已验证来源
每个故事都链接到最有力的可用证据：可用的原始来源，否则明确归因的报告。
简单的英语
发生了什么、为什么重要以及值得关注的内容——无需行话。
无填料
当信号很弱时，我们不会发布任何内容，而是填充提要。
更多故事
9 故事工业
NVIDIA 预览电源管理系统，以便在固定的数据中心预算内增加 AI 容量
NVIDIA 表示，其 DSX MaxLPS 套件可以回收未使用的机架电源，提高每瓦性能，并在相同的设施电力预算内支持多达 40% 的 Rubin GPU 容量。该软件仍处于开发者预览阶段，性能数据来自 NVIDIA 自己的代表性工作负载评估。
developer.nvidia.com创新
据《福布斯》报道，Nvidia 的 AVO 工具帮助 Claude Opus 5 在 ARC-AGI-3 上达到 100%
据《福布斯》报道，Nvidia 的 AVO 智能体工具在不改变模型权重的情况下，将 Claude Opus 5 在 ARC-AGI-3 公共集上的完成率从大约 30% 提高到了 100%。该结果实质性地推进了先前关于 Nvidia 的 AVO 系统的报告，但所提供文章中的声称尚未得到独立证实……forbes.com安全
NVIDIA 表示人工智能代理安全性应该位于安全带之下
NVIDIA 认为，人工智能代理安全控制应该由运行时和基础设施来实施，而不是由可修改的模型或利用逻辑来实施。其技术博客提出了分层架构和四种工作负载配置文件，但没有提供该方法的独立验证。developer.nvidia.com创新
Google DeepMind 计划在 EVE 持久的游戏世界中进行人工智能研究
Google DeepMind 表示，它正在通过与 EVE 宇宙背后的工作室 Fenris Creations 合作扩大其游戏研究。该计划将从离线 EVE Online 环境开始，测试智能体的记忆力、持续学习、长期规划和多智能体行为。
deepmind.google安全
开源应用程序警告附近的智能眼镜，但其信号只是一个粗略的代理
Nearby Glasses 项目使用蓝牙数据来标记 Android 和 iOS 上的某些智能眼镜设备。它自己的文档表明，该系统可能会产生误报、漏掉设备，且不应用于与人对质。github.com安全
Google 威胁情报报告人工智能辅助漏洞研究和自主恶意软件
Google 威胁情报组织表示，对手正在利用人工智能来加速漏洞研究、逃避检测、自动化恶意软件操作并针对人工智能系统的软件供应链。cloud.google.com安全
预印本报告语言模型输出可能会泄露上下文中的秘密
arXiv 预印本报告称，即使在拒绝直接提取请求之后，语言模型也可能会泄露上下文中的敏感数据。作者表示，在受控实验中，自适应攻击从普通输出中恢复了简短的秘密，并从生产式代理中提取了完整的社会安全号码。arxiv.org创新
Thinkingbox 基准测试发现人工智能代理难以可靠地完成有状态的业务工作流程
一篇新的 arXiv 论文介绍了 Thinkingbox，这是一个用于在多步骤业务任务上测试 AI 代理的沙箱和基准。最强的测试模型获得了 65.36% 的 pass@1 分数，但只有 25.25% 的 pass^20 分数，凸显了偶尔成功与可靠执行之间的差距。arxiv.org创新
预印本报告了 LLM 压缩指标可能遗漏的不对称风险
arXiv 预印本评估了 11 种压缩方法中的 3 个法学硕士，报告称，总体准确性和困惑度可以掩盖不均匀的知识丢失、对新丢失信息的过度自信以及抵消子组偏差的变化。arxiv.org