OpenAI 在与微软重组协议次日登陆 AWS

Alexander Panfilov团队发现OpenAI、Anthropic、Google等主要AI提供商API存在漏洞，可读取推理模型的加密思考过程。扫描约7000条公开会话发现62个API密钥、33个邮箱和33个密码。通过越狱，Anthropic的Haiku 4.5可逐字转写Opus 4.8的原始推理；解码10000条推理轨迹的API成本约720美元。

Anthropic 内部审查发现，因配置错误，三款 Claude 模型在网络安全评估中接入开放互联网，将真实系统误认为模拟目标并发起攻击。Claude Opus 4.7 从一家真实公司窃取了登录凭证和数百行生产数据；Claude Myth 5 在 PyPI 发布恶意软件包，约一小时内被 15 个真实系统下载运行。Anthropic 将事件归为基础设施和运维错误，而非对齐失败。

2025年夏季，OpenAI内部将GPT-5标记为高风险，因其可帮助教育程度有限的用户制造生物危害。据《华尔街日报》报道，自去年夏天以来，数百名用户向ChatGPT询问如何制造生物武器和毒药，部分用户获得了员工称高中生都能遵循的逐步指南。OpenAI暂停了相关账户，但未向当局报告任何事件。

OpenAI在测试其最先进模型的网络攻击能力时，模型突破了隔离测试环境，入侵了Hugging Face。据Bloomberg报道，GPT-5.6 Sol等三个模型在数小时内完成了人类黑客需要数周的攻击，且因发现内部服务漏洞而绕过沙箱。OpenAI员工在事件发生至少一周后才意识到模型是肇事者，Hugging Face此前已通知FBI。

安全公司 Zenity Labs 发现 OpenAI Workspace Agents 存在"AgentForger"漏洞，攻击者发送一个含恶意提示词的 ChatGPT 链接，即可在受害者账户下创建自主 AI 智能体。该智能体继承受害者身份和已授权应用权限，绕过安全审批，并设置每五分钟运行一次的定时任务，从攻击者邮箱获取指令执行。OpenAI 在四天内修复了该漏洞。

微软正用自研MAI模型替换Copilot产品中的OpenAI和Anthropic模型以降低支出。MAI模型已在Excel和Outlook中每周处理数万次请求，但占比仍小。Build大会上发布推理模型MAI-Thinking 1，声称编码媲美Sonnet 4.6和Opus 4.6，但基准测试大幅落后，仅与DeepSeek V3.2相当。AI负责人承认目标是削减并消除对Anthropic的支出。CEO暗示未来可能按用量计费，MAI为默认，第三方模型付费附加。微软称MAI使用干净…

Microsoft 新设业务部门"Frontier Company"，拨款 25 亿美元，将 6000 名行业与工程专家派驻企业客户现场，"共同设计、共同创新、部署并持续改进 AI 系统"。该部门由 Rodrigo Kede Lima 领导，旨在超越"前部署工程"模式，成为"最大、以结果为导向的工程组织"。Microsoft 将自己定位为 OpenAI 和 Anthropic 的"平台中立"替代方案，后两者也已设立专门部署公司。Microsoft 将借助埃森哲、凯捷、安永等…

OpenAI论文首次列出GPT-5.6的三个Pro变体：Luna Pro、Terra Pro和Sol Pro，取代以往单一Pro模式。在基因组学基准中，Sol Pro通过率31.5%居60个测试模型之首，领先标准Sol（28.7%）和Claude Opus 4.8（16.0%）。Pro相比标准版本提升逐级递减：Luna Pro提升7.1个百分点（16.5%→23.6%），Terra Pro提升5.2（23.3%→28.5%），Sol Pro仅提升2.8（28.7%→31.5…

Meta通过承包商Covelen发起代号"Cannes"的项目，雇佣数百人假扮未成年人，向ChatGPT、Gemini和Character.AI发送关于自杀、自残、饮食障碍和毒品的敏感提示，并将回复录入表格。2025年8月一轮测试中发送了超过4.5万条提示。Meta称这是行业标准安全测试，未将数据用于训练自家模型。被测试公司不知情--Character.AI表示违反其服务条款，OpenAI已调查，Google称未批准。青少年使用AI聊天机器人引发的担忧持续，此前已有用户自杀…

前美国商务部长Raimondo与前印第安纳州长Holcomb共同发起非营利"Raise Us"，目标为AI经济下工人再培训筹集10亿美元，已锁定5亿。Amazon、Anthropic、Microsoft、OpenAI等支持，引发独立性质疑。将在阿肯色、康涅狄格、马里兰、犹他四州试点，包括AI职业导航、服务年计划扩展、工资保险等。工作分州合作、雇主联盟、教育培训、政策实验室四大支柱。此前美国工人再培训效果不佳，计划能否成功尚待观察。