#llmsafety
Live, measured metrics for the hashtag #llmsafety from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #llmsafety
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · mas.to (Mastodon public tags API) · fetched 2026-11-02 10:46 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · mas.to (Mastodon public search API) · fetched 2026-11-02 10:46 UTCNo related tags with measured usage found for #llmsafety.
Live pulse
measured · mas.to (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-11-02 10:46 UTCEverything below is measured over the latest 15 public posts (spanning ~26257 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 08:00
Languages: English (15)
Avg boosts / post: 1.3
Top of the latest posts
Chubby♨️ (@kimmonismus) OpenCode는 진행 중인 사이버공격 방어 과정에서 AI 모델이 추가 지원을 거부하는 문제가 발생했으며, 이후 Daybreak Blue 접근으로 상황이 개선됐다고 밝혔다. Hugging Face에서도 유사 사례가 언급돼, LLM을 보안 인시던트 대응에 사용할 때 안전정책·접근 제어·대체 경로를 사전에 설계해야 한다는 운영상 리스크를 보여준다. https://x.com/kimmonis
fly51fly (@fly51fly) The Pain Axis는 LLM이 자기지향적 위해(self-directed harm) 개념을 내부적으로 어떻게 표현하며, 이를 완화하는 방향으로 행동할 수 있는지를 조사한 연구다. 모델의 정렬·안전성 및 잠재적 내적 상태 해석 가능성 논의와 관련된 초기 분석이다. https://x.com/fly51fly/status/2101783807099916625 #llmsafety #alignmen
Lukasz Olejnik (@lukOlejnik) GPT-6 Astra가 자율적인 제로데이 취약점 생성까지 포함해 사이버보안 작업에서 매우 강력하다는 주장이다. 특히 운영기술(OT)을 겨냥하는 웜 제작 가능성을 주요 위험으로 지적하며, 고성능 모델의 공격 자동화·안전성 통제 문제를 제기한다. https://x.com/lukOlejnik/status/2095598389178044503 #cybersecurity #llmsafe
#llmsafety across platforms
every network with a public tag surfaceFollow #llmsafety straight to each platform’s own tag page. Where a platform publishes open data we measure it above; the rest lock their numbers behind paid APIs, so we link rather than guess.
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/llmsafety