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AI找出藏了十年的网站漏洞,七成网站要打补丁;Muse买太猛,Meta找Stripe提额
瑾观AI 报道
AI 帮人找出了一个藏了十多年的漏洞，它出在 PHP 里。PHP 是全球约七成网站用来跑后台的编程语言，攻击者借这个漏洞不用登录就能远程让服务器执行自己的代码，这些网站都得打补丁。OpenAI 顺势提了一套 AI 时代的漏洞披露流程。扎克伯格说 Muse 用户买东西太猛，第一周就得找 Stripe 提额度；皮查伊承认谷歌的算力也不够用。实用侧三件，LiteLLM 被投毒要自查，OpenAI 把 AI 助手（Agent）干活时的小判断单独做成便宜接口，Recursive 放出一个本机能跑的编程模型。
📋 本期速览
🔥 热议
NO.1AI找出藏了十年的网站漏洞，七成网站要打补丁
NO.2扎克伯格：Muse买太猛，找Stripe提额
NO.3皮查伊：谷歌的算力也不够用了
🛠 实用
NO.4LiteLLM被投毒，装过的先别跑pip
NO.5Decisions API：只答选择题
NO.6Flint：Socher放出本机能跑的编程模型
🔥 热议
NO.1｜AI找出藏了十年的网站漏洞，七成网站要打补丁
漏洞躺了十多年，要把它变成真能用的攻击，步骤复杂到人工很难打通，这次前沿模型做到了。补丁已经发布，攻击方也拿得到同样的模型。
PHP 是一种写网站后台的编程语言，WordPress 这类建站系统都靠它运行。PHP 官方 10 月 21 日发布 8.5.12、8.4.27、8.3.36、8.2.35 四个版本，修掉核心引擎里的两个远程执行漏洞（攻击者不用登录就能远程让服务器执行自己的代码），编号 CVE-2026-109618 和 CVE-2026-109619，研究方把它们叫作 PHP2Shell。据 Wiz 的报告，全球约 70% 的网站跑在 PHP 上，WordPress、Drupal、MediaWiki 都在其列。近十年发布的每个版本至少中一个，最早到 5.4，严重度按通用评分 CVSS（满分 10）最高 9.2，攻击者还能读出程序内存里的密码、令牌和 API Key（调用各类在线服务用的密钥）。发现过程靠的是模型，两路人马各自独立找到：Wiz 8 月 19 日用自家 Wiz Atlas 加 Gemini 4 Argon、GPT-5.6 Sol 发现第一个漏洞，24 日把两个漏洞都报给了 PHP 安全团队，并称其中 Gemini 4 Argon 贡献最大；安全公司 Calif 在 OpenAI 的 Patch the Planet 项目里用 GPT-5.6 Sol 找到了其中一个。Wiz 说，有了前沿模型，一名研究员一周做完了过去顶尖团队要几个月的活。美国 CISA 当天发通告要求立即升级，暂时升不了或还在用 8.1 及更早版本的，建议先把系统下线。
OpenAI 同日提出一套五步响应流程：先修上游并让前沿模型找补丁的绕过办法，再给发行版和主机商留准备时间，拉政府机构进来（这次有白宫和 CISA），再扩大通知范围，最后公开指南。它说手里还有几个同级别的漏洞在修，预计这类发现会在未来几个月「急剧增加」。OpenAI 也承认：同样的能力能帮攻击者快速做出利用工具。CISA 发布通告时称尚未观察到在野利用，《卫报》22 日援引安全公司的说法，披露后针对网站的攻击尝试已有数百万次。💡 编辑判断：「利用链太复杂、没人打得通」以后不能再当不修的理由。从补丁发布到被批量利用的时间只会越来越短，跑 PHP 的站点今天就该升级。
Wiz Research 披露 PHP2Shell 的报告页面截图（wiz.io，10 月 21 日）
漏洞那头在抢补丁时间，扎克伯格这边的麻烦是用户花钱太快：
NO.2｜扎克伯格：Muse买太猛，找Stripe提额
Meta 10 月 21 日发布三季报。扎克伯格在电话会上说，9 月 8 日上线的个人 Agent（能替用户办事的 AI 助手）Muse 已有超过 1000 万美国和加拿大用户设置，「是 Threads 起步时的两倍多」。四分之一的人每天用，用得最多的是购物，平均客单价超过 200 美元。第一周的交易量超出预期，「我们不得不和 Stripe 一起提高信用额度」（Stripe 是一家在线支付公司）。Meta 打算在 Muse 帮商家成交时向商家收费，CFO Susan Li 说正和 Shopify、沃尔玛制定 Personal Agent Protocol，让用户的 Agent 直接和商家的 Agent 打交道。
钱花得也快。据 Fortune 和 CNBC，三季度资本开支近 350 亿美元，自由现金流为负 21.2 亿美元，全年资本开支指引上调为 1350 亿到 1450 亿美元（下限原为 1300 亿）；Meta 还要新设无投票权的 C 类股，用于融资并维持创始人控制。22 日股价跌近 7%，五年期 CDS 利差（市场给 Meta 违约风险的定价，越高越被看衰）创历史新高。扎克伯格自己也说 Muse 眼下「运行起来非常耗算力」，承诺一年内把成本效率提高 10 倍以上。💡 编辑判断：用户愿意让 Agent 替自己下单，这一点 Muse 已经证明了。Meta 打破先养用户再变现的老路、提前向商家收佣，扎克伯格给了两个理由：Muse 运行成本高，已经发生的购物量也够大。
Fortune 10 月 22 日报道页面截图（fortune.com，配图来源 Bloomberg/Getty Images）
现金流转负的不止 Meta，皮查伊也在为同一笔账辩护：
NO.3｜皮查伊：谷歌的算力也不够用了
谷歌 CEO 皮查伊 10 月 21 日上了 Alex Heath 的播客 Sources。他说 Gemini 4 Argon 上线头 72 小时处理了近 25 万亿 token（模型读写文字的计量单位），约为去年 Gemini 3 同期的三倍，谷歌也碰到了算力上限，正在做更高效的版本来扩大开放。面向消费者的 Gemini 会在未来几个月加入后台持续执行任务的能力，对标 Muse 这类个人 Agent。谈到 Hassabis 退出 DeepMind 日常管理、Koray Kavukcuoglu 接手、Jeff Dean 离开去创办 Discovery Loop，他的解释是做前沿模型已经成了「需要全身心投入的事」。
谷歌的自由现金流同样已经转负。皮查伊的理由是消费者和企业都有需求，长期合同也锁定了收入，「这不是光靠盼头」；但他也承认，今天能用的算力是两年前拍板的，却要按今天的需求被评判。💡 编辑判断：连谷歌都说算力不够，眼下卡前沿模型铺开的是机房和算力。Argon 的引入价每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，11 月 30 日后涨到 4 美元和 20 美元，用量大的团队该提前算账。
皮查伊做客 Sources 播客（图源：sources.news 节目页截图，10 月 21 日）
🛠 实用
NO.4｜LiteLLM被投毒，装过的先别跑pip
LiteLLM 是一款开源的大模型网关，开发者用它统一调用各家大模型。它 10 月 21 日遭投毒，也就是有人在正常发布的软件里偷偷塞进恶意代码，属于供应链攻击。官方事故通告说，攻击者攻破发布流水线，把带恶意程序的 litellm==1.107.0 推上 Python 官方软件仓库 PyPI，挂了约两小时（北京时间 21 日 19:39 至 21:23）；Docker Hub 的 v1.107.0、latest、main-latest、main-stable 标签在北京时间 19:46 至 22:20 指向恶意镜像，GitHub 镜像仓库 ghcr.io 上同样这四个标签也在 19:46 至 21:51 指向恶意镜像。恶意代码会窃取凭证，并加载远程执行工具。没锁版本、在这段时间里 pip install 过或拉过这几个 Docker 标签的，官方要求一律按已失陷处理；企业版私有仓库不受影响。
处置顺序要注意：先别跑 pip，在受影响环境里任何一次 Python 启动都会再触发 cook.pth 和 sitecustomize.py。先从 shell 删掉这些文件，杀掉占着 /tmp/remote_code_loader.lock 的后台进程，再锁到 1.106.2 重建环境，并轮换这台机器能碰到的所有密钥。这是 LiteLLM 继 3 月之后第二次被投毒。官方初步认为，攻击者从一个暴露在公网的内部 LiteLLM 实例日志里拿到了开发者的 GitHub CLI 令牌；它还称观察到 Claude Code 在特定情况下会把这类令牌写进响应体，调查仍在进行。💡 编辑判断：AI 网关里存着各家模型厂商的 Key，被投毒的代价比普通依赖大得多。生产环境别跟 latest 标签，版本和镜像哈希都要锁死。
LiteLLM 官方事故通告页面截图（docs.litellm.ai，10 月 21 日）
NO.5｜Decisions API：只答选择题
OpenAI 北京时间 10 月 23 日凌晨宣布 Decisions API 正式可用，API 就是开发者在自己程序里调用模型的接口。它基于 GPT-6 Luna，只回答有限选项的问题，比如分类、路由、打分、选下一步动作；输入可以是文本、图片或原生 JSON，一次请求最多 400 个问题，比测试版多一倍。官方称它比通过 Responses API 调 GPT-6 Luna 快至多 10 倍。价格是每百万非缓存输入 token 0.10 美元、缓存输入 0.01 美元，不收输出费。正式版新增 GPT-Live 原生集成、提示缓存，以及美国和欧盟的推理数据驻留。
它只给选项，不写长回答，开放式生成仍得走普通接口。公告里的提速数字多来自客户自测：Sierra 称 p95 延迟低于 280 毫秒、单次调用成本降 90%，Datadog 称 p95 比其他前沿模型快 40 倍。💡 编辑判断：Agent 流水线里「这条转给谁」「这条命令危不危险」这类小判断，最适合先挪过去；只按输入计费，成本也容易算清。
OpenAI 官方公告页面截图（openai.com，10 月 22 日美国时间发布）
NO.6｜Flint：Socher放出本机能跑的编程模型
前 Salesforce 首席科学家 Richard Socher 创办的 Recursive 10 月 21 日发布首个模型 Flint，以 Apache 2.0 协议免费放在 Hugging Face。它是 MoE（混合专家，每次只调用一部分参数）编程模型，总参数 39.8B，每个 token 只激活约 2.5B，上下文 262K。模型卡给出的自测成绩是 SWE-bench Verified 74.2%、Terminal-Bench 2.1 54.9%；据 TechCrunch，公司测试中它在 M4 Pro 的 MacBook Pro 上每秒约出 131 个 token，约为同类模型的两倍。Recursive 称自家自动化研究系统 Eureka Machine 参与了从预训练到推理的几乎每一步，小团队不到四个月从零训完。
成绩都是 Recursive 自己测的，它也承认 Flint 比付费编程助手更需要人带，建议把大任务拆小。官方仓库目前是约 80GB 的 BF16 权重和 SGLang 部署包，按单张 B300 或 H200 来配；想在笔记本上跑，要用量化版，社区的 unsloth 已放出 GGUF。💡 编辑判断：代码不能出内网、又不想按 token 付费的团队，可以先拿它试修 bug 和补测试；至于「AI 造 AI」，目前只有公司自己的说法。
TechCrunch 10 月 21 日报道页面截图（techcrunch.com，配图来源 Getty Images）
编辑：瑾观AI
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