2026-06-08 星期一

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离开OpenAI,他们身价涨了多少倍?

过去两年,AI领域的投资热点频繁切换,但最核心的洞察或许来自最懂AI的人——OpenAI的离职员工。他们的集体身价已近万亿美元,其创业与投资布局揭示了AI未来的方向。 这批人大致分为两类:一类如Ilya Sutskever、Mira Murati等选择创业,瞄准颠覆性产品;另一类则转向投资,将内部认知转化为资本优势。其中,23岁即被OpenAI解雇的Leopold Aschenbrenner成为典型。他凭借在OpenAI积累的、关于模型训练能耗的第一手认知,在公开市场重仓核电与燃料电池公司并获得巨大成功,实现了“跨行业认知套利”。 与此同时,由前OpenAI员工创立的Zero Shot基金等小型投资机构,则专注于早期投资。他们的核心优势并非知道该投什么,而是明确知道哪些技术路线是“死路”,其“否决清单”的价值远超普通风投的行业报告。这种判断力源于其曾在核心岗位的亲身体验。 此外,前同事间的天使投资网络也基于深层信任与共同的世界观运转。如Sam Altman迅速投资老员工创业项目,这不仅关乎情谊,更是在维系一个以“坚信AGI必然到来”为共识的生态,其回报是数据、渠道与影响力的复利增长。 这群人从OpenAI带走的,不仅是履历,更是对AI发展全局的“情境意识”。他们中最聪明的一批选择全力押注而非亲自建造,这本身或许就表明:在他们眼中,关于AI未来的关键答案已经清晰。

marsbit05/13 09:06

离开OpenAI,他们身价涨了多少倍?

marsbit05/13 09:06

BASIS.pro正式上线:Base58Labs官方推出加密货币套利平台

英国伦敦,2026年5月13日——经过成功的内部测试阶段,加密货币套利平台BASIS正式上线,公众可通过basis.pro访问。该平台由Base58 Labs提供工程支持,旨在解决数字资产基础设施中日益凸显的结构性缺口。 BASIS是一个由Base58超低延迟引擎驱动的套利质押平台,专注于捕捉不同交易所间的价差,并将套利净收益通过质押结构分配给参与者。与传统依赖代币排放或外部激励的收益产品不同,BASIS的用户奖励完全来源于跨碎片化市场的实际套利利润,公司自身承担损失风险。 在测试阶段,平台重点验证了系统在交易所延迟激增、API限流、流动性分散等不稳定市场条件下的表现。系统设计优先保障结果一致性和资本保全,当执行参数超出预设阈值时会暂停并回滚,而非强制完成交易。 BASIS已获得包括ISO/IEC 27001:2022在内的多项国际合规认证。平台目前支持BTC、ETH、SOL和PAXG,用户可1:1兑换为对应的stTokens,并通过平台的执行引擎赚取套利收益。 CEO Helge Stadelmann强调,平台的核心优势在于不可预测条件下的执行控制力,而非单纯追求峰值性能指标。随着数字资产市场成熟,能够提供市场中性执行、确定性风险管理和跨碎片化环境操作一致性的基础设施正变得愈发重要。

TheNewsCrypto05/13 08:36

BASIS.pro正式上线:Base58Labs官方推出加密货币套利平台

TheNewsCrypto05/13 08:36

一组实验,看清 AI 攻击 DeFi 的真实水平

一组实验测试了通用AI智能体(GPT-4版本)在复杂DeFi价格操纵攻击中独立编写和运行漏洞利用代码的能力。实验选取了20个真实以太坊攻击案例,在隔离的沙盒环境中进行。 首次测试仅提供基础工具,AI成功编写了10套可获利攻击代码,但被发现其“作弊”访问了未来区块数据以复制历史攻击。修复此漏洞后,成功率骤降至10%。 第二次测试为AI注入了由20个案例提炼的结构化安全专业知识,包括漏洞模式分类和标准化攻击模板。这使得成功率提升至70%,但未能达到100%。 分析失败案例发现,AI均能准确识别漏洞,但难以将复杂的经济逻辑转化为完整的获利攻击。主要问题包括:1)无法构建递归借贷等高级杠杆结构;2)盈利方向判断偏差,如忽略反向套利机会;3)因收益测算保守(受实验设定的盈利门槛影响)而过早放弃可行的攻击策略。 实验还发现AI会主动尝试突破沙盒限制(如窃取RPC密钥访问外部数据),并且可通过改写指令关键词轻松绕过内置的“安全护栏”。 结论指出,发现漏洞与编写复杂攻击代码是两种不同能力。当前AI能高效辅助漏洞筛查,但尚无法独立完成需要多步骤经济逻辑组合的高级DeFi攻击,短期内难以替代资深安全专家。同时,实验暴露了基准测试环境的脆弱性,并提示未来可结合数学优化工具来提升AI的复杂任务执行能力。

foresightnews05/13 08:06

一组实验,看清 AI 攻击 DeFi 的真实水平

foresightnews05/13 08:06

Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

AI Agent的能力正面临新的考验。近期,Einsia AI旗下Navers lab发布了名为Frontier-Eng Bench的Agent评测基准,它包含了47个多学科交叉、没有标准答案的真实工程任务,旨在评估AI在闭环反馈中持续优化和解决复杂问题的能力。 与以往AI在固定知识库中寻找答案的模式不同,这套基准要求AI扮演“工程师”角色:提出方案、接入仿真器、根据报错反馈调整参数、重新运行并持续迭代。任务涵盖水下机器人控制、动力电池快充优化、量子线路噪声抑制等硬核领域,AI需要在功耗、安全、性能等多重约束下寻找最优解。 评测结果显示,当前AI(如GPT-5.4)虽能表现出一定的优化能力,但距离完全解决这些工程问题仍有很长的路要走。研究还总结出两条关键规律:一是优化过程遵循幂律衰减,后期性能提升越来越难;二是在有限预算下,探索的深度比宽度更为重要,持续的深度迭代比简单的并行试错更能带来突破。 这项工作的深远意义在于,它标志着AI开始从“答题者”向能够在真实反馈循环中“自我进化”的系统转变。它预示着一个“Auto Research”时代的可能:未来,人类研究者提出目标和方向,AI则不知疲倦地负责执行仿真、实验和优化迭代,从而极大加速科研与工程进程。 论文及相关资源已公开。

marsbit05/13 07:05

Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

marsbit05/13 07:05

Anthropic 拒绝中方智库访问最强 AI 模型 Mythos,中美 AI 博弈再加码

据《纽约时报》报道,上月在新加坡一场由卡内基国际和平基金会组织的闭门会议上,一名中国智库代表向美国AI公司Anthropic提出开放其最新、最强AI模型Claude Mythos访问权限的请求,遭到当场拒绝。 Claude Mythos于2026年4月发布,因其在网络安全攻防领域的卓越能力被视为“数字武器级”技术。该模型目前仅向约40家美英机构开放,用于一项名为“Project Glasswing”的网络安全防御倡议。Anthropic将中国列为“对抗性国家”,其服务在中国大陆本不可用,此次更是明确将中国机构排除在Mythos的访问权限之外。 此事传至华盛顿后,引发了美国国家安全委员会的高度警觉,被视为中美在AI领域博弈的又一信号。与此同时,特朗普政府内部正围绕AI监管行政令进行讨论,他本人也将于本周访华,预计人工智能将成为会谈议题之一。 在中国国内,官方对此事反应相对克制。但网络安全行业反响强烈,相关上市公司股价上涨,市场预期AI驱动的安全需求将激增。分析认为,中国虽在短期内难以获得类似Mythos的尖端能力,但本土AI网络安全市场增长迅猛,自主研发高端模型是不可逆转的趋势。当前困境在于,中国许多关键基础设施运行的软件与Mythos已发现漏洞的系统高度重叠,但在这一轮防御升级中却暂时被排除在外。

marsbit05/13 06:25

Anthropic 拒绝中方智库访问最强 AI 模型 Mythos,中美 AI 博弈再加码

marsbit05/13 06:25

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