纽约时报诉 OpenAI 案新解封文件：微软与 OpenAI 内部承认 LLM 建立在窃取之上并引发 Doom Loop
纽约时报诉 OpenAI 版权案中一批此前被涂黑的文件被解封，微软与 OpenAI 内部文档和高管证词承认大模型训练依赖未经授权内容，并已形成侵蚀内容供给方的“doom loop”。这些内部表态与其对外主张的合理使用立场形成直接冲突。
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Agentic CLI 自定义功能现已加入使用指标 API
GitHub Copilot CLI 的用量指标 API 新增了 agentic 自定义功能的统计口径，企业和管理员现在能看清 skills、自定义 agent、MCP server、斜杠命令和插件到底被用了多少、用了多少种。这意味着 Copilot CLI 的“可扩展层”第一次被纳入可量化管理。
Copilot 影响力仪表盘现可显示功能参与度
GitHub 在 Copilot 影响力仪表盘和企业/组织报告中新增了 28 天功能参与度数据，管理者可以看到到底有多少活跃用户真正在用代码补全、Agent 编辑、Copilot 代码审查等具体功能，而不只是看总活跃人数。
当使用 AI 水印时，LLM 对有害提示词的响应会有所不同
研究发现，为响应欧盟法规而部署的 AI 文本水印技术（如 Google 的 SynthID-Text）会改变大模型的采样行为，不仅影响选词，还会让模型在对抗性提示下更容易突破安全护栏、执行本应拒绝的有害请求。这对正在合规部署水印的厂商和依赖模型的 AI 应用来说，是一个需要提前测试的风险点。
Base Labs 与 Hugging Face 和 Goodfire 合作发起开放权重 AI 安全计划
AI 推理服务商 Baseten 旗下研究机构 Base Labs 联合 Hugging Face 和 Goodfire AI，发起一项面向开放权重模型的安全评估与监控基础设施计划，试图把安全能力直接嵌入模型的训练与部署流程，而不是事后补救。
纽约时报诉 OpenAI 与微软案解封文件披露 AI 抓取被称为史上最大劳动窃取
《纽约时报》诉 OpenAI 与微软版权案的新解封文件显示，微软高管私下把 AI 抓取训练数据称为"史上最大规模的劳动窃取"，OpenAI 内部也承认其聊天产品对出版商构成"生存威胁"。这些表态可能削弱两家公司一直依赖的"合理使用"抗辩。
GitHub Actions 工作流执行保护功能正式发布
GitHub Actions 的工作流执行保护功能从公开预览转为正式可用，新增工作流文件级定向、Insights 审计和 REST API，并针对高风险的 pull_request_target 事件推出默认拦截规则。
NVIDIA 和 Google 组建新联盟，欲加速 AI 数据中心接入电网
NVIDIA、Google 与初创公司 Emerald AI 联合发起 AI Energy Management Alliance（AEMA），主张让 AI 数据中心在电网高峰时主动降载，以此换取更快、更便宜的并网接入。这实质上是把数据中心从"刚性负载"改造成可调度资源，同时为科技巨头在州和联邦层面争取电力政…
Huawei Chair Eric Xu says Chinese AI researchers need to “increase the speed of development” to “see the dangers” of AI, contrasting with US slowdown calls (Eleanor Olcott/Financial Times)
华为轮值董事长徐直军公开表示，中国 AI 研究者应当“加快开发速度”，以便更早“看到 AI 的危险”，这与美国部分人士呼吁放缓 AI 发展的立场形成鲜明对比。
我们担心错了AI末日
Vox 近日刊文指出，公众对 AI 末日的想象集中在“失控的超级智能”，但更现实的风险是 AI 降低了网络攻击门槛，让本已脆弱的水电、电网等关键基础设施更容易被人类黑客攻破。