# Iniulat ng OpenAI ang 948 lokal na ugat na kapintasan sa Linux

Published: 2026-11-06

Iniulat ng OpenAI ang 948 natatanging lokal na pagtaas ng pribilehiyo at mga kandidatong patch mula sa isang kinokontrol na pipeline ng pananaliksik sa Linux, sa humigit-kumulang $1.2 milyon sa mga kredito ng API. Gumagamit ang bilang ng mga natatanging kandidatong patch pagkatapos ng pagsusuri ng variant ng 1,169 matagumpay na pagtatasa. Ang isang maagang pagkakamali sa pagpapatungkol ng itinalagang kapintasan ay nag-udyok ng independiyenteng pagsusuri sa landas, habang ang pagsusuri ng patch ng tao at pagtanggap ng upstream ay nanatiling magkahiwalay na yugto.

Canonical: https://thedailydiff.dev/fil/video/2026-11-05-openai-linux-roots/

## Ang sakop ng video na ito

- Ang pagtaas ng lokal na pribilehiyo ay nagsisimula sa isang kasalukuyang hindi pribilehiyong lokal na user na umaabot sa root. Walang ibinigay na partikular sa makina na desisyon sa remote-access ang ulat.
- Ang pipeline ay gumawa ng 2,308 kandidato pagkatapos ng paunang deduplication at muling ginawa ang 1,724 na kahinaan. Ang huling 948 natatanging lokal na natuklasan nito ay gumagamit ng natatanging-kandidatong-patch count pagkatapos ng variant analysis ng 1,169 matagumpay na pagtatasa.
- Ang iniulat na $1.2 milyon ay mga kredito ng API para sa mga sinusuri na modelo, target at daloy ng trabaho. Ang makasaysayang pagtatasa ng bounty ay hipotetikal at nangangailangan ng hiwalay na pagtanggap ng programa at pagbabayad.
- Ang baseline ay kalagitnaan ng Oktubre 2026. Inilalarawan ng mga figure na 61-upstream/43-staging ang pagkumpleto ng pananaliksik pagkatapos ng sampung araw, kaya kailangan pa rin ang kasalukuyang mga payo sa pamamahagi.
- Ang 20-sa-200 na tagumpay ng isang maagang pagpapatakbo ay gumamit ng ibang kapintasan mula sa itinalaga. Iniulat ng OpenAI ang pagdaragdag ng isang independiyenteng pagsusuri sa itinalagang landas; ang maagang depekto na ito ay hindi nagtatatag na ang huling 948 ay mali. Ang hatol ay NEEDS REVIEW na may pagsusuri ng patch ng tao at pagsusuri ng landas.

## Mga tanong at sagot

### Ano ang ibig sabihin ng pagtaas ng lokal na pribilehiyo sa pananaliksik sa Linux?

Nangangahulugan ito na ang isang kasalukuyang, hindi pribilehiyong lokal na gumagamit ay nakakarating sa root, ang pinakamataas na lokal na pribilehiyo. Inilalarawan ng OpenAI ang kinokontrol na mga makinang pananaliksik at mga kandidatong natuklasan na may ebidensya para sa pagsusuri. Ang pagpasok sa isang makina ay isang hiwalay na tanong. Hindi nagbibigay ang ulat ng desisyon sa remote-access na partikular sa makina; ang naipadala na kernel, configuration at mga payo ng distribusyon ay nangangailangan ng sarili nilang ebidensya.

### Paano tinutukoy ng OpenAI ang 948 natatanging lokal na natuklasan sa pagtaas?

Gumagamit ang OpenAI ng 948 natatanging kandidatong patch pagkatapos ng pagsusuri ng variant upang tukuyin ang natatanging lokal na natuklasan sa pagtaas ng pribilehiyo. Iniulat ng yugto ng pagtatasa nito ang 1,169 matagumpay na lokal na pagtaas bago ang pagpapangkat na iyon. Maraming tagumpay ang maaaring may kinalaman sa mga kaugnay na variant ng isang pinagbabatayang isyu. Ang mga kandidatong patch, pagtanggap ng upstream at mga pag-aayos na umaabot sa isang distribusyon ay may hiwalay na yugto ng pagsusuri, kaya't ang bilang na ito ay dapat panatilihin ang kahulugan ng mga may-akda na nakakabit.

### Ano ang natuklasan ng mga reviewer ng tao sa maagang 200-success run?

Natuklasan ng mga reviewer ng tao na 20 sa 200 matagumpay na lokal na pagtaas ng isang maagang run ang nakarating sa root sa pamamagitan ng ibang kapintasan mula sa itinalaga, ayon sa OpenAI. Totoo ang tagumpay habang mali ang pagpapatungkol nito. Iniulat ng mga may-akda ang pagpapahigpit ng mga hadlang at pagdaragdag ng isang independiyenteng pagsusuri sa itinalagang kahinaan pagkatapos. Hindi nagtatatag ang maagang depektong ito na ang huling 948 na natuklasan ay mali.

### Bakit dapat panatilihin ng iniulat na gastos ng API at snapshot ng patch ang kanilang saklaw?

Ang gastos sa kredito ng API ay naglalarawan sa mga sinuri na modelo, target at workflow ng OpenAI, habang ang mga figure ng patch ay naglalarawan ng pagkumpleto ng pananaliksik laban sa isang baseline ng kalagitnaan ng Oktubre. Iniulat ng OpenAI ang 61 upstream fix at 43 staging patch sa makasaysayang puntong iyon. Hindi nasusukat ng episode ang kabuuang gastos sa pananaliksik. Dapat sundin ng mga gumagamit ang mga payo para sa kanilang aktwal na naipadala na kernel, at ang pagtanggap ng upstream ay nananatiling hiwalay na desisyon sa engineering.

### Ano ang hatol ng The Daily Diff sa pipeline ng Linux ng OpenAI?

Ang hatol ng The Daily Diff ay NEEDS REVIEW. Pananatilihin ni Niko ang pipeline sa defensive workflow na may pagsusuri ng patch ng tao at independiyenteng pagsusuri sa itinalagang landas. Inilalarawan ng publikasyon ng OpenAI ang mga kandidatong patch, pagsusuri ng mananaliksik at ang tugon sa isang maagang depekto sa pagpapatungkol. Ang pangkalahatang gabay sa pag-uulat ng Linux Kernel ay humihingi ng maaksyong ebidensya at konteksto ng bersyon, na tumutulong upang ipaliwanag kung bakit mahalaga ang kalidad ng pagsusuri kasama ng bilang ng natuklasan.

## Mga Kabanata

- 0:00 Ano ba talaga ang ibig sabihin ng bilang ng bug ng Linux ng OpenAI?
- 0:24 Sino ang makakakuha ng root access?
- 1:08 Paano nagiging ebidensya ang isang kandidato?
- 1:58 Bakit nagiging 948 ang huling bilang?
- 2:45 Ano pa ang nagiging dahilan ng hindi kumpleto ang isang iminungkahing patch?
- 3:15 Kailan sinukat ang snapshot ng patch?
- 3:32 Aling petsa at status ng patch ang mahalaga sa mga gumagamit?
- 4:09 Ano ang natuklasan ng mga reviewer sa maagang pagpapatakbo?
- 4:55 Ano ang nakakuha ng hatol sa pipeline ng OpenAI?

## Isinaling transcript

Isinalin mula sa orihinal na salaysay sa English. Ang available na audio at mga caption ay kinokontrol ng YouTube.

### Ano ba talaga ang ibig sabihin ng bilang ng bug ng Linux ng OpenAI?

0:00 Ang paghahanap ng kapintasan sa Linux ay parang pag-aayos nito. Iniulat ng OpenAI ang siyam na raan at apatnapu't walong lokal na natuklasan ng root at kandidato na mga patch, sa humigit-kumulang isang punto dalawang milyong dolyar sa mga kredito ng API. Sa video na ito, ano ang binibilang? Ano ang nahuli ng pagsusuri ng tao? Mayroong isang maagang pagsubok kung saan talagang nakuha ng mga makina ang root, at ang scoreboard ay pinaniwalaan pa rin ang maling bagay. Makikita natin kung ano ang nahuli ng mga reviewer ng tao.

0:20 Huwebes, Nobyembre lima, at ito ang The Daily Diff.

### Sino ang makakakuha ng root access?

0:24 Ang Linux kernel ay ang core na namamahala sa mga mapagkukunan at pahintulot ng isang makina. Ang pagtaas ng lokal na pribilehiyo ay nangangahulugang isang kasalukuyang, hindi pribilehiyong user ang nakarating sa root, ang pinakamataas na pribilehiyo. Pinag-aralan ng OpenAI ang hangganan na iyon sa mga nakahiwalay na makinang pananaliksik. Ang pagpasok sa isang makina ay isang hiwalay na problema. Inilathala ng OpenAI ang pananaliksik noong Nobyembre apat, na naglalarawan ng isang paparating na cyber model sa loob ng isang automated na pipeline. Ang kapaki-pakinabang na resulta ay isang hanay ng mga natuklasan na may ebidensya at iminungkahing mga pag-aayos para sa

0:49 mga taong susuriin. Ang papel ay hindi nag-aanunsyo ng pangkalahatang access sa paparating na modelo na iyon. Nag-iiwan iyon ng isang napaka-tao na trabaho sa loob ng autonomous na kwento. Sinuri ng mga mananaliksik ang mga output at nagsimulang mag-ulat ng mga kritikal na kahinaan na may mga patch, kasunod ng gabay mula sa komunidad ng kernel. Maaaring punuin ng mga ahente ang inbox. Mayroon pa ring magpasya kung ano ang nararapat na naroroon. Nagsimula ang pipeline sa mga bahaging nauugnay sa seguridad ng kernel,

### Paano nagiging ebidensya ang isang kandidato?

1:10 pagkatapos ay gumawa ng humigit-kumulang dalawampu't tatlong daang kandidatong natuklasan pagkatapos tanggalin ang mga duplicate. Ang isang kandidato ay isang hinala na karapat-dapat imbestigahan. Sa puntong iyon, ang isang nakakumbinsi na talata at isang aktwal na mailabas na kapintasan ay mukha pa ring nakakainis na magkatulad sa isang spreadsheet. Kaya't sinubukan ng isang hiwalay na yugto na muling likhain ang mga pinaghihinalaang problema sa loob ng nakahiwalay na mga makina, na pinapanatili ang ebidensya ng nangyari. Iniulat ng OpenAI ang humigit-kumulang labing pitong daang muling ginawang kahinaan. Naitatag nito ang pag-uugali na maaaring suriin ng mga mananaliksik.

1:36 Ang susunod na tanong ay kung alin sa mga problemang iyon ang tumawid sa isang seryosong hangganan ng pahintulot. Ang sariling gabay sa pag-uulat ng seguridad ng Linux ay tumutulong na ipaliwanag ang mga papeles. Hinihingi ng mga tagapamahala ang isang apektadong bersyon, ebidensya, at ang mga kundisyon na kasama. Nagbabala rin ito na ang mga ulat ng AI na mahina ang kalidad ay kumokonsumo ng kapasidad ng pagsusuri. Iyan ay pangkalahatang gabay ng komunidad, independiyente sa papel ng OpenAI. Hindi nito pinapatunayan ang batch ng mga natuklasan na ito.

### Bakit nagiging 948 ang huling bilang?

1:58 Narito ang detalye ng pagbibilang. Iniulat ng OpenAI ang labing isang daan at animnapu't siyam na matagumpay na pagtaas ng lokal na pribilehiyo sa panahon ng pagtatasa. Pagkatapos ay sinuri ng mga mananaliksik ang mga kaugnay na variant at binuo ang siyam na raan at apatnapu't walong natatanging patch. Ginagamit nila ang bilang ng patch na iyon upang tukuyin ang natatanging mga natuklasan sa lokal na pagtaas. Maraming tagumpay ang maaaring kabilang sa parehong pinagbabatayang problema. Humigit-kumulang isang punto dalawang milyong dolyar ang sumasaklaw sa mga iniulat na kredito ng API para sa mga sinusuri na modelo, target at daloy ng trabaho.

2:23 Sinasabi ng OpenAI na ang pagsukat ng kakayahan ang nagtutulak sa disenyo at ang mas mahusay na engineering ay maaaring magpababa ng mga gastos. Ang kabuuang gastos ng mananaliksik ay nananatiling hindi nasusukat dito. Ikinukumpara ng OpenAI ang mga natuklasan sa mga makasaysayang gantimpala ng bug bounty, na gumagawa ng isang hipotetikal na pagtatasa. Ang pagtanggap at pagbabayad ay kabilang sa programa ng bounty. Ang pagpaparami ng gantimpala sa bilang ng pananaliksik ay mahusay hanggang sa subukan mong ideposito ang pagpaparami sa iyong bank account.

### Ano pa ang nagiging dahilan ng hindi kumpleto ang isang iminungkahing patch?

2:45 Ang isang iminungkahing patch ay nangangailangan din ng sarili nitong pagsusuri. Sinasabi ng mga may-akda na ang mga maagang patch ay maaaring huminto sa ipinakitang problema habang nagdaragdag ng hindi kinakailangang code, nagpapalit ng pagganap, o nawawalan ng mga kaugnay na variant. Pinabuti nila ang mga tagubilin at inulit. Ang isang pag-aayos ay kailangang magkasya sa mas malawak na codebase at makaligtas nang higit pa sa unang pagsubok na nagiging berde. Inilalarawan ng OpenAI ang pagsusuri ng tao sa kalubhaan at mga pag-aayos bago mag-ulat sa upstream. Sinasabi ng gabay ng Linux na ang isang sinubok na iminungkahing pag-aayos ay makakatipid ng oras ng pagsusuri kahit na pumili ang mga tagapamahala ng ibang pag-aayos.

3:12 Ang pagtanggap ng upstream ay nananatiling hiwalay na desisyon sa engineering.

### Kailan sinukat ang snapshot ng patch?

3:15 Ang baseline ay ang pinakabagong kernel sa kalagitnaan ng Oktubre. Pagkatapos ng sampung araw ng pananaliksik at manu-manong pagsusuri, animnapu't isang isyu sa lokal na pagtaas ang na-patch sa upstream, na may apatnapu't tatlo na may mga staging patch. Pinupuri ng OpenAI ang mabilis na pagkilos ng mga tagapamahala. Iyan ay isang snapshot ng pagkumpleto ng pananaliksik, at patuloy na gumagalaw ang proyekto. Ang iyong distribusyon ay may sarili nitong naihatid na kernel at mga update.

### Aling petsa at status ng patch ang mahalaga sa mga gumagamit?

3:34 Para sa mga gumagamit, ang praktikal na hakbang ay ang pagsunod sa mga payo para sa software na talagang pinapatakbo nila. Kailangan pa ring maabot ng isang resulta ng pananaliksik ng upstream ang bersyon sa iyong makina sa pamamagitan ng proseso ng pag-update na iyon. Sinuman na nakapanood ng isang test suite na pumasa habang mali ang ginagawa ng produkto ay alam ang ekspresyon ng mukha na kinakailangan dito. Ngayon, bumalik tayo sa maagang scoreboard na iyon. Natuklasan ng mga reviewer ng tao ang isang problema sa loob ng signal ng tagumpay. Pinaniwalaan ng maagang pipeline ang isang itinalagang kahinaan kapag nakakuha ang ahente

3:58 ng root. Sinusuri nito ang kinalabasan. Kailangan pa ring ikonekta ang itinalagang natuklasan sa kinalabasan na iyon, dahil ang sistema ay maaaring maglaman ng higit sa isang kapintasan. Kung ang ebidensya ay tumutukoy sa ibang dahilan, kailangan ng isa pang

### Ano ang natuklasan ng mga reviewer sa maagang pagpapatakbo?

4:09 pagtingin sa orihinal na ulat. Ayon sa OpenAI, iniulat ng isang maagang pagpapatakbo ang dalawang daang matagumpay na lokal na pagtaas. Natuklasan ng pagsusuri ng tao na dalawampu ang nakarating sa root sa pamamagitan ng ibang kapintasan mula sa itinalaga. Totoo ang tagumpay, at mali ang pagpapatungkol. Maaari nitong iwanang hindi nalutas ang ebidensya ng orihinal na natuklasan kahit na nagdiwang ang scoreboard. Mali ang tanong na sinagot ng pagsubok. Sinasabi ng mga may-akda na pinahigpitan nila ang mga hadlang at nagdagdag ng isang independiyenteng pagsusuri na ginamit ng bawat huling resulta ang itinalagang kahinaan nito.

4:34 Iyan ang kanilang tugon sa maagang depekto. Ang maagang dalawampu ay hindi nagtatatag na ang huling siyam na raan at apatnapu't walong natuklasan ay mali. Suriin kung paano nangyari ang isang resulta nang maingat tulad ng kung nangyari ito. Ang promising na bahagi ay ang pagbibigay sa mga reviewer ng ebidensya na maaari nilang pagtuunan, na may tamang natuklasan na nakakabit. Kung mas gusto mong basahin ito kaysa pakinggan akong sabihin ito, ang diff ay dumarating sa iyong inbox tuwing umaga, libre sa the daily diff dot dev, link sa ibaba.

### Ano ang nakakuha ng hatol sa pipeline ng OpenAI?

4:55 Kaya't ang hatol ngayon, NEEDS REVIEW. Ito ang pipeline sa defensive workflow na may pagsusuri ng patch ng tao at independiyenteng pagsusuri ng landas. Nagiging kapaki-pakinabang ang mga iniulat na natuklasan kapag nakakatanggap ang mga tagapamahala ng ebidensya na maaari nilang pagkatiwalaan at mga pag-aayos na maaari nilang suriin. At iyan ang diff para sa araw na ito. Ako si Niko mula sa Axrisi.

5:10 Magsama nang responsable.

## Mga Pinagmulan

- [A thousand fewer paths to root — reported Linux pipeline method and counts](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Unique findings defined by distinct candidate patches after variant analysis](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Early wrong-assigned-flaw result and added independent path check](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Research-completion patch snapshot and mid-October baseline](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Security bugs — general reporting and AI report-quality guidance](https://docs.kernel.org/process/security-bugs.html) — The Linux Kernel
- [Discussion of OpenAI's Linux research, interest context only](https://news.ycombinator.com/item?id=50372929) — Hacker News
- [Sam Altman portrait — TechCrunch; Steve Jennings/Getty Images for TechCrunch; CC BY 2.0; cropped, background removed and resized; vendor identification, no endorsement or current reaction](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sam_Altman_TechCrunch_SF_2019_Day_2_Oct_3_%28cropped%29.jpg) — TechCrunch via Wikimedia Commons
- [Portrait licence: Creative Commons Attribution 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/) — Creative Commons
- [Drake Hotline Bling template — brief transformed process commentary, no actual news reaction or blanket reuse licence](https://imgflip.com/memetemplate/Drake-Hotline-Bling) — Imgflip
- [Nathan Fillion in Firefly, HULU disbelief GIF — brief transformed process commentary, no actual news reaction or blanket reuse licence; public hosting does not certify legal clearance](https://giphy.com/gifs/hulu-firefly-fox-television-classics-d31xeuBpR8qdzWSc) — HULU on GIPHY
- [Original Sam Altman portrait — TechCrunch; Steve Jennings/Getty Images for TechCrunch; CC BY 2.0; cropped, background removed and resized; vendor identity only, no endorsement or personal study authorship](https://www.flickr.com/photos/techcrunch/48838377432/) — TechCrunch on Flickr