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来源Blockbeats

Microsoft AI推出全新自主研发的网络安全模型

BlockBeats 消息,7 月 28 日,Microsoft AI 推出了全新的自主研发网络安全模型 MAI-Cyber-1-Flash,它表示,该模型运行于 MDASH 平台中——一款多智能体框架,可检测并修复大规模代码库中的漏洞。 MDASH 表示,MAI-Cyber-1-Flash+GPT-5.4 模型组合在 CyberGym 基准测试中比 Mythos 高出 12 分。Microsoft AI 称,他们在 MDASH 中提供的此模型配置,价格比其此前最优方案(GPT-5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex)低 50%。(金十)
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BlockBeats 消息,8 月 11 日,OpenAI 宣布扩展网络安全防御计划 Daybreak,并推出专用于网络安全领域的 GPT-5.6-Cyber 模型,旨在帮助经过授权的安全研究人员和防御团队提升漏洞发现、威胁分析和安全测试能力。随着攻击者越来越多地利用 AI 发起更快速、更大规模的网络攻击,防御方需要提前获得先进 AI 能力。此次 Daybreak 提供两类访问权限:Daybreak Blue 面向大多数防御团队,提供 GPT-5.6 Sol 等通用模型,用于漏洞发现、安全代码审查、恶意软件分析、事件响应和补丁验证;Daybreak Red 则面向高级安全研究,提供 GPT-5.6-Cyber,用于授权漏洞研究、漏洞验证和安全测试。 GPT-5.6-Cyber 基于 GPT-5.6 Sol 训练,针对网络安全任务进行优化,包括发现零日漏洞、分析漏洞利用链等。已被用于实际漏洞研究,并发现包括 Chrome V8 JavaScript 引擎在内的软件高危漏洞。此外,OpenAI 表示,GPT-5.6-Cyber 还帮助发现多个领域的高危漏洞,包括移动操作系统中的权限提升漏洞、数据库中的远程代码执行漏洞,以及操作系统内核中的数百个权限提升漏洞。 OpenAI 同时强调,Daybreak Red 将仅向经过审批的个人和组织开放,并通过身份验证、账户安全、监控、使用限制以及法律声明等措施控制访问权限。公司表示,将继续加强安全监控、权限管理和模型安全测试,以降低高级网络安全模型被滥用的风险。

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微软AI发布自主研发的全新网络安全模型MAI-Cyber-1-F

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06-23 11:09

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据动察 Beating 监测,OpenAI 宣布升级 Daybreak 网络防御工具链,并正式推出面向防御者的 GPT-5.5-Cyber 完整版模型。在评估智能体复现已知漏洞能力的 CyberGym 基准测试中,GPT-5.5-Cyber 取得 85.6% 的单模型最高跑分,超越了 GPT-5.5 的 81.8% 和竞品 Mythos 5 的 83.8%。 随着 AI 的普及使漏洞发现效率大幅提升,防御端的瓶颈已从「寻找漏洞」转向「自动修复」。为了将检测结果转化为实际修复,配套的 Codex Security 插件迎来升级,允许开发人员在 Codex 环境内自动分析并生成修复补丁。自 3 月发布预览版至今,Codex Security 已累计扫描超 3000 万次提交,自动确认修复了 50 万个安全缺陷。最新版本支持集成 CodeQL 查询和导出 SARIF 标准文件,支持在软件上线前拦截潜在漏洞。 同时,OpenAI 联合 Trail of Bits 和 HackerOne 等机构发起 Patch the Planet 开源安全项目,为 cURL、Go 等 30 多个主流开源项目提供 ChatGPT Pro 订阅及 API 额度,由专家团队人工验证补丁以减轻维护者负担。在 Daybreak 合作伙伴计划中,Palo Alto Networks 和 Wiz 等安全厂商已首批接入,致力于在商业化安全产品中落地高级防御能力。

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微软AI发布首款推理模型MAI-Thinking-1及六款原生新模型,推出私有强化学习「前沿微调」服务

据动察 Beating 监测,微软 AI 部门(Microsoft AI,简称 MAI)负责人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)在 Build 2026 开发者大会上宣布推出全新自研的 MAI 原生模型家族。该系列共包含 7 款模型,涵盖推理、编程、图像、转写和语音等领域,全部由微软从零训练,未使用任何第三方模型进行知识蒸馏,且所有数据集均已获得合规授权。微软表示,将致力于构建「人本超智能(Humanist Superintelligence)」,确保前沿 AI 作为人类的辅助工具并接受人类监督。同时,微软已上线的 GB200 算力集群也已全面投入使用,用于推动这一模型生态的持续迭代。 MAI 家族的旗舰推理模型 MAI-Thinking-1 拥有 350 亿活跃参数,采用混合专家(MoE)架构,提供 128K 上下文窗口。在 SWE-bench Pro 等主流软件工程与数学推理评估中,该模型达到了与 Claude Opus 4.6 相当的水平,且在盲测人类评估中优于 Claude Sonnet 4.6。面向编程场景,MAI 推出了拥有 50 亿参数的智能体编程模型 MAI-Code-1-Flash,该模型将深度整合至 GitHub Copilot 及 VS Code,以更低的推理成本提供与 Claude Haiku 相当的表现。在多模态方面,MAI-Image-2.5 及其 Flash 变体支持高精度文生图与图像编辑,图像质量评分超越了 Nano Banana Pro;语音与转写方面则推出了 SOTA 精度、高出竞品 5 倍速度的 43 语言转写模型 MAI-Transcribe-1.5,以及支持 15 种语言、具备情绪控制和零样本克隆的语音生成模型 MAI-Voice-2 及其 Flash 变体。上述模型不仅在 Azure AI Foundry 部署,还将上架 OpenRouter、Fireworks 和 Baseten,并首次支持开发者自行微调权重。微软还透露,通过将模型与自研芯片 Maia 200 进行联合软硬协同优化,实现了 1.4 倍的计算效能提升。 除基础模型发布外,微软推出了基于强化学习环境(RLE)的「前沿微调(Frontier Tuning)」服务。该服务允许企业在完全受控的隔离环境(「训练健身房」)中,利用其内部的操作轨迹、决策序列和专业数据对 MAI 模型进行定制训练。测试表明,经过 Frontier Tuning 后的定制模型效率大幅提升,其中面向 Excel 优化后的 MAI 模型性能对齐 GPT-5.4,但效率高出 10 倍;为麦肯锡定制的 MAI 模型在达成最高胜率的同时降低了近 10 倍成本。此外,微软宣布与全球顶尖医疗机构梅奥诊所(Mayo Clinic)达成战略合作,基于梅奥的临床数据和微软的 AI 底座联合开发临床推理大模型。该模型由梅奥诊所拥有所有权,将首先部署在梅奥内部用于早期诊断与治疗方案设计,随后通过 Azure AI Foundry 开放给其他医疗机构。

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AI个人助理公司Pally完成520万美元融资,Cyber Fund和Y Combinator领投

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