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Savi Security：用AI实时拦截AI诈骗电话与短信
Savi Security由Patrick和Ryan Coughlin兄弟创立，融资700万美元，并正式推出iOS和Android应用。该应用可实时筛查短信、语音邮件和来电，识别AI生成的诈骗内容。其核心功能是通话实时监控，用户可在可疑通话中邀请AI助手同步监听，分析行为特征。产品以家庭为单位收费，每月8美元，不限用户数量。FTC数据显示，2025年冒充诈骗造成损失高达35亿美元，是2020年的三倍。
香港中文大学（深圳）与字节跳动联手，造出能“自由调速“的语音大模型
香港中文大学（深圳）与字节跳动联合提出FlexiSLM，首个支持动态与可控帧率的语音大模型，在输入输出两端均实现自适应帧合并，6.25赫兹下推理速度提升一倍，语音对话质量超越同规模固定帧率模型。
Argo CD漏洞警示：GitOps基础设施应被视为零级核心资产
安全公司Synacktiv披露了Argo CD中一个未修复的高危漏洞，影响其repo-server组件的未认证gRPC端点。攻击者若能访问该端点及Redis数据库端口，可执行恶意命令、篡改部署数据，并在启用Auto Sync时自动推送恶意配置。由于Helm chart部署默认未启用网络策略保护，集群内任意受损Pod均可触发攻击。专家建议企业将Argo CD视为零级控制平面组件，实施严格的东西向流量隔离与特权访问管控。
中南大学团队打造“自我进化“的AI训练数据工厂：被丢弃的“废品“竟是最好的老师
这项研究提出DataEvolver框架，把被丢弃的"不合格训练图片"转化为改进数据收集策略的反馈，让AI文字图像生成训练数据的构建流程能自我进化，在相同数据量下显著提升文字渲染质量。
AI投资拖累科技巨头气候承诺，碳排放持续攀升
谷歌、亚马逊、微软和Meta近年来相继发布年度可持续发展报告，均显示碳排放大幅上升。谷歌排放量同比增长25%，亚马逊增长16%，Meta更激增64%。根本原因在于AI数据中心的大规模扩张带来的巨大能源消耗。这些公司此前承诺实现净零排放，如今却纷纷转向化石燃料供电，原有气候目标正面临严峻挑战。
当AI“学会“了工作流程，它还能把经验带到新岗位吗？——探索AI程序性记忆的泛化极限
这项研究构建了含382个职场任务的AFTER基准测试，系统评估AI程序性记忆在不同任务、角色和模型间的迁移能力，揭示多模型混合经验显著优于单一来源的规律。
Voltpost携手InCharge Energy，路灯电动车充电桩加速在美国扩张
Voltpost与InCharge Energy达成合作，将在纽约、康涅狄格州和加利福尼亚州推广其路灯及电线杆改装式电动车充电桩。该合作旨在加速Level 2充电桩的部署，并提供持续维护与监控服务。Voltpost通过改造现有路灯替代全新安装，降低建设成本，使密集城区的路边充电更易实现。双方还推出Voltpost Care网络监控平台，基于InControl软件实现实时监控与主动维护，提升充电网络可靠性。
西班牙阿利坎特大学打造的乐谱“阅读专家“：当AI学会了看懂五线谱
西班牙阿利坎特大学开发的MuSViT是首个乐谱专用视觉基础模型，在970万页IMSLP乐谱上通过掩码自编码器预训练，在四项乐谱分析任务上全面超越通用视觉大模型。
Sonair发布全球首款获安全认证的3D超声波传感器
Sonair推出ADAR One，这是全球首款通过安全认证的3D超声波传感器，专为人机协作场景设计。该传感器实现180°×180°全方位空间感知，可检测任意高度的人员与障碍物，弥补传统2D激光扫描仪的盲区缺陷。ADAR One已通过IEC 61496、IEC 61508及ISO 13849等国际标准认证，达到SIL 2和PL d安全等级，适用于移动机器人、工业自动化及人形机器人等场景，目前已进入量产阶段。
北京大学与腾讯混元联手破解AI图像生成的“两阶段诅咒“——GEAR框架让图像生成效率提升10倍
北京大学与腾讯混元提出GEAR框架，通过双轨软硬路径设计，首次实现VQ编码器与自回归生成器的端到端联合训练，图像生成收敛速度提升最高10倍。
Niantic Spatial为Scaniverse新增USDZ导出功能，助力机器人仿真工作流
Niantic Spatial为旗下Scaniverse应用推出USDZ导出功能，允许开发者将真实环境转化为可用于Nvidia Isaac Sim的数字孪生模型。开发者只需使用约500美元的360度相机，在五分钟内完成扫描，即可生成融合高斯点云与对齐网格的USDZ文件，直接导入仿真平台进行机器人训练。该功能有助于弥合"仿真到现实"的差距，降低传统LiDAR建图的高昂成本，提升机器人部署效率。
当AI助手“听不懂“你说的话：意大利FBK研究所揭示语音大模型的多语言安全漏洞
意大利FBK研究所推出首个多语言真人声音语音AI安全基准REDVOX，测试八款主流模型发现：非英语用户面临近两倍于英语用户的安全风险，语音输入比文字输入更易触发有害回应。
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