据 Woofun AI 消息，比特币红队负责人 Calle 向 The Block 披露，该志愿研究团体已正式启用月之暗面的 Kimi K3 模型，以替代此前受限的美国 AI 工具，旨在突破代码审计的技术瓶颈。

这一战略转向直接带来了审计效率的量级跃升。Woofun AI 整理数据显示，仅在 8 月份，团队便完成了对 390 个项目的深度扫描，累计识别出 4,962 处缺陷。其中，85 处被定性为严重级别，另有 635 处属于高风险范畴，暴露出底层代码中潜藏的结构性隐患。

深层原因在于，历经数十年积累的开源代码库正与新一代 AI 验证技术产生剧烈摩擦。特别是在闪电网络这类复杂的第二层扩展解决方案中，逻辑复杂度呈指数级增长，使得传统人工审查难以覆盖所有攻击面。

此外，依赖不同司法管辖区的 AI 模型也引发了关于数据隐私及算法偏见的争议，但面对日益严峻的安全威胁，技术实效成为首要考量。

近 400 个项目、近 5,000 处缺陷的审计规模，直观映射出 Bitcoin 生态巨大的潜在风险敞口。尽管监管差异与数据治理挑战犹存，但 85 处严重缺陷的发现证实了自动化审查的必要性。这种务实的技术转向，标志着安全研究正从被动防御转向主动免疫，为生态长期稳定性提供了关键支撑。