专家警告：朝鲜黑客正越来越多地利用AI制造更智能、更隐蔽的网络攻击。
朝鲜黑客组织 Kimsuky 被发现在攻击基础设施中本地部署了 Ollama、GPT4All 等大模型，用于绕开云端 AI 服务的监控。这表明AI攻击正从“偶尔用一下”变成系统化的能力建设，防御者需要切换到行为检测思路。
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Meta Muse Glimmer——开放权重 30B 本地编码模型
Meta 旗下 Superintelligence Labs 发布了一款名为 Muse Glimmer 的 30B 参数开放权重编码与 Agent 模型，采用 Apache 2.0 许可，主打单张消费级 GPU 即可运行的本地智能体场景。它试图证明：中等规模模型在针对性任务上同样能逼近前沿表现，且不需要依赖云…
人工智能群组通话
一款名为“AI Group Call”（人工智能群组通话）的产品出现在 ProductHunt 上，把 AI 能力直接嵌入多人实时通话场景。值得关注的是，它标志着 AI 应用正在从文档处理、图像生成等单点工具，向高频实时协作场景渗透。
AI垃圾内容的抵制浪潮正初见成效
针对生成式 AI 垃圾内容的公众抵制开始产生实际效果：多款不征求用户同意的 AI 功能被紧急回滚，平台也在调整内容分发规则。抵制不再只是情绪宣泄，而是正在改变产品决策。
Scale AI 开源 Muse 系列模型
Scale AI 创始人 Alexandr Wang 宣布开源 Muse 系列模型：30B 参数的 Agent 模型 Muse Glimmer 以 Apache 2.0 协议开放权重，可在 24GB 显存设备本地运行；同时预告 Muse Spark 1.2 也将发布开源权重版。这是头部 AI 公司把完整 Ag…
技术供应商为何是解决AI落地难题的关键
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Meta chief technology officer Andrew Bosworth says AI productivity gains should now mean we’re all doing more work — not taking time off
Meta CTO Andrew Bosworth 在内部问答中表示，AI 带来的效率提升应该让员工做更多工作、开发更多产品，而不是用来换取更长的假期。这一表态折射出科技公司在 AI 生产力红利分配问题上的真实立场，也与企业宣传中“AI 帮你省时间”的说法形成鲜明对比。
Mark Zuckerberg proposes a positive AI philosophy centered on individual empowerment, predicts personal superintelligence could increase employment, and more (Mark Zuckerberg/Meta)
Meta CEO 马克·扎克伯格公开提出一套以个人赋权为核心的 AI 哲学，并预测个人超级智能的普及反而可能推高就业。目前公开信息显示，这更多是一次方向性表态，尚未附带具体产品或技术路线。
Mark Zuckerberg criticizes “closed” AI model makers, says AI labs are espousing a “discourse … so filled with doom”, and defends distillation as a principle (Jamie John/Financial Times)
扎克伯格公开批评“封闭式”AI模型开发商，认为行业弥漫的“末日叙事”夸大了AI风险，同时为模型蒸馏这一技术路线辩护。由于Meta正是开源大模型的主要推动者，这番表态直接把开源与闭源路线之争推到了台前。
让任意LLM发现安全漏洞与代码缺陷
Product Hunt 上出现了一款面向安全场景的工具，它让开发者可以借助任意主流大语言模型（LLM）自动定位代码中的安全漏洞与缺陷。这件事的价值在于，它把 LLM 从“写代码”进一步推向“审代码”，且不绑定某一家模型。