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黑客在HuggingFace上传恶意AI模型，用“损坏”pickle规避监测

据 The Hacker News 于 8 日报道，网络安全研究人员发现，在 HuggingFace 平台上，有两个恶意机器学习（ML）模型利用了一种非常规的“损坏”pickle 文件技术来规避安全检测。

可以说，将目光放到提升较小模型的性能上来有其必然性。对于大语言模型而言，训练时计算（train-time compute）的扩展主导了它们的发展。尽管这种模式已被证明非常有效，但越来越大模型的预训练所需的资源却变得异常昂贵，数十亿美元的集群已经出现。