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OpenAI 确认：TanStack 供应链攻击未泄露用户数据，macOS 用户请及时更新！
5 月 14 日，OpenAI 发布声明回应近期发生的针对热门开源库 TanStack 的 “Mini Shai-Hulud” 供应链攻击事件。该攻击影响了多款广泛使用的 npm 软件包，引发了广泛关注。OpenAI 在监测到这一恶意攻击后，立即启动了内部安全排查工作，确保用户的安全和数据隐私。
经过细致的检查，OpenAI 的安全团队确认，目前没有发现任何用户数据被泄露或非法访问的证据。虽然公司的核心服务没有受到直接损害，但为了提升安全性，OpenAI 提醒所有使用其官方应用程序的 macOS 用户，必须在 2026 年 6 月 12 日之前完成软件更新，以防范潜在的安全隐患。
此次事件不仅突显了供应链攻击的风险，也提醒了开发者和企业在软件开发和使用中的安全意识。随着技术的不断进步，开源软件越来越受到重视，但相应的安全风险也在增加。OpenAI 强调，及时更新软件和保持系统安全是保护用户数据的重要措施。
在这个信息化时代，用户和企业都应加强对网络安全的重视。通过定期更新软件和监测安全风险，可以有效降低潜在的攻击风险，确保个人及企业的数据安全。
OpenAI 将继续关注网络安全动态，努力为用户提供更安全的使用环境。同时，用户在使用任何软件时，都应保持警惕，及时关注官方发布的信息，以应对不断变化的网络安全形势。
划重点：
- 🔍 OpenAI 确认，针对 TanStack 的供应链攻击未造成用户数据泄露。
- 💻 macOS 用户需在 2026 年 6 月 12 日前更新官方应用程序以确保安全。
- ⚠️ 此次事件再次提醒开发者和用户重视网络安全，及时更新软件。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
5 月 14 日，OpenAI 发布声明回应近期发生的针对热门开源库 TanStack 的 “Mini Shai-Hulud” 供应链攻击事件。该攻击影响了多款广泛使用的 npm 软件包，引发了广泛关注。OpenAI 在监测到这一恶意攻击后，立即启动了内部安全排查工作，确保用户的安全和数据隐私。
经过细致的检查，OpenAI 的安全团队确认，目前没有发现任何用户数据被泄露或非法访问的证据。虽然公司的核心服务没有受到直接损害，但为了提升安全性，OpenAI 提醒所有使用其官方应用程序的 macOS 用户，必须在 2026 年 6 月 12 日之前完成软件更新，以防范潜在的安全隐患。
此次事件不仅突显了供应链攻击的风险，也提醒了开发者和企业在软件开发和使用中的安全意识。随着技术的不断进步，开源软件越来越受到重视，但相应的安全风险也在增加。OpenAI 强调，及时更新软件和保持系统安全是保护用户数据的重要措施。
在这个信息化时代，用户和企业都应加强对网络安全的重视。通过定期更新软件和监测安全风险，可以有效降低潜在的攻击风险，确保个人及企业的数据安全。
OpenAI 将继续关注网络安全动态，努力为用户提供更安全的使用环境。同时，用户在使用任何软件时，都应保持警惕，及时关注官方发布的信息，以应对不断变化的网络安全形势。
划重点：
- 🔍 OpenAI 确认，针对 TanStack 的供应链攻击未造成用户数据泄露。
- 💻 macOS 用户需在 2026 年 6 月 12 日前更新官方应用程序以确保安全。
- ⚠️ 此次事件再次提醒开发者和用户重视网络安全，及时更新软件。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
你有没有想过，跟AI聊那些不想让人知道的事情，会不会被记录下来?
Meta显然意识到了这个问题。本周三，他们宣布在WhatsApp里上线"隐身对话"功能——用户可以跟Meta AI开启一段完全私密的聊天，整个过程在隔离的安全环境中运行，任何人都无法查看。
怎么用? 在WhatsApp与Meta AI的单独对话界面里，点击新增的隐身图标就能开启。同时，独立版Meta AI应用也会同步支持这一功能，预计在未来几个月内陆续推送。
这种隐身模式不会保存任何内容——关掉对话窗口，消息自动消失;退出应用或锁屏，整个会话就此终止，AI也不会保留任何上下文记忆。
WhatsApp产品副总裁Alice Newton-Rex解释了背后的逻辑:"现在的人什么都会问AI，包括一些非常私密的事，比如财务和健康问题，或者怎么回复某条让自己为难的消息。我们认为，让大家能尽可能私密地提问，这一点真的很重要。"
事实上，Meta为此已经铺垫了相当长一段时间。去年他们就发布了"私有处理"基础架构，专门用来在不破坏端对端加密的前提下开发AI功能。此前WhatsApp推出的AI消息摘要功能，用的就是这套架构——不过那时候跑的是轻量级小模型。而这次的隐身聊天，用上了Meta上个月才发布的最新旗舰模型Muse Spark，算力规格直接拉满。
Meta下一步还有个叫"Side Chat"的功能正在开发中:用户可以在群聊里悄悄向AI提问，得到的答案只有自己看得到，其他人完全不知情。现在如果你在群里需要AI帮忙，只能把内容复制出来另开窗口问，着实不方便。
当然，Meta并不是这条路上的第一个。ChatGPT和Claude早就有了隐身模式，DuckDuckGo和Proton也相继推出了主打隐私保护的AI产品。
不过Meta此时入局，时机颇为微妙。就在上个月，路透社引述多位律师的观点称:用户与AI聊天机器人的对话记录，在诉讼中可能被当作呈堂证据使用。这个背景之下，"聊完即焚"的隐身模式，意义就不只是一个功能更新那么简单了。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据一份文件显示，英伟达首席执行官黄仁勋及其妻子洛里（Lori）创立的基金会，正从CoreWeave 购入计算资源，并将其捐赠给大学及其他非营利机构。该文件显示，截至目前，这笔捐赠的价值已达1.083亿美元。
根据周二提交的文件，这些计算资源将用于科学和人工智能研究。英伟达在文件中表示，计划向部分受赠机构提供免费的工程服务。
此次捐赠不仅彰显了黄仁勋的慷慨，也体现了英伟达对CoreWeave的又一支持举措——CoreWeave是一家专注于人工智能应用的云计算公司。
英伟达设计了CoreWeave向客户提供的图形处理单元（GPU）。今年1月，英伟达向CoreWeave投资20亿美元 ，成为该公司当时第二大股东。
英伟达去年与CoreWeave签署了一项价值63亿美元的云计算容量协议，该协议保证这家AI芯片公司将购买任何未售予客户的云容量。
这家芯片巨头因向包括ChatGPT开发商OpenAI和neoclouds在内的AI企业投资数十亿美元而受到审视，这引发了投资者对潜在循环融资的担忧。
CoreWeave上周发布财报时，因元器件价格上涨而上调了资本支出预期的下限。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
据彭博社报道，OpenAI高管表示，该公司将支持建立一个全球人工智能治理机构。OpenAI全球事务副总裁克里斯·莱恩(Chris Lehane)周三表示，美国有机会利用其在AI技术上的领先地位，建立一个全球治理机制，从而打造更安全、更具韧性的AI系统。
“在某种程度上，AI已经超越了许多主流或传统的贸易类议题。我们确实有机会真正开始在全球范围内构建某种机制，并让世界各国都有可能参与其中。”莱恩在OpenAI华盛顿办公室举行的一场媒体吹风会上对记者表示。
莱恩表示，这样的机构可能会类似于国际原子能机构。该机构包括中国在内的成员国，并为核能发展制定全球安全标准，以防止核武器扩散。他说，建立这一AI治理机构的一种方式，是将美国商务部下属的AI标准与创新中心，与全球各地正在成立的AI安全研究机构整合在一起。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
软银对OpenAI的押注为其带来250亿美元收益
亿万富翁孙正义对OpenAI的巨额押注，正推动软银集团利润飙升。这家总部位于东京的全球科技投资者周三发布财报称，今年前三个月，对这家ChatGPT开发商的持股为其带来了250亿美元的收益。这笔收益规模之庞大，不仅轻松填补了软银投资组合中其他板块的亏损，还推动该公司当季整体利润达到116亿美元，是2025年第一季度利润的三倍多。过去12个月里，软银持有的 OpenAI 股份增值了440亿美元。期间，山姆·阿尔特曼领导的这家AI公司多次从软银及其他投资者手中融资，估值一路水涨船高，并于今年三月达到8,520亿美元。
—— 华尔街日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
亿万富翁孙正义对OpenAI的巨额押注，正推动软银集团利润飙升。这家总部位于东京的全球科技投资者周三发布财报称，今年前三个月，对这家ChatGPT开发商的持股为其带来了250亿美元的收益。这笔收益规模之庞大，不仅轻松填补了软银投资组合中其他板块的亏损，还推动该公司当季整体利润达到116亿美元，是2025年第一季度利润的三倍多。过去12个月里，软银持有的 OpenAI 股份增值了440亿美元。期间，山姆·阿尔特曼领导的这家AI公司多次从软银及其他投资者手中融资，估值一路水涨船高，并于今年三月达到8,520亿美元。
—— 华尔街日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
视频游戏成 AI 新金矿！Origin Lab 融资 800 万美元，助力数据交易新模式
随着人工智能（AI）技术不断发展，越来越多的实验室开始探索如何构建能够理解物理世界的 “世界模型”。然而，与大型语言模型不同，构建这些模型所需的数据来源并不容易，这使得很多实验室在组建训练集时感到力不从心。现在，一家初创公司看到了一个意想不到的数据来源：视频游戏行业。
Origin Lab，刚刚完成了由 Lightspeed Ventures 领投的 800 万美元种子融资，目标是成为一个连接 AI 实验室与视频游戏公司的数据交易市场。视频游戏的开发者们可以在这里将他们的数字资产转化为可销售的高质量数据，而 AI 实验室则能够获取所需的训练数据，以支持他们的物理模型研发。
Origin Lab 的联合创始人 Anne-Margot Rodde 在接受采访时表示：“现在构建的 AI 系统需要理解物理世界的运作方式，而这些数据恰恰存在于视频游戏中。” 除了 Rodde，其他联合创始人还有 Antoine Gargot 和 Colin Carrier。Origin Lab 的核心理念是将视频游戏中的数据进行处理，转换成适合 AI 训练的格式，例如通过渲染或自动化处理游戏攻略视频。
视频游戏行业潜藏着丰富的数据资源，但由于许可和数据质量的问题，过去实验室在获取这些数据时遇到许多障碍。例如，OpenAI 在 2024 年因其 Sora 视频生成模型涉嫌未授权使用热门游戏和直播内容而引发争议。与此同时，亚马逊也表现出对使用 Twitch 直播视频进行模型训练的兴趣。
Origin Lab 的融资成功标志着一个日益增长的市场，不仅是对于训练数据的需求，还有那些能够为大型 AI 实验室提供关键数据的初创企业。Lightspeed 的合伙人 Faraz Fatemi 表示：“我们看到数据供应商在服务主要室时的收入增长潜力非常明显，这些企业资金雄厚，而它们的瓶颈就在于数据的获取。”
总之，Origin Lab 不仅为 AI 实验室提供了新的数据获取渠道，也为视频游戏公司开辟了新的收入来源，未来可能会在 AI 与视频游戏交叉领域带来更多创新。
划重点：
🌟 Origin Lab 刚刚融资 800 万美元，计划将视频游戏数据转化为 AI 训练所需的高质量数据。
🎮 视频游戏公司可以通过 Origin Lab 将现有资产变现，获取额外收入。
📈 随着数据需求的增长，Origin Lab 将连接 AI 实验室和游戏开发者，推动新市场的形成。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着人工智能（AI）技术不断发展，越来越多的实验室开始探索如何构建能够理解物理世界的 “世界模型”。然而，与大型语言模型不同，构建这些模型所需的数据来源并不容易，这使得很多实验室在组建训练集时感到力不从心。现在，一家初创公司看到了一个意想不到的数据来源：视频游戏行业。
Origin Lab，刚刚完成了由 Lightspeed Ventures 领投的 800 万美元种子融资，目标是成为一个连接 AI 实验室与视频游戏公司的数据交易市场。视频游戏的开发者们可以在这里将他们的数字资产转化为可销售的高质量数据，而 AI 实验室则能够获取所需的训练数据，以支持他们的物理模型研发。
Origin Lab 的联合创始人 Anne-Margot Rodde 在接受采访时表示：“现在构建的 AI 系统需要理解物理世界的运作方式，而这些数据恰恰存在于视频游戏中。” 除了 Rodde，其他联合创始人还有 Antoine Gargot 和 Colin Carrier。Origin Lab 的核心理念是将视频游戏中的数据进行处理，转换成适合 AI 训练的格式，例如通过渲染或自动化处理游戏攻略视频。
视频游戏行业潜藏着丰富的数据资源，但由于许可和数据质量的问题，过去实验室在获取这些数据时遇到许多障碍。例如，OpenAI 在 2024 年因其 Sora 视频生成模型涉嫌未授权使用热门游戏和直播内容而引发争议。与此同时，亚马逊也表现出对使用 Twitch 直播视频进行模型训练的兴趣。
Origin Lab 的融资成功标志着一个日益增长的市场，不仅是对于训练数据的需求，还有那些能够为大型 AI 实验室提供关键数据的初创企业。Lightspeed 的合伙人 Faraz Fatemi 表示：“我们看到数据供应商在服务主要室时的收入增长潜力非常明显，这些企业资金雄厚，而它们的瓶颈就在于数据的获取。”
总之，Origin Lab 不仅为 AI 实验室提供了新的数据获取渠道，也为视频游戏公司开辟了新的收入来源，未来可能会在 AI 与视频游戏交叉领域带来更多创新。
划重点：
🌟 Origin Lab 刚刚融资 800 万美元，计划将视频游戏数据转化为 AI 训练所需的高质量数据。
🎮 视频游戏公司可以通过 Origin Lab 将现有资产变现，获取额外收入。
📈 随着数据需求的增长，Origin Lab 将连接 AI 实验室和游戏开发者，推动新市场的形成。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，生产力软件巨头 Notion 宣布推出全新的开发者平台，进一步推动其进入 AI 智能化的新时代。在一场直播产品发布会上，Notion 的联合创始人兼 CEO 赵俊（Ivan Zhao）表示，Notion 不仅仅是一个协作笔记工具，现在将成为一个连接 AI 代理、外部数据源和自定义代码的中心，让团队可以高效地构建自动化工作流程。
Notion 在今年2月首次推出了自定义代理功能，用户可以创建 AI 助手来处理重复性任务，例如回答常见问题、编写状态更新和自动化工作流程。自此以来，Notion 用户已经创建了超过一百万个 AI 代理。然而，这些代理在连接外部数据和使用自定义逻辑方面存在一定限制，迫使用户通过第三方自动化平台或者编写自己的脚本来解决问题。
为了解决这一困扰，Notion 推出了名为 “Workers” 的云环境，允许团队在安全的沙箱中运行自定义代码，用户可以将自己的逻辑代码同步到 Notion 中，并创建定制工具。同时，Notion 的数据库同步功能也能拉取来自任何 API 数据库的数据，用户可以轻松接入 Salesforce、Zendesk、Postgres 等数据源，使得 Notion 数据库的实时性大大增强。
此外，Notion 还允许用户直接与外部 AI 代理进行聊天，分配任务并跟踪进度，仿佛这些代理也是 Notion 内建的助手。目前，Notion 已支持 Claude Code、Cursor、Codex 和 Decagon 等合作伙伴的代理，未来还会持续增加更多的支持。
总的来看，Notion 的开发者平台标志着其战略的重大转变，从一个简单的应用程序向可编程平台迈进，逐步变身为一个整合 AI 代理、自定义代码和实时数据的核心基础设施。这样的转型不仅符合当前企业对于知识工作自动化的需求，也让 Notion 在竞争激烈的工作流程自动化平台中脱颖而出。
划重点:
🌟 Notion 推出全新开发者平台，让 AI 代理与外部数据源无缝对接，提升工作效率。
💻 “Workers” 云环境允许用户自定义代码，支持多种数据库的数据同步。
🤖 用户可以直接与外部 AI 代理互动，赋予团队更强的任务管理能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
RAG 到 NotebookLM：揭示 AI 知识库的进化之路
在人工智能的飞速发展中，知识库的技术演进也备受关注。最近，关于 NotebookLM 的技术实现路径引发了广泛讨论。这款 AI 笔记和研究助手以用户上传的资料为基础，显著减少了 “AI 幻觉” 的发生，成为知识管理的新宠儿。
NotebookLM 与传统的 AI 对话工具，如 ChatGPT 或 Gemini 有着本质的不同。其核心逻辑在于，NotebookLM 只会基于用户提供的资料进行回答，保证了信息的准确性和相关性。通过这样的方式，用户能够更有效地利用其知识，而不是仅依赖模型随机生成的信息。
深究其技术路径，NotebookLM 的本质实际上是一种高阶的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。RAG 通常是一个从资料中提取信息的过程，但在 NotebookLM 中，我们看到了一种更为复杂的实现。在该系统中，用户上传资料后，NotebookLM 通过文档理解和多索引检索，将知识结构化并不断进行更新。这一过程让知识不仅仅是碎片化的答案，而是形成了一个可持续发展的知识体系。
Karpathy 近期发布的《LLM Wiki》文档进一步明确了 NotebookLM 的技术基础。与传统 RAG 的即兴拼接不同，LLM Wiki 强调将资料组织成结构化的知识库，允许持续更新和迭代。这种前置的知识编译使得 NotebookLM 在用户提问时能够提供更为精准和深入的回答。
Google 也透露，NotebookLM 内部具有检索和排序的功能，帮助用户更好地管理资料。这些信息表明，NotebookLM 并非只是一个简单的文件上传工具，而是包含了文档解析、信息检索、上下文组织等多层次的能力。它通过隐秘化的工程链路，帮助用户在操作上获得流畅的体验。
从用户的角度来看，NotebookLM 的优势在于简化了复杂的操作流程。用户只需上传资料、提出问题并能快速回到原文核查，系统自动处理了所有技术细节。这一黑箱操作极大地降低了用户使用知识库的门槛。
随着技术的不断进步，NotebookLM 代表了 AI 知识库的未来方向，展示了如何将复杂的工程问题转化为简单的用户体验。
划重点：
🔍 ** 传统 RAG 的局限 **：NotebookLM 通过专注用户上传的资料，降低了 “AI 幻觉”，提供更为准确的答案。
⚙️ ** 技术创新 **：NotebookLM 结合文档理解和多索引检索，形成一个可持续更新的知识库，超越了传统 RAG 的拼接方式。
📈 ** 用户友好体验 **：简化了复杂的操作流程，让用户只需关注上传资料和提问，大大提高了使用便捷性。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能的飞速发展中，知识库的技术演进也备受关注。最近，关于 NotebookLM 的技术实现路径引发了广泛讨论。这款 AI 笔记和研究助手以用户上传的资料为基础，显著减少了 “AI 幻觉” 的发生，成为知识管理的新宠儿。
NotebookLM 与传统的 AI 对话工具，如 ChatGPT 或 Gemini 有着本质的不同。其核心逻辑在于，NotebookLM 只会基于用户提供的资料进行回答，保证了信息的准确性和相关性。通过这样的方式，用户能够更有效地利用其知识，而不是仅依赖模型随机生成的信息。
深究其技术路径，NotebookLM 的本质实际上是一种高阶的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。RAG 通常是一个从资料中提取信息的过程，但在 NotebookLM 中，我们看到了一种更为复杂的实现。在该系统中，用户上传资料后，NotebookLM 通过文档理解和多索引检索，将知识结构化并不断进行更新。这一过程让知识不仅仅是碎片化的答案，而是形成了一个可持续发展的知识体系。
Karpathy 近期发布的《LLM Wiki》文档进一步明确了 NotebookLM 的技术基础。与传统 RAG 的即兴拼接不同，LLM Wiki 强调将资料组织成结构化的知识库，允许持续更新和迭代。这种前置的知识编译使得 NotebookLM 在用户提问时能够提供更为精准和深入的回答。
Google 也透露，NotebookLM 内部具有检索和排序的功能，帮助用户更好地管理资料。这些信息表明，NotebookLM 并非只是一个简单的文件上传工具，而是包含了文档解析、信息检索、上下文组织等多层次的能力。它通过隐秘化的工程链路，帮助用户在操作上获得流畅的体验。
从用户的角度来看，NotebookLM 的优势在于简化了复杂的操作流程。用户只需上传资料、提出问题并能快速回到原文核查，系统自动处理了所有技术细节。这一黑箱操作极大地降低了用户使用知识库的门槛。
随着技术的不断进步，NotebookLM 代表了 AI 知识库的未来方向，展示了如何将复杂的工程问题转化为简单的用户体验。
划重点：
🔍 ** 传统 RAG 的局限 **：NotebookLM 通过专注用户上传的资料，降低了 “AI 幻觉”，提供更为准确的答案。
⚙️ ** 技术创新 **：NotebookLM 结合文档理解和多索引检索，形成一个可持续更新的知识库，超越了传统 RAG 的拼接方式。
📈 ** 用户友好体验 **：简化了复杂的操作流程，让用户只需关注上传资料和提问，大大提高了使用便捷性。
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