🔼 WeChat-агент Xiaowei работает на WeLM: разреженная MoE-модель выросла до 617 млрд параметров

WeChat начал серое тестирование Xiaowei — встроенного AI-ассистента внутри приложения, который работает на модели WeLM от команды WeChat AI. В отличие от отдельных AI-приложений вроде Yuanbao, Xiaowei встроен прямо в экосистему WeChat: пользователь вызывает его через точку входа в верхнем левом углу главного экрана и голосом или текстом просит выполнить задачу, после чего ассистент обращается к функциям и сервисам WeChat. Это не просто чат-бот, а потребительский агент уровня «операционной прослойки» мессенджера.

WeLM прошла несколько раундов апгрейда с 2022 года, когда вышла 10-миллиардная версия. Теперь модель переведена на разреженную архитектуру mixture-of-experts: WeLM-80B активирует лишь около 3 млрд параметров на токен при 80 млрд общих, поддерживает 128K контекст и обучена менее чем на 14 трлн токенов. Уже появилась и версия WeLM-617B — 617 млрд параметров, но только 23 млрд активных на токен. Для масштаба WeChat это критично: инфраструктуру, обслуживающую сотни миллионов запросов в день, нельзя строить на «большой модели, вызываемой изредка» — каждый сэкономленный на ответе бит вычислений превращается в огромную разницу в стоимости.

Вместо простого наращивания параметров команда исследует метод Hidden Decoding: тело модели остаётся почти неизменным, но на каждый токен выполняется больше внутренних вычислений — токен расширяется в несколько потоков вдоль размерности последовательности.

#AI #Tech #Models #LLM #China #WeChat

❗️AI помогла создать червя, атакующего звонки WeChat без действий жертвы

Calif Research выпустила демо WeWorm — первого zero-click червя, который распространяется через звонки WeChat на iOS и Android. Жертве не нужно отвечать на вызов или вообще прикасаться к телефону: эксплойт срабатывает, даже если звонок не принят — абонент при этом ничего не слышит.

По словам исследователей, работая с AI, команда нашла уязвимость и написала первый эксплойт удалённого исполнения кода (RCE) примерно за два дня. На превращение его в самораспространяющегося червя ушла ещё неделя. Раньше подобный инструмент такого масштаба требовал команды специалистов и месяцев работы.

Практический вывод: генерация эксплойтов перестаёт быть узким местом — большая часть рутины ложится на модели. За человеком остаётся суждение о выборе цели и безопасной методике тестирования. Для разработчиков это сигнал, что скорость патчинга и аудита мобильных мессенджеров теперь должна измеряться днями, а не кварталами.

#Safety #AI #CyberSecurity #WeChat #Exploits