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Mutt Technologies

돈 이야기 안해요 (아마도) English speakers might want https://x.com/haxxton1

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@mutt_tech
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  1. LLM들의 가중치의 초기값을 랜덤으로 설정할 때, 완벽한 랜덤성을 딱히 요구하지는 않기 때문에 GPU의 특성에 맞는 적당한 난수생성기를 쓰게 되는데, 이게 최종적으로 학습된 가중치 값에도 지문처럼 남기 때문에 학습 시작을 뭘로 했는지 알 수 있다는 연구결과

    해당 연구에 따르면, 중국 모델들은 빠짐없이 26년 2분기-3분기를 기점으로, 이전에는 NVIDIA Hopper 를 사용하다 Blackwell 로 교체함. https://x.com/nrehiew_/status/2120999116172099745

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  2. 텔레그램에 인앱 위젯을 만들 수 있는 기능이 추가됐는데, 별도의 샌드박싱 없이 그냥 QuickJS(소형 JS 런타임) 를 갖다 박은거라서 보안우려가 있다고 합니다

    https://x.com/OwariDa/status/2120539850541560316 위 버그도 위젯이 사용하는 특정 QuickJS 버전의 버그를 사용한 것인데, 이 버그 자체는 픽스가 되었지만 앞으로도 QuickJS 버그가 나올때마다 텔레그램에서 퍼질 수 있어서 곤란한 부분인 듯. 사용자가 준내 많은데 텔레그램 팀이 빨리 보안을 고려해서 설계를 변경해줬으면 좋겠네요... *첨언하면 QuickJS 버그를 쓴다고 시스템을 싹다 헤집어놓을 수 있는 건 아닌데(현대 OS들은 앱간 격리가 철저하다 보니), 텔레그램을 입구로 쓰고 각 OS의 취약점들과 조합해서 시스템을 장악할 가능성도 있다는 것

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  3. MS 리서치가 매우 적은 수의 신경망 가중치만 변경하여 모델에 백도어를 심을 수 있음을 입증함

    https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/lazare-veni-foras-reprogramming-dormant-neurons-to-backdoor-ai-agents/ 1만 2천개 가량의 뉴런으로 이루어진 8B 모델에서 7개의 뉴런만 변경하여 백도어를 심음. 해당 백도어가 심어진 모델은 평상시에는 완벽히 같은 답을 뱉으나, 지정된 조건 하에서만(날짜나 특정 레포지토리 접근임을 표시한다거나) 악의적인 명령을 수행할 수 있음. 허깅페이스에서는 코드뿐만 아니라 가중치도 검증된 사람의 것인지 확인해야 함

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