Hiện đã có một dòng thời gian về vụ tấn công ngoài ý muốn của…

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã phát triển một phương pháp mới để tạo ra các hình ảnh 3D chất lượng cao từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Phương pháp này, được gọi là "LLM3D", sử dụng các mô hình ngôn ngữ để tạo ra các mô tả văn bản chi tiết về các đối tượng, sau đó được sử dụng để tạo ra các hình ảnh 3D. LLM3D có thể tạo ra các hình ảnh 3D của nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm cả những đối tượng phức tạp như con người và động vật. Phương pháp này cũng có thể tạo ra các hình ảnh 3D với nhiều chi tiết và độ chính xác cao. Các nhà nghiên cứu tin rằng LLM3D có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như tạo ra các mô hình 3D cho trò chơi điện tử, phim ảnh và thực tế ảo. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D cho các ứng dụng y tế và khoa học. LLM3D vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng các nhà nghiên cứu tin rằng phương pháp này có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra các hình ảnh 3D.

Bình luận: Hiện đã có dòng thời gian về cuộc tấn công ngẫu nhiên của OpenAI nhằm vào Hugging Face Weblog của Simon Willison Đăng ký Được tài trợ bởi: Dynatrace — Khi các tác nhân tham gia SDLC, khả năng quan sát trở thành yếu tố cho phép chuyển từ tạo mã sang kỹ thuật có thể mở rộng. Đọc blog để biết một khuôn khổ để bắt đầu Ngày 8/8/2026 Bình luận của tôi về việc Hiện đã có dòng thời gian về cuộc tấn công ngẫu nhiên của OpenAI nhằm vào Hugging Face — Hacker News Tôi cho rằng một trong những chi tiết thú vị nhất ở đây có thể nằm trong gạch đầu dòng đầu tiên: Ngày 7/5: OpenAI bắt đầu một đợt huấn luyện mới cho một mô hình thử nghiệm, chưa được phát hành. (Họ có ý nói một đợt đánh giá không? Họ nói đợt huấn luyện trong video, và sau đó đề cập đến một “tín hiệu phần thưởng để đánh giá mức độ hoạt động của chúng”, vì vậy tôi đoán đây thực sự là về việc huấn luyện một mô hình, chứ không phải đánh giá một mô hình đã được huấn luyện.) Càng nghĩ về điều này, tôi càng nghi ngờ rằng việc điều này xảy ra trong khi huấn luyện một mô hình mới là chìa khóa để hiểu điều gì đã xảy ra. Trong RLVR - Học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) - bạn đặt mục tiêu cho mô hình và để mô hình thực hiện bất kỳ bước nào cần thiết để đạt được mục tiêu đó. Rõ ràng một khía cạnh trong quá trình huấn luyện của OpenAI ở đây là RLVR các mô hình của họ cho các tác vụ an ninh mạng. Giống như việc tiền huấn luyện (pre-training) được hưởng lợi từ việc đưa vào các nguồn kiến thức khổng lồ, càng nhiều tác vụ bạn có thể đưa vào RLVR thì bạn càng nhận được một mô hình có khả năng đa năng hơn. Điều này cũng giúp giải thích tại sao các mô hình không có gì để khiến chúng phải kiềm chế. Những hành vi an toàn đó được thêm vào sau này trong quá trình. VÀ nó giải thích (nhưng không biện minh) tại sao việc giám sát lại lỏng lẻo như vậy. Nếu bạn đang huấn luyện một mô hình mới như thế này, bạn có thể đặt cho nó hàng nghìn tác vụ tương tự song song. Tôi có thể hiểu làm thế nào bạn có thể bỏ lỡ việc một tập hợp con nhỏ các tác nhân huấn luyện của bạn đã bắt đầu để lại tin nhắn cho nhau trong tên tệp trên máy chủ đóng gói của bạn. Ai đó từng nói với tôi rằng bạn không thể chỉ bỏ qua các tài liệu phân biệt chủng tộc khỏi dữ liệu huấn luyện của mình nếu bạn muốn có một mô hình không phân biệt chủng tộc: nó phải thấy các ví dụ về phân biệt chủng tộc để sau đó được dạy rằng phân biệt chủng tộc là xấu. Tôi có thể thấy những tiếng vang của điều đó ở đây. Nếu mô hình của bạn không biết cách tấn công mạnh mẽ mọi thứ, làm thế nào bạn có thể dạy nó không làm điều đó sau này? (Tôi có ít kiến thức về cách RLVR hoạt động trong thực tế, vì vậy tôi mong muốn được nghe từ những người có thể giúp tôi hiểu liệu tôi có đang đi đúng hướng ở đây không.) Đăng ngày 8/8/2026 lúc 2:06 chiều Các bài viết gần đây Hiện đã có dòng thời gian về cuộc tấn công ngẫu nhiên của OpenAI nhằm vào Hugging Face - ngày 7/8/2026 Một lần đánh bại trò chơi Raccoon Heist bằng Claude Fable 5 - ngày 5/8/2026 Bản phát hành mới của LLM bổ sung hỗ trợ cho các dấu vết suy luận, phản hồi của OpenAI, công cụ phía máy chủ và ghi nhật ký thông minh hơn - ngày 4/8/2026 Đây là một bài viết của Simon Willison, được đăng vào ngày 8/8/2026. ai 2.175 openai 446 generative-ai 1.926 llms 1.893 ai-security-research 36 openai-hugging-face-incident 8 Bản tin hàng tháng Hãy tài trợ cho tôi 10 USD/tháng và nhận một bản tóm tắt email được tuyển chọn về những phát triển LLM quan trọng nhất trong tháng. Trả tiền cho tôi để tôi gửi cho bạn ít hơn! Tài trợ & đăng ký Tiết lộ Dấu ấn © 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026

Hiện đã có một dòng thời gian về vụ tấn công ngoài ý muốn của OpenAI nhằm vào Hugging Face.