English(EN) "Hey, if a LLM finds a vulnerability in a software, and others use the same LLM, they'll report the same vulnerability". Disagree. It depends very much on the p

LLM漏洞发现取决于提示词，而非模型本身

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-17 08:59

一位Mastodon用户认为，如果一个大型语言模型（LLM）发现了一个软件漏洞，那么使用相同LLM的其他用户不一定会报告相同的缺陷。该用户认为，特定的提示词、上下文以及温度设置等参数会显著影响LLM的输出，即使使用相同的模型也会导致不同的结果。 AI

影响强调了LLM输出的可变性，表明AI驱动的漏洞发现可能不像最初设想的那样标准化。

排序理由用户对LLM行为的观点文章。

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Signal score: 3 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
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Topics: opinion, other; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

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报道来源 [1]

Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · cryptax · 2026-09-17 08:59

“嘿，如果一个LLM发现了一个软件漏洞，而其他人使用同一个LLM，他们会报告同一个漏洞”。我不同意。这很大程度上取决于p

"Hey, if a LLM finds a vulnerability in a software, and others use the same LLM, they'll report the same vulnerability". Disagree. It depends very much on the prompt, the context, the parameters of the LLM such as it's temperature etc. # AI # vulnerabilty # research

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报道来源 [1]

“嘿，如果一个LLM发现了一个软件漏洞，而其他人使用同一个LLM，他们会报告同一个漏洞”。我不同意。这很大程度上取决于p

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