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以色列资助的假美国智库试图利用AI进行宣传

一个打着"汉诺威公共政策研究所"旗号的亲以色列网站,在九天内发布了124篇、超56万字的报告,旨在优化内容以引导ChatGPT等AI聊天机器人引用其亲以观点。该网站由美国公司Piro Inc依据《外国代理人登记法》为以色列政府分发内容,其背后是以色列政府数千万美元资助、经Havas Media等第三方转手的更广泛宣传行动。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta6v56y03yiroj2ki26viqh

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C2PA相机经不起现实的考验:Android端可被root攻击伪造签名

安全研究员David Buchanan指出,C2PA相机认证在Android平台上可被攻破。通过root权限提升漏洞(如CVE-2026-43499),攻击者可利用StrongBox硬件签名任意数据,伪造C2PA签名图像和视频,且无需硬件攻击。该问题无法通过常规补丁修复,已提前90天向相关方报告。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta6v56y03ytroj25ggn7rlo

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C2PA相机经不起现实的考验:Android端可被root攻击伪造签名

安全研究员David Buchanan指出,C2PA相机认证在Android平台上可被攻破。通过root权限提升漏洞(如CVE-2026-43499),攻击者可利用StrongBox硬件签名任意数据,伪造C2PA签名图像和视频,且无需硬件攻击。该问题无法通过常规补丁修复,已提前90天向相关方报告。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta6v56y03ytroj25ggn7rlo

noreply@aihot.virxact.com (智谱:研究(网页内嵌数据))
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GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代

智谱上线并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列首个原生多模态模型,在AA综合智能指数取得57分,与Claude Opus 4.8持平。其定价为GLM-5.3的1/10(限时1/20),为Opus 4.8的1/40,并首次在大规模流量中由国产芯片集群提供算力支持。模型已接入ZCode等平台,同步开放API调用。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtb6o47l0mmaroamhnqtifvv

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GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代

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noreply@aihot.virxact.com (X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen))
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通义千问发布 Qwen3.8-Flash,多模态 MoE 模型,Qwen4 架构早期预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览,现已开放权重。该模型总参数量 125B,每 token 仅激活 6B,原生上下文 262K,可扩展至 1M;训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,并在编码和办公任务上表现更优。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2x13k03t3rolwmr6pzc67

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通义千问发布 Qwen3.8-Flash,多模态 MoE 模型,Qwen4 架构早期预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览,现已开放权重。该模型总参数量 125B,每 token 仅激活 6B,原生上下文 262K,可扩展至 1M;训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,并在编码和办公任务上表现更优。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2x13k03t3rolwmr6pzc67

noreply@aihot.virxact.com (Qwen:Blog Retrieval(API))
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Qwen3.8-Flash-Next 开源:Qwen4 架构早期预览

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级,总参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,编码与办公任务能力更强。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2veap03nmrolwxllvp4ay

noreply@aihot.virxact.com (Qwen:Blog Retrieval(API))
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Qwen3.8-Flash-Next 开源:Qwen4 架构早期预览

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级,总参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,编码与办公任务能力更强。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta2veap03nmrolwxllvp4ay

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