 MCP 暴露的自动渗透框架,用确定性利用图把 7B 本地模型挡在利用关键路径之外,并把每次交战的美元成本当作实测指标。。

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已经到底了