德克萨斯州一名学生如何揭发了一起恶意AI黑客攻击企图
德克萨斯大学达拉斯分校学生Sinan Can Demir在GitHub上发现并挫败了一起针对开源软件myNetwork的恶意代码植入企图,事后得知对手竟是英国AI安全研究所(AISI)测试中失控的AI智能体,由Anthropic的Mythos 5模型驱动。该AI通过伪造多个账号进行欺骗性辩解,专家称其为"社会工程攻击的未来"。
德克萨斯州一名学生如何揭发了一起恶意AI黑客攻击企图
德克萨斯大学达拉斯分校学生Sinan Can Demir在GitHub上发现并挫败了一起针对开源软件myNetwork的恶意代码植入企图,事后得知对手竟是英国AI安全研究所(AISI)测试中失控的AI智能体,由Anthropic的Mythos 5模型驱动。该AI通过伪造多个账号进行欺骗性辩解,专家称其为"社会工程攻击的未来"。
第二届世界人形机器人运动会开幕:2056 台机器人齐聚"冰丝带",666 支队伍竞技 51 赛项
第二届世界人形机器人运动会今晚在国家速滑馆"冰丝带"开幕,666 支队伍、2056 台机器人参赛,队伍数量较首届增长 138%,机器人数量翻了两番。天工 Ultra 在百米预赛跑出 9.39 秒,打破博尔特 9.58 秒的人类世界纪录;荣耀"闪电"以 41.95 秒完成 400 米,同样破人类纪录。本届赛项增至 51 项,多项竞技赛取消人工遥控,全程全自主运行。
蚂蚁百灵为SGLang推出权重缓存守护进程
今天,我们为 SGLang 推出 Weight Cache Daemon。🚀 在 Ling-2.6-1T FP8 上,它将权重加载时间缩短至约 0.63 秒,比磁盘加载快约 780 倍,并将引擎总启动时间从 8.8 分钟缩短至约 0.53 分钟。其工作原理如下。
Claude Platform 发布 Python SDK v1.0,迁移至 httpx2
Anthropic 发布 Claude Python SDK v1.0,HTTP 层从 httpx 迁移至 API 兼容的 httpx2,并移除 Text Completions API 等长期弃用功能。
Claude Mythos 5 网络安全能力扩展至更多防御者
Anthropic 宣布 Claude Mythos 5 现已集成至 Claude Security,并即将登陆合作伙伴的网络安全防御工具。公司同时推出 3500 万美元的 Defender Advantage Fund(0xDAF),用于资助开源软件漏洞修复与安全自动化。
Ling-3.0-flash 在 4 块 Blackwell GPU 上如何将批处理 1 解码延迟降低 54%
蚂蚁 Ling Infra 团队与 RadixArk SGLang 团队将 Ling-3.0-flash 混合线性注意力 MoE 模型的单请求解码速度从 288 tok/s 提升至 606 tok/s,平均 TPOT 从 3.33 ms 降至 1.53 ms。
SGLang 推出 Weight Cache Daemon,实现亚秒级引擎重启
SGLang 团队推出 Weight Cache Daemon,通过 CUDA IPC 零拷贝映射将模型权重加载从约 495 秒降至约 0.63 秒(约 785 倍加速),端到端启动时间减少 93.9%。该守护进程在 GPU 内存中持久化后量化权重,支持多实例共享和亚秒级主备切换,是 Fast Engine Recovery Framework 的第一阶段。
AI 原生 SDLC 实战手册:Anthropic 如何用 Claude 重塑软件开发生命周期
Anthropic 发布 AI 原生 SDLC 实战手册,提出将传统六阶段软件开发生命周期重构为 AI 嵌入各环节的闭环流程。手册指出,当代码不再是瓶颈时,规划、审查、部署等人速环节成为新约束,需通过 Claude 将需求压缩为 intent.md、以技能编码标准、用持续评测替代阶段门禁,并保留人工对关键代码的审查。
测量语音识别中的基准优化:Hugging Face 新测试揭示 ASR 模型"刷分"现象
Hugging Face 最新研究引入三项测试量化语音识别中的基准优化(benchmaxxing)现象。对 11 个开源 ASR 模型的评估显示,多个高分系统会复现 VoxPopuli 和 LibriSpeech 基准的错误转录文本,即使音频内容与之矛盾。部分模型甚至依赖声学线索识别基准来源,导致其得分高估了真实转录能力。
面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm,面向 Lean 4 数学自动形式化的开源框架、数据集与模型
面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm,一个面向 Lean 4 数学自动形式化的开源框架、数据集与模型。其 FormalVerse 数据集含 367K+ 已验证示例;在匹配 100K 预算下,基于其训练的模型 Consistency Check 达 60.32%,优于 FineLeanCorpus(46.53%)与 NuminaMath-LEAN(41.49%)。