NVIDIA Vera 存储基准：AI 原生存储的更快加密、压缩、完整性检查和恢复
NVIDIA 发布 Vera CPU 在 AI 存储场景下的基准测试结果，展示其在加密、压缩、完整性校验和恢复等环节显著优于传统 x86 CPU。这意味着 AI 数据吞吐的瓶颈可能从 GPU 转移回 CPU 侧的问题，正在被新的存储处理器方案补上。
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引用大卫·克劳肖的提示
知名开发者 David Crawshaw 提出一条面向 AI 编程助手的提示词：让 AI 每晚自动拉取开源项目上游更新、rebase 本地改动并验证软件可用性。这条提示词之所以被 Simon Willison 收录并引发讨论，是因为它把开发工具的自我更新能力，直接指向了开源的底层价值。
IBM 发现 92% 遭受 AI 安全漏洞攻击的公司缺乏基本的访问控制
IBM 2026 年数据泄露成本报告显示，92% 遭遇 AI 相关安全事件的公司都缺少基础访问控制；问题主要集中在 API 和云配置，而不是模型本身，企业部署 AI 的风险比预期更依赖传统安全基本功。
国会最喜欢的人工智能工具？聊天GPT
根据CNBC的报道，在美国国会的AI工具采购中，OpenAI的ChatGPT以约90%的支出占比遥遥领先，成为立法机构目前花钱最多的AI助手，生成式AI已经进入真实的政府工作流。
Google Agent Skills 幕后：如何构建、测试与规模化
Google 在 GitHub 上开源了 Agent Skills 项目，将 Google Cloud 领域知识编码成结构化指令库，上线后已收获超 15,000 个 star，并建立了一套自动化质量管控流程来应对规模化挑战。
为什么认真的人工智能构建者正在跳过第三方评估
AI 评估正在从“看第三方跑分”转向“看自家产品里的用户行为数据”，越来越多的团队开始自建评估体系，跳过 LangSmith、Arize 这类第三方评测工具。
书商担心他们最稀有的书籍被打成纸浆来喂养人工智能。这条小路通向“回收站”。
为了获取互联网出现之前“干净”的文本数据，AI训练数据的供应链上出现了“破坏性扫描”的做法——买下稀有旧书、切掉书脊扫描、其余打成纸浆。这件事目前没有确凿证据链，但书商、作者与AI公司之间的信任裂痕已经出现。
Yellow.ai 即将上市，收购其希望用 AI 取代的呼叫中心
企业AI公司Yellow.ai即将通过SPAC合并上市，并计划用募集资金收购那些它想用AI替代的客服外包公司。这不是一次普通上市，而是把“卖软件给客户”变成“直接买下客户”的商业模式实验。
404 媒体报道后，公司停止提供培训人工智能的印刷书籍
图书数据公司 ISBNdb 在被科技媒体 404 Media 曝光后，撤下了“出售印刷书用于 AI 训练”的营销页面，并澄清该服务从未真正落地。此事折射出大模型训练数据来源的敏感性与版权合规压力。
独角兽、鹈鹕、中土世界：OpenAI 联合创始人 Karpathy 正在寻找下一个 AI 氛围测试
OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 用 Anthropic 的 Claude Opus 5 模型，将《指环王》的一段文字转化为可直接在浏览器中运行的 3D 场景，生成了约 5500 行代码，耗时两小时、成本约 10 美元。这不是严格基准测试，而是一次检验大模型创造力的“氛围测试”。