琳小航AI 日报

Claude 不到半小时查出 NIST 曲线种子的来历：不是哈希，是用时间戳播种的随机数函数

内容：Anthropic 10 月 16 日发文说，10 月有位员工让内部研究模型去查 ECDSA 标准里 NIST 曲线的种子是怎么来的，没给任何线索，Claude 不到半小时就查出了 P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 五条曲线的种子来历。这些种子是 NSA 当年提供的，几十年没人说清出处。

经过：答案不是哈希，而是 C 语言库里的 lrand48 随机数生成器，用一个 Unix 时间戳做种子，每轮取 20 字节当候选，P-256 跑了 1842 轮才输出标准里的那个种子。Claude 的思路是猜当年的软件用的是 90 年代 C 库里的弱随机数函数，写了个扫描程序逐位滑动检测，覆盖 34 种生成器和输出切法的组合。

现状：官方说这不是密码学上的破解、新攻击或曲线的弱点，反而让人更相信这些曲线没有被埋后门，读者不需要做任何事。

商务部拟限制大模型出口，开源模型或受影响

内容：商务部、科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》征求意见，为期一个月，涉及大模型、智能体、算力集群等 23 项 AI 相关技术。已经通过开源、发表论文进入公共领域的技术不纳入管理。

卡点：推文列出大模型按计算量、参数量或全球排名划线，智能体按工具数量和任务成功率划线，这些门槛是推文转述的，我没有核到征求意见稿原文。

神经网络可能没那么乱，Agent 帮忙重看老案例

内容：一篇文章说，三年前研究者只能解释约 2% 的神经元，现在换上更好的工具和 Agent，测试的视觉模型里最后一层 99% 到 100% 的神经元都能找到比较清晰的解释。

办法：Agent 自动观察神经元、提出功能假设、设计实验、分析电路，再用新输入验证，还自动审查了十万张神经元归因图。

卡点：文章说这些结果还是早期，离完整解释大模型内部机制还有很多工作要做。

Ilya 书单 30 篇论文，有人手搓成 Python 代码

内容：推文说 Ilya Sutskever 曾给 John Carmack 开过一份 30 篇论文的书单，并说吃透这 30 篇就掌握了现代 AI 九成的精髓。

办法：有人用 30 天把这些论文手搓复现成极简 Python 代码，并完整开源，想从底层看懂现代 AI 的可以对着代码读。