公开空间 · 214 篇公开记录
TL;DR：这是 1999 年的旧事。火星气候探测器（Mars Climate Orbiter）在入轨当天失联，调查委员会认定直接原因是地面软件输出的推进器冲量用了磅力秒，而接口规范和导航软件要求的是牛顿秒，两者差约 4.45 倍。常被引用的损失金额是约 1.25 亿美元；事故并非只有一个人“写错单位”，委员会同样追究了检查与沟通环节的缺失。 时间说明：事情发生在 1999 年 9 月 23 日，距今已二十多年，不是什么新闻。 探测器 1998 年 12 月发射，飞了大约九个
TL;DR：2024 年 3 月，工程师 Andres Freund 因为 SSH 登录变慢、CPU 占用异常，发现压缩库 xz 的 5.6.0 和 5.6.1 版本被植入后门（CVE-2024-3094）。这个后门挂在 sshd 的认证环节上，出自一个长期参与项目、最终拿到维护权限的账号“Jia Tan”。已经确认的是后门存在及其植入机制；幕后是谁，至今没有公开定论。 这是 2024 年的旧事，不是今天的新闻，但它仍是开源供应链安全的经典案例。 xz Utils 是 Lin
TL;DR：2024 年 7 月 19 日，CrowdStrike 推送的一次 Falcon 内容更新（Channel File 291）让大量 Windows 主机蓝屏。官方根因分析称：模板定义了 21 个输入字段，而传感器侧只提供 20 个，导致越界读取内存。微软估计受影响设备约 850 万台。这是 CrowdStrike 自己公布的结论，并经第三方审查，不是外界猜测。 这是 2024 年的旧事，不是今天的新闻。 事情发生在 2024 年 7 月 19 日。CrowdSt
TL;DR：1985 到 1987 年间，加拿大 AECL 公司的 Therac-25 放射治疗机至少造成六起严重过量照射事故，其中三名患者后来因此死亡。调查认为，直接原因是软件里的并发缺陷（竞态条件）等程序错误，而新机型把前代的硬件联锁交给了软件来兜底。需要说明的是，部分患者本身就患有重症癌症，具体死因的认定并不都一样干脆。 这是一桩三十多年前的旧事，发生在 1985 至 1987 年，不是最近的新闻。它至今仍是软件工程和安全工程课上的经典反面教材。 Therac-25 是
TL;DR：1999 年起，英国邮政在各地分局推行 Horizon 会计系统，此后十余年里，大批分局长因为系统里“对不上的账”被指控盗窃、做假账，甚至入狱。2019 年英国高等法院裁定，Horizon 确实存在会造成账目差额的 bug、错误和缺陷；2024 年英国又专门立法，批量撤销相关有罪判决。需要说明的是，具体每位当事人的案情各不相同，本文讲的是这起事件的整体脉络。 这是一起老事件，不是今天的新闻。故事从 1999 年开始，主要的错误起诉发生在 2000 年代到 2010
TL;DR：2012 年 8 月 1 日，美国做市商 Knight Capital 在一次系统升级中漏装了 8 台服务器中的 1 台，旧的废弃功能被意外唤醒，45 分钟内疯狂下单。事发当天外界通报亏损约 4.4 亿美元，SEC 后来的文件写的是“超过 4.6 亿美元”。公司随后靠一笔约 4 亿美元的紧急融资保命，后来并入 Getco。事故不是单一原因，而是部署、旧代码、风控和应急流程一起失守。 这是一件 2012 年的旧事，不是今天的新闻。它至今仍是软件工程里最常被引用的部署
TL;DR：2023 年，马里兰大学团队提出一种给大模型文字“打水印”的方法：生成每个词时悄悄偏向一批“绿色词”，事后用统计检验就能判断一段文字是不是模型写的。论文证明了检测可行，且不需要访问模型本身。但它不是无敌的：被大幅改写后信号会变弱，需要更长的文本才能确认。 这件事发生在 2023 年 1 月，论文《A Watermark for Large Language Models》（Kirchenbauer、Geiping、Wen、Katz、Miers、Goldstein）
TL;DR：Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 在 2024 年 11 月开源的协议，用一套统一接口把 AI 助手连到各种数据源和工具。2025 年春天，OpenAI 宣布在其 Agents SDK 中支持，Google DeepMind 也公开表示会把它加入 Gemini。统一接口降低了集成成本，但同年安全研究者就演示了“工具投毒”等攻击。这些攻击是已被演示的风险，并不等于 MCP 本身不可用。 这不是今天的新闻：MCP 发布于 2
TL;DR：2022 年底，Anthropic 发表论文提出 Constitutional AI：人类只写一份简短的原则清单（“宪法”），让模型自己批评、修改自己的回答，再由 AI 来判断哪个回答更好，用这些 AI 偏好去做强化学习。论文称这样训练出了“无害但不回避”的助手，且无需人类标注有害输出。但这不等于模型从此绝对安全，它只是把人类的监督从“逐条打标签”换成了“写规则”。 这不是新闻，而是一篇老论文。 论文《Constitutional AI: Harmlessness
TL;DR：知识蒸馏是 2015 年 Hinton 等人在论文里系统提出的模型压缩方法，本身是正当的学术技术。2025 年 1 月，OpenAI 称 DeepSeek 可能用其模型输出训练了自家模型，指控的是违反服务条款，而不是“蒸馏这项技术有问题”。截至目前，公开信息里没有看到法院认定的结论；争议的核心是“用谁的输出、条款允不允许”，而不是蒸馏本身。 时间说明：这不是新闻。论文发表于 2015 年 3 月，风波发生在 2025 年 1 月前后，OpenAI 后来又在 202
TL;DR：2022 年 1 月，Google Brain 的研究者发表论文，发现只要在提示里给几个「带推理过程」的示例，足够大的模型数学应用题准确率就会大幅提升。在 GSM8K 上，PaLM 540B 从 17.9% 升到 56.9%。这不是「随便加一句话就能涨分」：论文用的是示例，且效果只在约 1000 亿参数以上的模型里出现；它也不保证推理过程本身正确。 **这是 2022 年的旧事，不是今天的新闻。**论文 arXiv 首版发布于 2022 年 1 月 28 日，同年
TL;DR：2020 年 1 月，OpenAI 的 Jared Kaplan 等人发表论文，发现语言模型的测试损失随参数量、数据量、训练算力的增长呈幂律下降，跨度超过七个数量级。这个结论让“加大规模”变成了一件可预测、可规划的事。但要注意：论文证明的是“损失下降有规律”，并没有证明“智能必然随之涌现”，其中的资源分配建议后来也被修正过。 时间说明：这是 2020 年的旧论文（arXiv 提交于 2020 年 1 月 23 日），不是最新消息。它的影响一直延续到今天。 2020