一位安全研究人员在社交平台表示，要成功利用ExploitBench基准测试中的任何CVE漏洞，需要具备前沿AI能力，而当前开源权重模型尚不具备这种能力。这表明在漏洞自动挖掘和利用领域，闭源前沿模型仍占据显著优势。研究者强调，这一挑战正是他继续推进CyberKimi强化学习（RL）训练的动力，希望通过RL方法突破当前局限，提升模型在真实漏洞利用场景中的表现。
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一位安全研究人员在社交平台表示，要成功利用ExploitBench基准测试中的任何CVE漏洞，需要具备前沿AI能力，而当前开源权重模型尚不具备这种能力。这表明在漏洞自动挖掘和利用领域，闭源前沿模型仍占据显著优势。研究者强调，这一挑战正是他继续推进CyberKimi强化学习（RL）训练的动力，希望通过RL方法突破当前局限，提升模型在真实漏洞利用场景中的表现。