如何让卡饭拥抱大模型时代浪潮？

翼风Fly

在茶社看到一个引入AI版区的建议：https://bbs.kafan.cn/thread-2288240-1-1.html
当然，我知道这很难，那个帖子里包括我也在说相关的难度。除此之外会员区之前也有个帖子简单提过，不过没什么回应

大模型时代来临，卡饭可能要面临的不是要不要考虑AI话题的问题，而是如何讨论AI话题的问题。目前我想样本区、求助区、答疑区可以先行尝试鼓励一些AI分析的帖子，包括如何用AI做分析，逐步循序渐进做这件事。直接开区容易步子太大，而且话题专业度也竞争不过B站、知乎、小红书、公众号，更别提LINUX D0这种激进的了。卡饭可以面向大众做一些事情，然后把氛围慢慢搞起来
不过我想不一定非要开新的版区，毕竟开了成坟场就更不当了。如果非要开区，最多开实验区，如提示词交流(文本模型，视觉模型，图片模型，视频模型，音乐模型，多模态模型等)，工具交流(如Claude Code、Cursor、Trae等Vibe Coding工具)，综合讨论(科普)等。不知道对于卡饭目前已有会员而言难度几何，能有多少讨论空间与参与度。想必还是有不少会员懂一些的；再有一个是内容审核也确实会更麻烦，即便用模型自动审核也难免出现绕过方式，这个反而是最需要考虑的。所以先在受限的情况下进行小步发展可能是个更好的选择

只是路上的一些想法，希望能够抛砖引玉，作为大家沟通想法讨论的一个帖子而已



补充：
1. 关于行为日志的分析事例。我偷懒拿了一个我十年前发卡饭的一个日志：
点击链接查看和 Kimi 的对话 https://www.kimi.com/share/19c8d128-5222-81e3-8000-0000cfe831cc

2. 关于蓝屏的日志分析：用WinDebugger分析，丢给模型，判断的效果还行。
https://chat.deepseek.com/share/lejww6y9wl9fhhyqjs

3. 我在茶舍的那个帖子里提到一种用法：

比如x64dbg/IDA/OllyDbg等，以前像是HIPS日志，Process Monitor，ESET SysInspector等等，有文本就能喂

这些工具以前对于大众而言完全没法用，打开后一脸懵逼然后关闭卸载，而AI可以告诉用户这些工具如何使用，拿到其中的分析内容/日志，得到进一步的参考建议，这些就算是给国产模型都已经是可行的了

4. 我并不认为需要通过API方式直接接入AI，这不是本话题的讨论范围。这不仅应用范围有限，做AI问答效果应该也不好，最多用来做自动化审核

胖墩蚂蚁

思路反了，要做的都不是扩展新领域

还是先撤并版区，缩编僵化失能的机构，出清1年未登录的干事

收缩防御休养生息

翼风Fly

胖墩蚂蚁 发表于 2026-2-23 16:20
思路反了，要做的都不是扩展新领域

还是先撤并版区，缩编僵化失能的机构，出清1年未登录的干事

这并不矛盾。你说的这些要做，拥抱AI也应该做。如果是别的领域倒也就罢了，但大模型一定会改变很多事情，包括安全，自然也就包括卡饭
比如这里说的版区合并裁撤：https://bbs.kafan.cn/thread-2287988-1-1.html
我也支持。但是EDR可能不太合适，原因那个帖子里都说过，我也就不赘述了
当然你说的不仅仅是版区的问题，涉及人事等因素，那就更为复杂了...这就...
我们也只是先提提，作为参考而已。具体要怎么做还得是卡饭管理层

驭龙

鼓励AI分享和分析，那用户为什么来卡饭咨询问题？掏出兜里的手机，说一句豆包或者千问，不是直接解决了，何必在卡饭发帖？

虽然AI大势所趋，但有一些用户还是习惯获得真人解答，而非冷冰冰的机械指令

翼风Fly

驭龙 发表于 2026-2-23 23:14
鼓励AI分享和分析，那用户为什么来卡饭咨询问题？掏出兜里的手机，说一句豆包或者千问，不是直接解决了，何 ...

卡法无法阻挡用户用大模型，若硬是排斥，无异于螳臂挡车
世界最大的程序员问答网站 Stack Overflow ，各种真人业界大佬在这上面活跃，但即便是这种大平台都顶不住大模型带来的冲击，何况是卡饭呢？
打不过就加入，而且是找到一个适合自己的道路

我之所以说鼓励AI分享和分析，就是因为相关的内容在大模型流行之前就非常少。例如样板区现在只是杀软扫描拦截结果，不要说反编译分析，甚至行为日志分析几乎为零，那么用AI恰恰就补充了这个空白——前期肯定各种不如意，这就是值得发力的地方；另外答疑区有一些问题也是可以用AI分析的，像是蓝屏dump文件，之前我都是人肉用工具解析，然后从微软文档等多种信源了解信息，现在大模型直接读工具解析的日志就可以了，之前很多无人问津的问题就可以立即有解决方式去尝试
纯靠真人的问题是沟通成本太高，而AI会把这个成本打下来，让之前难以沟通解决的问题有新的解决思路，这其实是很好的赋能
另外和真人回答并不冲突，并不是说要让AI回答一切，操作一切，真人还是不可代替的。
至于说情感温度...以我个人经验来看，当提示词恰当，那么AI回答的人文温度、情商等等比我强多了，AI回复的其实比我有人情味，我反而是那个不懂七情六欲的机器

00006666

现在问题是ai根本就回答不了论坛里70%的问题，比如过去几年有很多人在论坛问关于杀软/主动防御/启发等等问题，AI回答这些问题的错误率极高，同时AI也存在的极高的误导性，因为AI回答问题也要基于开放的资料，但是国内安全产品大多数是没有任何资料可供AI参考，这些问题高度依赖于人工经验而非AI。

事实上当一个问题出现在卡饭的时候，提问者也基本都询问过AI，毕竟相较于发帖子，问AI才是更快的提问方法，那之所以还要发帖子，大概率是AI并没有得到想要的回复或者是想要对比真人的意见。卡饭接入AI并没有太大的作用，投入大于收益，毕竟如果要是想问AI，为什么还要登录论坛发帖，多了这么多操作步骤最终得到的还是AI回复。

00006666

翼风Fly 发表于 2026-2-24 00:25
卡法无法阻挡用户用大模型，若硬是排斥，无异于螳臂挡车
世界最大的程序员问答网站 Stack Overflow ，各 ...

卡饭现在目标群体大多数是位于小白到安全从业人员的中间水平，反编译分析、行为日志分析这些东西在这边等于是大多数人都看不懂，并不是用AI做出来就有用的，想要看懂这类报告不是用AI然后一天两天就能学会的，这边的大多数用户也不对这些感兴趣，那做出来有多大意义也不好说。

翼风Fly

00006666 发表于 2026-2-24 01:05
现在问题是ai根本就回答不了论坛里70%的问题，比如过去几年有很多人在论坛问关于杀软/主动防御/启发等等问 ...

认同，AI只能通过已有的数据，目前都是用公开数据训练，难免在这些问题上犯傻
不过我理解的是，首先是不知道如何恰当问AI，对于很多人而言简单说几句话可能就这样了，不知道如何具体问能获得更好的效果，比如可能没多少人喂脱敏后的日志；另一个是哪些问题适合用大模型，哪些问题不适合。像是杀软的问题搞不定，这个由于公开数据缺乏在所难免，但我想可以在公开数据比较丰富的通用问题上寻求解答。这也就是为什么我说的是在样本区、求助区、答疑区先尝试探索，因为这些问题有不少用公开数据就能解决，或者给大家一些初步尝试的印象。但是需要让他们知道如何出日志，如何脱敏后喂日志，这确实也需要花点功夫
另外正如你在7楼所说，反编译、行为大部分用户都看不懂，也未必感兴趣。这是卡饭会员生态的特点，也就意味着卡饭更适合大众化入门。而大模型的一个好处恰恰是把一些本来高不可攀的专业知识拉下来，让普通人有一个入门了解的机会，带动相关讨论氛围。指望着用模型分析出可靠结果一步登天是妄想，但是已经可以让有些兴趣有点时间的人摸到门槛。我们都是从完全不会到会一点但错误不少，再循序渐进慢慢成长的，而大模型做的是在初期拉低入门门槛。当然，至于能做到什么样，意义几何，那确实不好说，这些我想也是征集意见，然后试探效果
我在主楼补充了两个事例，可作为参考

佐仓濑津美

个人观点，不一定对：

AI是帮助专业人士节约时间的工具，而非让普通人直接获得专业能力

模型幻觉目前来看不可避免，普通人不具备业内常识，对AI的糊弄和错误无法准确识别；在某些特定领域公开知识和数据较少甚至不存在，AI模型未进行相关训练，普通人无法使用AI

所以我觉得，卡饭要建立AI相关的版面，不应该是我们利用AI直接节约用户时间，而是教用户如何更好地使用AI

翼风Fly

佐仓濑津美 发表于 2026-2-24 11:15
个人观点，不一定对：

AI是帮助专业人士节约时间的工具，而非让普通人直接获得专业能力

幻觉确实不可避免，但只要可接受能用就可以。尽管从原理上说这个是不可能100%被消灭，但是在不断逼近完善，而且现在也确实可用了。比如说我做的开发领域，先让模型理解生成代码，然后自动检查，自动测试，全都通过了再给我结果，这样可以不断消灭幻觉等带来的错误，有着不错的可靠性。只要使用得当，就可以让外行能够简单大致的情况/成果。
如果在2年前，你这么说没有问题；但对于AI领域而言，1年前都是上古时期了，随着现在模型水平提升、Agent等范式的蓬勃发展，很多已经逼近可用。
这也就意味着，对于很多问题，现在普通人也有办法以低成本的方式快速获得成果，就像是自己用极低的成本雇了个专家一样。

另外我说的这些有个前提：只关注用公开知识能解决的问题，其中有些成果还需要在卡饭内能够进一步讨论。其他的问题公开领域没有，那就不关心了。

教用户如何更好地使用AI这个确实有必要。比如我主贴上的两个例子，普通用户可能想自己用AI分析一下，但是无从下手，连第一步用什么工具都不知道，现在我们可以通过科普的方式把这些补全，这样用户才能知道如何正确使用AI