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A Hugging Face é um ecossistema do para a distribuição de modelos abertos. Eles não têm nenhum interesse comercial em fortalecer barreiras que beneficiem APIs fechadas. Muito pelo contrário. A HF validou e confirmou o incidente. Isso claramente não é so lobby em Washington.

Embora modelos como GLM e Kimi tenham atingido paridade de codificação, a capacidade de lidar com cenários adversariais é outra história:

Quando a frequência de um exploit crítico no Linux, por exemplo, salta de "um a cada dois anos" para "um a cada duas semanas" é claro que tem algo real acontecendo.

Isso não invalida a tese do marketing do medo e pressão por regulação através dela, os dois podem ser verdade ao mesmo tempo.

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A Anthropic liberar o Mythos apenas para um grupo seleto de empresas com a PEDRA não foi à toa. A empresa sabe das capacidades do modelo, foi proteger primeiramente quem sustenta ele, obvio, antes de liberar o monstro que eles criaram...o que restou foi: quem puder pagar, que se proteja (rindo de nervoso). Esse modelo fable é uma versão capada do Mythos e mesmo assim já faz coisas boas...o modelo que essas empresas usaram para se reforçarem, era superior e muito.
A Alphabet fez o mesmo processo agora, liberando primeiramente para as maiores investidoras, antes de soltar outro monstro no mundo.
Ambas as ações não são mero marketing vazio. Tem perigo real por trás disso.

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Não acho que modelos de LLM são inúteis para usos em cybersegurança, mas acho que sua efetivadade é extremamente exagerada.
Sobre os exploits no Linux: é uma combinação de fatores, há mais gente trabalhando no kernel, mais audits de segurança, e mais. Também há o fator que a mídia quer vender a ideia de "IA híperinteligente", então as notícias de LLMs achando exploits vão criar estardalhaço.
Ou seja, a IA tem um fator nisso, mas, não é causa principal.

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Humildemente discordo no ponto de atribuição exagerada. IA de fato possui extremas capacidades hoje em dia, ela só não faz sozinha. Não existe skynet ou rainha vermelha. Mas com os direcionamentos corretos, essa capacidade se torna concentrada. Ai o cenário muda de efeito e a eficácia é preocupante. Ai como comentei mais abaixo para você, a IA é melhor em achar falhas do que construir sem falhas, mesmo com direcinamentos. Quem defende precisa acertar todas, estatísticas jogam contra aqui de início. Quem ataca só precisa acertar uma vez.