# 前OpenAI技术主管Justin Lebar加入SemiAnalysis，3小时花费1万美元发现数十个编译器漏洞

- 来源：SemiAnalysis (@SemiAnalysis_)
- 发布时间：2026-06-05 05:13
- AIHOT 分数：61
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- 原文链接：https://x.com/SemiAnalysis_/status/2062643950931071353

## AI 摘要

前OpenAI技术主管Justin Lebar以访问学者身份加入SemiAnalysis，通过投入1万美元在3小时内进行编译器模糊测试（compiler fuzzing），发现了AMD GPU LLVM、x86 LLVM及NVPTX编译器中的数十个bug。该项目揭示了GPU vs CPU编译器测试的巨大差距，并展示了如何利用LLM阅读代码来发现漏洞。此外，UltraCode模式对代码审计效率影响显著。

## 正文

Ex-OpenAI Tech Lead， Justin Lebar joins SemiAnalysis as an Visiting Fellow to Burn $10，000 in 3 hours to find dozens of AMDGPU LLVM， x86 LLVM， NVPTX bugs

00：00 - Intro & Justin's background
00：59 - How compiler fuzzing works
01：56 - Why we did this project
02：48 - The gap in GPU vs. CPU compiler testing
04：13 - The major AMD & x86 bugs we found
05：38 - Using LLMs to read code & find vulnerabilities
07：56 - The impact of UltraCode mode
12：18 - Doing this without AI （Time & manual limits）
15：03 - The future of AI in software development
16：17 - What's next + key takeaways for devs