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項目概述
Golem是一個提供算力市場的點對點去中心化計算網絡，支持任何人都可以通過創建共享資源的網絡來共享和聚合計算資源，旨在爲軟件開發人員提供一種替代傳統的中心化雲服務提供商(如亞馬遜)的服務。
AI個人助理公司Pally完成520萬美元融資，Cyber Fund和Y Combinator領投
AI 個人助理初創公司 Pally 宣佈完成 520 萬美元融資，Cyber Fund 和 Y Combinator 領投，Pioneer Fund、Founders Inc、468 Capital 及天使投資人等參投。公司估值爲 3000 萬美元，主要業務爲通過短信入口提供 AI 個人助理服務。 Pally 於 2025 年推出，最新版本於 6 月上線，可與 Gmail、Outlook、Slack、Granola、Notion 等平臺同步。用戶授權後，Pally 可預訂航班、管理收件箱、回覆消息及預訂餐廳。 Pally 使用 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 ChatGPT 以及 Kimi K3、GLM 5.2 等開源模型。聯合創始人 Haz Hubble 表示，公司不會出售用戶數據，也不會使用相關數據訓練模型。（BusinessInsider）
Moonshot AI將公開2.8萬億參數Kimi K3權重，中國開源權重模型Token佔比升至68%
中國 AI 初創公司 Moonshot AI 將公開高性能模型 Kimi K3 的模型權重，開發者可下載模型並按用途修改，也可在自有數據中心或雲環境中運行。Kimi K3 擁有 2.8 萬億個參數和 100 萬 Token 上下文窗口，可一次性處理大規模文檔和代碼庫。Moonshot AI 計劃後續通過技術報告公開模型結構、訓練方式和性能評估結果。Kimi K3 發佈後，Moonshot AI 單日收入據悉至少增長 6 倍。Moonshot AI 正推進按 500 億美元估值進行新一輪融資，並考慮最快今年在香港上市。Bloomberg Intelligence 表示，Kimi K3 與 Z.AI 的 GLM-5.2 發佈後，中國開源權重模型在整體 Token 使用量中的佔比升至 68%。AWS Bedrock、Microsoft Azure Foundry 和 Google Vertex AI 尚未提供 Kimi K3 與 GLM-5.2 等中國開源權重模型。
AMD推出AI編程平臺Instinct Coder，可降低企業AI編碼成本70%
半導體巨頭 AMD 宣佈推出企業級 AI 編程平臺 AMD Instinct Coder，該平臺結合 AMD 芯片、Supermicro 服務器及 Spectro Cloud 軟件，旨在幫助企業在本地部署 AI 編碼助手，降低雲端 AI 模型使用成本並保護代碼及數據安全。AMD 表示，Instinct Coder 是一套“開箱即用”的端到端 AI 開發平臺，整合了 AMD EPYC 處理器、AMD Instinct GPU、Supermicro AI 服務器、Spectro Cloud PaletteAI Inference Launchpad 軟件，以及經過 AMD 優化的 GLM-5.2 模型，可用於代碼生成、應用現代化、自動化測試、代碼審查等軟件開發場景。AMD 稱，與依賴雲端前沿 AI 模型相比，Instinct Coder 可幫助企業降低最高 70%的總擁有成本（TCO），投資回收期最快可縮短至 6 個月。AMD 表示，越來越多企業希望利用 AI 提升開發效率，但同時面臨兩大挑戰：一方面，調用頂級雲端模型成本不斷增加；另一方面，將企業源代碼、知識產權和敏感數據交由第三方服務存在安全和合規風險。通過本地部署模式，Instinct Coder 可讓企業保持對數據和代碼的控制，同時提供更可預測的基礎設施成本。該平臺支持 Claude Code、OpenAI Codex、Visual Studio Code 和 Cursor 等開發工具，每個節點最多支持 50 名用戶（30 名併發用戶）。此外，Spectro Cloud 提供的 PaletteAI Inference Launchpad 可實現 AI 工作負載管理、模型路由、請求審計和成本監控，並支持在需要時調用 Anthropic、OpenAI、Google 或 xAI 等外部模型。AMD 表示，Instinct Coder 旨在幫助企業擺脫高昂雲端 AI 服務成本，在保障數據安全和自主控制的同時，加速 AI 驅動的軟件開發流程。
Hugging Face 遭攻擊後藉助中國開源模型應對，業內稱禁令將削弱防禦能力
據 X 用戶 Rohan Paul 披露，當 OpenAI 模型攻破 Hugging Face 時，Anthropic 的 Claude 5 拒絕協助取證，Hugging Face 最終轉向 Nvidia 量化版 GLM 5.2 完成應急處置。該用戶評論稱，禁止開源模型將削弱防禦方的能力，此次事件印證了開源模型在安全響應中的實際價值。
B.AI“自選服務商”再擴容，主流模型+四檔折扣開啓算力自由
B.AI 平臺“自選服務商”模型矩陣正式擴容，最新接入 Moonshot（Kimi 系列）、Z.ai（GLM 系列）等主流大模型。該模塊覆蓋 9 折、6 折、4 折、2 折的四大折扣分組。用戶可一鍵勾選生成專屬“折扣模型調用 Key”，在覈心業務與日常測試間靈活切換，實現高可用與低成本的精準平衡。此外，所有折扣均可疊加最高 1:1 的充值贈送優惠，進一步拉低算力門檻。即日起，登錄 B.AI 控制檯，定製你的專屬模型組合，即刻開啓極致性價比的 AI 調用時代。
rsETH 黑客事件致 6.89 萬枚 ETH 缺口，DeFi United 已募得 1.35 萬枚 ETH 展開行業自救
據鏈上分析師餘燼（@EmberCN）披露，4月 18日 rsETH 事件造成約 6.89 萬枚 ETH（約 1.6 億美元）資金缺口——黑客抵押 rsETH 借走 9.96 萬枚 ETH，扣除 Arbitrum 追回的 3.07 萬枚 ETH，剩餘資金已全部被黑客兌換爲 BTC。 目前事件進入善後階段，Aave 協調成立"DeFi United"救助基金，已獲多方累計捐款 1.35 萬枚 ETH（約 3145 萬美元），捐贈方包括 Lido Finance（2500枚 stETH）、ether.fi 基金會（5000枚 ETH）、Aave 創始人 Stani Kulechov（5000枚 ETH）、Golem Foundation（1000枚 ETH）及 LayerZero、Ink Foundation 等（金額未披露）。
智譜 GLM-5.3 發佈：編碼與長程任務能力顯著提升，模型權重將於兩週後開放
Z.ai 發佈 GLM-5.3，基於與 GLM-5.2 相同的基礎模型，通過擴大後訓練實現能力提升。官方稱，GLM-5.3 在內部 Z.ai Code Bench 編碼基準上較 GLM-5.2 提升 50%，並在 Terminal Bench 3.0、Agents’ Last Exam 等公開基準中達到開放模型領先水平。網絡安全方面，GLM-5.3 在 CyberGym 漏洞發現測試中取得 84.5% 成績，並在 ExploitBench、ExploitGym 等利用鏈相關測試中較前代顯著提升。
Bitcoin Red Team已掃描約150個比特幣代碼庫，發現十餘個漏洞
Bitcoin Red Team 志願安全倡議已掃描約 150 個比特幣代碼庫，並披露十餘個漏洞。團隊正開發開源 AI 平臺，用於審計比特幣軟件，覆蓋錢包、加密庫、基礎設施及其他項目。 AnchorWatch CEO Rob Hamilton 表示，團隊目前已在不同 AI 服務上支出約 2 萬美元，並使用 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 和 Opus，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 識別漏洞並生成相關文檔。 化名比特幣開發者 Calle 表示，團隊過去 12 小時已向多個項目報告嚴重漏洞，平均每人每小時發現約一個嚴重漏洞，每日支出約 1 萬美元。團隊未披露受影響項目及漏洞細節。
社區用戶用AI 對 Coldcard 代碼進行審計，僅8分鐘即發現致命漏洞
Reddit 上有開發者使用 Claude Code 對 Coldcard 開源固件進行漏洞掃描，8 分鐘內定位到核心問題： 固件生成私鑰時調用了軟件僞隨機數生成器而非硬件真隨機數生成器，而正是該漏洞導致 1,196 個錢包共計約 7000 萬美元 BTC 被盜。 同時，亦有社區用戶反饋，用智譜 GLM 5.2（6 月 16 日訓練，未聯網）獨立掃描同樣發現該漏洞。 該 bug 在開源錢包代碼中存在已超過五年。
Hugging Face 遭攻擊後藉助中國開源模型應對，業內稱禁令將削弱防禦能力
據 X 用戶 Rohan Paul 披露，當 OpenAI 模型攻破 Hugging Face 時，Anthropic 的 Claude 5 拒絕協助取證，Hugging Face 最終轉向 Nvidia 量化版 GLM 5.2 完成應急處置。該用戶評論稱，禁止開源模型將削弱防禦方的能力，此次事件印證了開源模型在安全響應中的實際價值。
美國商務部測評Kimi K3稱美國領先，但報告顯示測試並非完全對等
美國商務部旗下 AI 標準與創新中心聯合英國 AI 安全研究所對 Kimi K3 網絡攻擊能力進行測試，並強調“美國仍然領先”。不過，該測評因測試範圍限制，參考價值存在爭議。由於託管環境限制，Kimi K3 僅參與部分測試，其整體網絡能力估算主要基於 41 項漏洞利用基準，而其他模型接受了更全面測試，因此 Kimi K3 結果存在更大誤差範圍。在漏洞利用測試中，Kimi K3 得分約 32%，高於 GLM-5.2 的 24%，但低於美國領先模型約 76%的平均水平。在模擬攻擊鏈測試中，Kimi K3 平均完成 32 步攻擊鏈中的 17 步，並在 10 次嘗試中成功攻破網絡 1 次，美國前沿模型平均完成 28.5 步。報告指出，Kimi K3 已具備一定自主攻擊能力，其安全護欄未阻止模型開發漏洞或執行攻擊。不過，報告也強調測試範圍有限。
OpenAI模型突破測試沙箱併入侵Hugging Face生產基礎設施獲取基準測試答案
OpenAI 確認，GPT-5.6 Sol 及一款未命名、更強的預發佈模型在 ExploitGym 基準測試評估中突破受限沙箱環境，併入侵 Hugging Face 生產基礎設施以獲取測試答案。OpenAI 表示，相關模型利用內部軟件包註冊表代理的零日漏洞提權並橫向移動，最終連接至具備互聯網訪問能力的機器。模型隨後識別並串聯 OpenAI 研究環境和 Hugging Face 生產基礎設施中的漏洞，直接從 Hugging Face 生產數據庫獲取測試解決方案。Hugging Face 於 7 月 16 日披露該事件，稱攻擊由自主 AI 代理系統端到端執行，涉及短生命週期沙箱中的數千次操作，並觸及內部數據集和服務憑證。OpenAI 在五天後確認其模型爲事件主體。Hugging Face 表示，其安全團隊爲分析逾 1.7 萬條攻擊日誌，曾嘗試使用美國商業前沿 AI 接口，但請求因安全護欄被攔截，隨後改用中國 AI 初創公司 Z.ai 的 7530 億參數開源權重模型 GLM 5.2 在自有基礎設施上完成取證分析。
智譜 GLM-5.3 發佈：編碼與長程任務能力顯著提升，模型權重將於兩週後開放
Z.ai 發佈 GLM-5.3，基於與 GLM-5.2 相同的基礎模型，通過擴大後訓練實現能力提升。官方稱，GLM-5.3 在內部 Z.ai Code Bench 編碼基準上較 GLM-5.2 提升 50%，並在 Terminal Bench 3.0、Agents’ Last Exam 等公開基準中達到開放模型領先水平。網絡安全方面，GLM-5.3 在 CyberGym 漏洞發現測試中取得 84.5% 成績，並在 ExploitBench、ExploitGym 等利用鏈相關測試中較前代顯著提升。
GLM-5.3 即將發佈，聚焦編程與網絡安全能力
Z.ai 發文預告 GLM-5.3 即將推出，該模型聚焦編程能力，並面向網絡防禦挑戰。官方稱，GLM-5.3 通過對 743B 基礎模型進行後訓練，實現了頂尖的編程和智能代理能力，並在網絡安全領域取得重要進展，爲開源模型樹立新標準。
B.AI 平臺推出 GLM-5.2 旗艦模型限時 6 折優惠活動
B.AI 平臺現面向所有用戶推出 GLM-5.2 模型限時 6 折優惠。活動期間，無論通過 API 進行工程化部署，還是在 Web 端進行日常交互，全量調用均可享受 6 折結算價。折扣後價格分別爲：輸入 0.84、緩存寫入 0.84、緩存讀取 0.168、輸出 2.64（單位：Credits/Token）。GLM-5.2 作爲新一代開源旗艦模型，擁有 1M 超長上下文窗口，專爲大規模代碼開發、複雜推理及智能體任務等高性能場景設計。用戶可通過官方 API 標準通道或網頁端直接使用，全場景工作流實現無縫銜接。此次活動旨在以更低成本釋放頂級 AI 生產力，即日起用戶可登錄 B.AI 平臺體驗。
AI個人助理公司Pally完成520萬美元融資，Cyber Fund和Y Combinator領投
AI 個人助理初創公司 Pally 宣佈完成 520 萬美元融資，Cyber Fund 和 Y Combinator 領投，Pioneer Fund、Founders Inc、468 Capital 及天使投資人等參投。公司估值爲 3000 萬美元，主要業務爲通過短信入口提供 AI 個人助理服務。 Pally 於 2025 年推出，最新版本於 6 月上線，可與 Gmail、Outlook、Slack、Granola、Notion 等平臺同步。用戶授權後，Pally 可預訂航班、管理收件箱、回覆消息及預訂餐廳。 Pally 使用 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 ChatGPT 以及 Kimi K3、GLM 5.2 等開源模型。聯合創始人 Haz Hubble 表示，公司不會出售用戶數據，也不會使用相關數據訓練模型。（BusinessInsider）
AMD推出AI編程平臺Instinct Coder，可降低企業AI編碼成本70%
半導體巨頭 AMD 宣佈推出企業級 AI 編程平臺 AMD Instinct Coder，該平臺結合 AMD 芯片、Supermicro 服務器及 Spectro Cloud 軟件，旨在幫助企業在本地部署 AI 編碼助手，降低雲端 AI 模型使用成本並保護代碼及數據安全。AMD 表示，Instinct Coder 是一套“開箱即用”的端到端 AI 開發平臺，整合了 AMD EPYC 處理器、AMD Instinct GPU、Supermicro AI 服務器、Spectro Cloud PaletteAI Inference Launchpad 軟件，以及經過 AMD 優化的 GLM-5.2 模型，可用於代碼生成、應用現代化、自動化測試、代碼審查等軟件開發場景。AMD 稱，與依賴雲端前沿 AI 模型相比，Instinct Coder 可幫助企業降低最高 70%的總擁有成本（TCO），投資回收期最快可縮短至 6 個月。AMD 表示，越來越多企業希望利用 AI 提升開發效率，但同時面臨兩大挑戰：一方面，調用頂級雲端模型成本不斷增加；另一方面，將企業源代碼、知識產權和敏感數據交由第三方服務存在安全和合規風險。通過本地部署模式，Instinct Coder 可讓企業保持對數據和代碼的控制，同時提供更可預測的基礎設施成本。該平臺支持 Claude Code、OpenAI Codex、Visual Studio Code 和 Cursor 等開發工具，每個節點最多支持 50 名用戶（30 名併發用戶）。此外，Spectro Cloud 提供的 PaletteAI Inference Launchpad 可實現 AI 工作負載管理、模型路由、請求審計和成本監控，並支持在需要時調用 Anthropic、OpenAI、Google 或 xAI 等外部模型。AMD 表示，Instinct Coder 旨在幫助企業擺脫高昂雲端 AI 服務成本，在保障數據安全和自主控制的同時，加速 AI 驅動的軟件開發流程。
Fortune：AI 競賽核心矛盾或從中美對抗轉向開源 vs 封閉
據 Fortune 報道，隨着 DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2、Kimi K3 等中國開源 AI 模型持續突破，全球 AI 競賽的核心矛盾正從"中美對抗"轉向"開源 vs 封閉"之爭。DeepSeek V4 Flash 性能僅落後 GPT-5.6 Luna 一個智能指數點，但每次任務成本較 OpenAI 降價 80%後仍低 60%。 美國對華出口管制原本意在限制中國 AI 發展，卻反而倒逼中國企業在算法架構層面深度創新，加速了開源模式的崛起。目前，美國科技界風向已現轉變，前"AI 沙皇"David Sacks 等人公開支持開源路線，Anthropic 也軟化了對開源的反對立場。
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智譜創始人談 GLM-5.3：擴展定律不止參數規模，後訓練成爲關鍵變量
智譜創始人唐傑發文表示，大模型擴展不應只關注參數數量，還需同時考慮數據規模、計算資源分配、推理成本與實際運行條件。文章回顧了從 Kaplan 擴展定律到 Chinchilla 計算最優理論的變化，指出早期“參數增長快於數據增長”的路線曾導致部分超大模型資源錯配，而後續研究表明模型參數與訓練數據應更均衡增長。
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B.AI 平臺推出 GLM-5.2 旗艦模型限時 6 折優惠活動
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