EP45 · OpenClaw 更安全 · 缓慢奇点 · 递归 Scaling Law · 5 月 2 日早报 - BestBlogs

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OpenClaw 如何在开源中变得更安全：从一千多份漏洞报告里学到的事

OpenClaw 创始人复盘项目从「Mac 上一个不安全的实验」走到生产级系统的安全演进史。自 1 月 10 日以来 GitHub 收到 1309 份 advisory，535 份落地，746 份判无效；标着 critical 的 109 份里 87% 是 slop。真正的改动是缩小内核、把功能拆成 plugin、加 OpenTelemetry 可观测、把 secrets 改为引用而非裸值，让 Codex Security 作为 harness 做逐动作放行。腾讯、英伟达、OpenAI、微软都贡献了人和工具。原则是『开放和安全不是对立面，开放才是我们更快变安全的路径』。来自 OpenClaw Blog

Nat Friedman 与 Daniel Gross：我们正处在「缓慢奇点」里，智能体经济的时间还很长 [视频]

前 GitHub CEO Nat Friedman 与 Daniel Gross 在 Stripe Sessions 的核心判断：我们仍在「缓慢奇点」阶段——模型进步还卡在『研究员要睡觉、要开会』这条人类节奏上，主要实验室的 KPI 就是让自我改进绕过这一瓶颈。Gross 把 AI 类比成中国加入 WTO 时的『超级智能 + 通缩力量』，会瓦解软件和复杂服务的成本曲线，进一步攻击医疗和制造业的成本病。Friedman 一个周六用 Claude Code 反编了一台二手加密硬件，演示了「钢铁侠模式」。智能体经济将需要自己的金融栈，多半建在稳定币之上；安全也从周期性渗透变成持续战争。来自 Stripe

更大的模型之外：递归会成为 AI 推理的下一个 Scaling Law 吗 [视频]

Y Combinator Decoded 这一期讨论：当 Transformer 把 RNN 那种「递归隐状态」丢掉以后，它在排序、数独、迷宫这类不可压缩算法任务上就一直拉胯——单次前向的计算深度有限，CoT 也只是用 token 模拟递归。HRM 论文用「高低层 latent state 反复刷新」恢复递归路径，TRM 进一步把双网络合并成共享权重的小模型，在 ARC 这类推理 benchmark 上反而超过更大的模型。下一波 scaling 大概率不是更大的通用模型，而是大模型表征加上高效的递归模块，让推理在隐空间里完成、不再仅靠 token 输出。来自 Y Combinator

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