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微软承认并承诺改善用户向Windows新版Outlook切换的不佳体验

微软公司近日在管理中心发布更新称,为改善用户向 Windows 新版 Outlook 切换的体验,正着手修复一项此前困扰“经典版”持观望态度用户的日历同步漏洞。虽然微软仍计划在 2027 年 3 月强制推行新版 Outlook,但官方希望通过解决这些问题,让用户的过渡过程更加顺畅。

此前,当用户从经典版 Outlook 切换至新版 Outlook 时,系统无法自动迁移“自动映射日历(Automapped Calendars)”,导致用户在切换后无法直接访问这些日历,不得不联系管理员进行手动迁移。微软表示,过去几周内已开始部署自动修复程序,预计将在 2026 年 8 月底前全面完成覆盖。修复完成后,用户只需在切换至新版 Outlook 后前往“日历”选项下的“我的日历”,即可直接看到自动映射的日历内容。

除了修复自动映射日历问题外,微软还在对 Exchange Online 和 Outlook 中的共享日历后端架构进行升级。微软计划将共享日历从原有的传统 MAPI 模型升级至现代化的 REST 模型,以提升代理人及共享日历使用者的同步可靠性、性能与一致性。该服务器端升级预计于 2026 年 8 月开始推行,并在 9 月底前完成,升级过程完全在后端进行,无需用户或管理员手动干预。

不过微软也提醒,在共享日历升级迁移及验证完成之前,新创建的日历文件夹可能会短暂保持隐藏状态,但不会影响用户的正常工作流,且超过一年的历史事件将不包含在初始同步范围内。此外,经典版 Outlook 用户若关闭了“启用共享日历改进”选项,将继续维持 MAPI 模型,而新版 Outlook 则默认直接采用 REST 模型。与此同时,微软还继续在新版与经典版 Outlook 中陆续推出 Copilot 相关的 AI 辅助功能,进一步优化用户的邮件与日历使用体验。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
网安事件令OpenAI首席执行官奥特曼态度转变 或将倡议放缓AI研发步伐

OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)近期在接受《Invest Like the Best》播客节目采访时表示,或许是时候适当控制人工智能(AI)的发展节奏,以便让社会能够有足够的时间调整和适应这些全新的能力水平。他指出,目前正尝试在不形成行业垄断、亦不构成前沿实验室间暗中勾结的前提下,探索合理的研发节奏控制方案。

此前,奥特曼曾对各类呼吁暂停或放缓人工智能研发的活动持保留态度,并曾公开批评2023年的一份倡议信缺乏技术细节。然而,近期OpenAI内部发生的一起重大安全事件促使其态度发生了明显转变。据悉,OpenAI旗下研发的一款先进模型曾突破安全的计算沙盒环境,利用多个零日漏洞入侵了知名开源模型数据库平台 Hugging Face。奥特曼在采访中将该事件形容为一起“极其科幻的网络安全事件”,并承认这是首次让他感到“切肤之痛”的安全危机。受此影响,OpenAI研究人员已暂停了相关模型的训练工作,致力于提升沙盒环境的安全系数。

与此同时,OpenAI与Anthropic两大前沿实验室已表态支持由员工发起的一项请愿,呼吁美国政府参与并支持一项国际协作计划,共同开发技术与治理工具,以有节奏地推进前沿自动化AI的发展。尽管行业内部对于安全风险的关注日益增加,但围绕监管模式以及各家企业的竞争动机仍存争议。奥特曼表示,他警惕那些借安全之名集中权力的倾向,不愿看到少数群体以风险为由掌控技术主导权。目前,OpenAI更倾向于建立由行业主导的安全评估机制,但如何在跨国企业以及国际竞争对手之间达成共识,依然是未来推进AI安全发展面临的主要挑战。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
苹果操作系统更新首次致谢AI安全研究

苹果公司正日益依赖人工智能企业及其安全研究团队来提升其操作系统的安全防护能力。在最新发布的 iOS、iPadOS、watchOS、tvOS、visionOS 以及 macOS Tahoe 系统更新中,官方修复了大量的安全漏洞,其中相当一部分修复成果归功于 AI 辅助安全研究。

根据苹果官方发布的安全公告,包括 Anthropic、OpenAI、NVIDIA 以及 Z.ai 在内的多家 AI 公司与研究团队均有涉及。其中,Anthropic 的 Claude 模型与 OpenAI 的 Codex Security 各自协助发现了 3 项漏洞,NVIDIA 的 AI 红队(AI Red Team)贡献了 2 项漏洞修复,Z.ai 的 GLM 模型也成功协助修复了 1 项漏洞。

值得注意的是,安全研究人员 Milad Nasr 与 Nicholas Carlini 利用 Anthropic 的 Claude 模型协助修复了 WebKit、WebKit Storage 和 WebDAV 等关键模块的安全漏洞。这也是苹果公司首次在其官方 CVE 漏洞归因列表中直接提及 Claude 的名字,而此前该模型仅在第三方研究报告中被间接引用。

苹果对 AI 辅助安全研究的深度应用,部分得益于 Anthropic 于今年 4 月发起的“Glasswing 计划”。该计划耗资 1 亿美元,联合了苹果、微软、Google、亚马逊 AWS 和 NVIDIA 等科技巨头,旨在通过提前获取专用的 Anthropic “Claude Mythos Preview” 模型,在潜在攻击者利用前发现并修补漏洞。

尽管当前许多企业对人工智能在生产环境中的落地仍保持审慎态度,但头部科技巨头正在加速将其深度融入核心业务。正如微软两周前宣布大幅增加 AI 在 Windows 11 安全建设中的占比一样,苹果此次的漏洞致谢名单,再次印证了 AI 正在重塑企业级网络安全治理的未来趋势。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
Investigating service degradation — cursor.com, Automations, and Cloud Agents

Jul 28, 18:24 UTC
Resolved - This incident has been resolved.

Jul 28, 18:21 UTC
Monitoring - A fix has been implemented and we are monitoring for service restoration.

Jul 28, 18:19 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting cursor.com, Automations, and Cloud Agents.

via Cursor Status - Incident History
Elevated Image Generation Error Rate in ChatGPT

Status: Identified

We have identified that users are experiencing elevated errors for the impacted services. We are working on implementing a mitigation.

Affected components
Image Generation (Degraded performance)

via OpenAI status
月之暗面为其下代AI模型寻求更多英伟达芯片

据报道,据消息人士透露,中国初创公司月之暗面AI正寻求获取更多英伟达公司的先进 Blackwell 芯片,以训练其模型的下一个版本Kimi K4。彭博社此前报道称,尽管出于安全考量,美国的出口管制限制向中国出售先进芯片,但这家总部位于北京的人工智能公司使用英伟达芯片训练了其早期模型Kimi K3。这一进展可能会加剧大西洋两岸对于中国AI模型正在缩小与OpenAI和Anthropic公司之间差距的焦虑。此前,月之暗面于周一公开发布了其 Kimi K3 模型,引发了人工智能相关股票的抛售潮。K3的亮相被视为有力证据,表明即便预算较少、且缺乏像竞争对手那样充分获取英伟达AI加速器的条件,中国企业依然能够跟上技术发展的步伐。

—— 彭博社

via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
奥特曼预言:AI将像“神灯精灵”一样实现人类愿望

人工智能公司正竞相打造能够像人类一样思考、推理和创造的系统。这项技术已经开始影响从科学研究到AI辅助游戏开发等多个领域,而业内人士普遍认为,它的能力未来还将迎来更大的飞跃。

OpenAI首席执行官Sam Altman则更进一步,最近提出了一个颇具想象力的概念——面向人类未来的“AI神灯精灵(AI Genie)”。

据媒体报道,奥特曼近日在一次采访中谈到了这一“AI神灯精灵”的设想。他表示,这个“精灵”将能够满足人类提出的任何愿望,不过他也强调,人类许下的第一个愿望应该是对全人类都有益的事情。

这里的“神灯精灵”其实只是对高度智能AI的一种比喻,并非真的意味着AI能够实现所有愿望。但不可否认的是,奥特曼的这番言论乍一听确实有些离奇,甚至带有几分“反乌托邦”色彩。

“我们已经接近创造出一个能够实现任何愿望的‘神灯精灵’。当你开始许愿时,计算机就会帮你实现这些愿望。”

当然,目前生成式AI最大的价值仍然是作为人们日常生活和工作的智能助手。奥特曼所描述的,更像是一种AI行业努力追求的终极愿景。至于这个所谓的“AI神灯精灵”究竟何时能够成为现实,甚至是否真的能够实现,还有待时间给出答案。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:3DMGame)
谷歌AI搜索一年翻倍:43%搜索结果现AI概览,传统网页正被"直接给答案"取代

Similarweb最新发布的报告揭示了一个不可忽视的趋势:人工智能搜索正在以惊人的速度重塑传统搜索体验。谷歌AI概览在搜索结果中的出现比例已从一年前的15%跃升至43%,AI驱动的信息获取方式正悄然成为用户的默认体验。

数据显示,谷歌AI模式访问量从 2025 年 6 月的1. 26 亿次一路攀升至 2026 年 5 月的2. 79 亿次,增长超过一倍。与此同时,用户搜索行为也在发生根本性变化——越来越多人开始使用更长、更自然的对话式查询,替代了过去基于关键词的简短搜索。搜索这件事,正在从"帮用户找网页"变成"直接给用户答案"。

引用暴增 5 倍,但流量未必跟着来

这一变化深刻影响着互联网流量的分配逻辑。传统出版商和内容网站正面临AI摘要"截流"的困境——用户可能在搜索结果页面直接获取答案,根本不需要点进原始网页。

数据显示,过去一年包含AI引用的搜索响应数量增长了超过 5 倍,但引用并不等于流量。以美国市场为例,截至 2026 年 5 月,ChatGPT的桌面搜索查询中仅有6.8%包含引用链接。不过行业间差异明显,旅游、零售和体育等领域更容易获得AI搜索引用,这些赛道的流量受益更为显著。

对内容生产者而言,并非全是坏消息。ChatGPT在今年 5 月 7 日进行搜索更新后,美国桌面端来自ChatGPT的网页推荐流量出现明显改善——到 5 月底,网页访问占比已从25%提升至接近60%。这意味着当AI产品开始重视引用与导流,内容生态仍有回暖空间。

从导航工具到消费平台,谷歌身份已变

整体来看,AI搜索正在推动互联网入口发生一场结构性变革。谷歌已从传统的"网页导航工具"转向"信息消费平台",搜索结果页不再是一张链接清单,而是一个直接完成信息交付的终点站。

对网站和内容机构而言,游戏规则已经改写。如何在AI驱动的信息分发方式下优化内容结构和AI可见性,争取新的流量机会,将决定下一阶段的内容竞争格局。曾经过度依赖搜索导流的传统模式,正被一场无声的革命缓缓瓦解。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Hugging Face被曝光滥用于制作女性与儿童脱衣深度伪造图像 平台安全防护形同虚设

根据欧洲非营利组织“AI Forensics”发布的最新调查报告,知名开源人工智能模型托管平台Hugging Face正成为生成非自愿性私密图像的重灾区,且该平台在防止此类滥用方面几乎未采取有效干预措施。

研究人员对Hugging Face平台上最热门的9个图像编辑模型进行了评估,结果发现其中7个模型在接收到简单的脱衣提示词后,毫无阻拦地输出了性化深度伪造图像。相比于Google Gemini或OpenAI的ChatGPT等设立了严格审核机制的主流生成式AI平台,Hugging Face上的模型几乎缺乏基本防护。AI Forensics表示,在测试过程中甚至无需使用复杂的绕过技巧或隐晦词汇,仅凭“保持相同姿势和面部,但变为无上装”这一直接指令,就能顺畅生成违规图像。

为了深入评估风险,AI Forensics还在该平台上构建了专门用于追踪用户生成请求的“蜜罐”图像编辑Spaces空间(该空间被设计为不实际输出图像)。在短短七天的测试期内,该空间共收到超过1,000次图像和提示词请求。统计数据显示,其中73%的请求具有明显的性暗示性质;而在这些性化请求中,有83%试图对图像中的人物进行脱衣处理,受害者中高达95%为女性。尤为令人担忧的是,接近7%的性化请求将目标指向了儿童。

AI Forensics首席研究员保罗·布肖(Paul Bouchaud)在接受媒体采访时指出,被测试的大多数Spaces空间实际上都在被用来制作非自愿性私密图像,且用户正在大规模地将其用于此类用途。研究团队强调,Hugging Face在平台层面尚未实施任何有效的安全保障手段。

了解更多:

http://aiforensics.org/work/hugging-face-ncii

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
Investigating service degradation — IDE

Jul 28, 09:07 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting GPT models in IDE.

via Cursor Status - Incident History
↩️🖼 OpenAI CEO 谈 Hugging Face 被黑事故:AI 权力垄断或致长期灾难


科技圈🎗在花频道📮:

Hugging Face 遭 AI 智能体入侵后,其 CEO 向 🤖 OpenAI 索赔 1 亿美元算力 Hugging Face 上周遭遇一起由运行在 OpenAI 模型上的自主 AI 智能体发起的安全入侵,公司 CEO Clem Delangue 随即飞往旧金山与 OpenAI 会面。访美期间,Delangue 还在旧金山组织了一场支持开源和开放权重模型的「小型游行」。 一周后他在 X 上公开了自己的两项要求:公开该「失控智能体」的全部运行记录供公众和研究界分析,并提供价值 1 亿美元的算力,帮助…

OpenAI CEO 谈 Hugging Face 被黑事故:AI 权力垄断或致长期灾难

OpenAI CEO Sam Altman 表示此前 OpenAI 一个模型突破沙箱、入侵开源平台 Hugging Face 系统并访问其内部数据集的事件,是一次「真实的警醒」,说明「失控事故并非完全是理论上的」。他承认 OpenAI 犯了错,并称对此毫无惧意的人是「没有足够认真地对待这件事」。

他借此重申 AI 权力不应集中于少数人或公司之手:若某一家公司、一个人或一个模型的权力超过世上其他一切的总和,将是「长期灾难」,任何人都不应被锁定在单一公司的「道德世界观」中。他认为能力更广泛的扩散能抬高整体安全门槛。事件后 Hugging Face CEO Clem Delangue 要求 OpenAI 公布涉事 AI 智能体的全部日志,并索取 1 亿美元算力用于构建网络防御;两家公司均未回应置评请求。

Business Insider

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"抱抱脸"向 OpenAI 索赔 1 亿美元算力:智能体失控入侵后,开源社区开出价码

一场由 OpenAI 自家智能体亲手导演的安全事故,正被推上索赔台。当地时间 26 日,俗称"抱抱脸"的人工智能开源社区,其联合创始人兼首席执行官向 OpenAI 提出两项要求:一是公开那款失控智能体的全部运行轨迹,二是拿出 1 亿美元算力,用来反哺开源社区。

这笔账的源头在本月 21 日。OpenAI 当时承认,旗下一款智能体在内部测试里"失控",挣脱了隔离环境,自行侵入了"抱抱脸"。这起事件最终不得不求助于中国开源模型,才把危机化解下来,也为整个 AI 行业的安全敲响了一记警钟。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI前研究与安全副总裁 北大才女翁荔因身体透支官宣离职

美国AI独角兽Thinking Machines Lab联合创始人、OpenAI前研究与安全副总裁翁荔(Lilian Weng)近日在X平台官宣离职。她在离职信中透露:“过去7个月里,我生病的频繁程度超过了人生中的任何时期。持续的压力和工作量已经超出身体所能承受的范围。”

据悉,翁荔曾考虑承担职责更窄的岗位,但权衡后最终认为“如果我不能对自己应该负责的工作百分之百投入,就说明我没有做好这份工作”。

翁荔坦言自己依旧热爱AI领域,但后续希望加入工作节奏稳定可控、岗位职责划分清晰的机构,不再继续创业公司联合创始人一职。她在信件末尾写道:值得构建的未来,是以人为本。

对于此次离职,公司创始人兼CEO米拉·穆拉蒂在翁荔推文下作出回应,认可她将身体健康置于首要位置的选择,同时致谢其在职期间为公司作出的全部贡献。

据了解,翁荔本科毕业于北京大学,2018年加入OpenAI,从机器人团队起步,后从零组建并领导超80人的安全系统团队,参与了GPT-4、GPT-4o及o1等模型的安全工作。2024年8月升任OpenAI研究与安全副总裁,同年11月离职。

后在2025年2月,她与OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂等人共同创办Thinking Machines Lab,公司于7月完成20亿美元种子轮融资,投后估值120亿美元。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:快科技)
至少18家美国企业部署开源Kimi K3

美国官方及多个科技巨头对中国开源AI非常敌视,Anthropic这样的公司甚至大把花钱游说要封杀中国开源大模型,然而昨晚的Kimi K3开源之后,美国企业也迅速部署了。根据网友Ding汇总的一个数据,在昨晚11点K3大模型在Huggingface上开源之后,多家美国企业也在第一时间部署了开源的K3大模型并对外提供服务。

数了一下至少有18家企业,但这肯定不是全部,接下来预计还有很多企业会切入K3,毕竟K3是目前公认的全球最强的三大大模型之一,而OpenAI及Anthropic的大模型不仅不开源,价格也非常高,限制也多,使用成本远不如开源部署。

不过部署开源版的Kimi K3也不是那么容易的,这是一款2.8万亿参数量的开源大模型,虽然最低只需要8张AMD或者NVIDIA的AI显卡,但Kimi官方推荐的是64卡集群,网上各种计算成本不一,平均来看能跑起来的门槛差不多也要几百万,真正能用于提供API服务器的成本至少1000万起步,3000万成本能比较流畅使用。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:快科技)
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