每日消费电子观察
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库克将出任小米汽车CEO?小米辟谣:乱P图不可取
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要不让雷子和厨子换个家
https://www.163.com/dy/article/KR4T0KVN05199NPP.html
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微软发布紧急带外更新修复.NET组件中的权限提升漏洞 该漏洞评分达9.1分

https://www.landiannews.com/archives/112782.html

微软在 4 月例行更新中发布 .NET 10.0.6 版后,部分用户报告其基于 .NET 开发的应用程序解密功能失效,随后微软开始调查,调查该问题时微软意外发现 10.0.0~10.0.6 都存在权限提升漏洞。

该漏洞编号为 CVE-2026-40372,漏洞评分为 9.1 分,攻击者可以利用漏洞伪造身份验证 Cookie 并解密某些安全载荷,从而实现权限提升,该漏洞位于 Microsoft.AspNetCore.DataProtection NuGet 包中。

微软称,在进行带身份加密的验证时,程序原本应该使用 HMAC (防篡改校验码) 来验证数据的完整性,但因为代码漏洞,系统计算 HMAC 校验码时用错字节,然后又把算出来的错误校验结果丢弃,没有正确进行比对。
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有人疑似拿热源加热巴黎的气象温度传感器 从Polymarket预测市场获利3.4万美元

https://www.landiannews.com/archives/112783.html

值得注意的是目前全球各地尤其是知名城市或地点的温度数据异常事件较以前有所增多,这些异常事件大概率都是因为 Polymarket 预测市场,即有人投注、有人买通内鬼、进而操纵或修改气象数据来获利。

社交媒体上流传的消息称,部分地区的气象部门存在内鬼用于帮助预测者修改数据,而且都是在预测结束前几分钟人为篡改天气结果,确保投注者能够压中和获利。

这种做法实际上还难以追查,因为短时间内出现的小幅度天气数据波动通常不会被认为是大问题,当前这种人为篡改数据的数量毕竟还比较少,也不会对整体数据产生太大影响。

不过如果 Polymarket 不禁止预测天气的话,估计未来这种天气异常事件可能会显著增多,长期篡改结果后还可能导致整体天气数据出现偏差,这可能会造成难以预料的潜在影响。
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Claude Mythos 遭到未经授权的访问 有人猜测模型端点并配合特殊权限实现访问

https://www.landiannews.com/archives/112784.html
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Claude Pro 订阅可能会取消 Claude Code 使用权 现有订阅用户不受影响

https://www.landiannews.com/archives/112778.html
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铠侠发布基于 QLC 颗粒的 EG7 系列固态盘 铠侠称其性能可以与 TLC 固态盘媲美

https://www.landiannews.com/archives/112785.html

性能方面 EG7 固态硬盘提供每秒 7,000MB 的顺序读取速度、每秒 6,200MB 的顺序写入速度,随机读写性能最高可达 1,000K IOPS,容量方面提供 512GB、1TB 和 2TB 版,外形尺寸上提供 M.2 2230、2242 和 2280,因此能够兼容各类传统笔记本电脑、台式机、迷你机甚至是游戏掌机等。
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AI 发掘漏洞太多太快的后遗症:Linux 内核社区讨论删除上世纪的旧驱动

https://www.landiannews.com/archives/112792.html

所以社区开发者的建议是直接从 Linux Kernel 内核主线源代码中删除老旧的网络驱动程序,这可以从内核源代码树中删除大约 27646 行代码,精简内核代码的同时,也将那些老旧驱动程序带来的漏洞直接扼杀在摇篮里。

而且内核不会直接将所有老旧驱动程序全部删除,而是会根据情况逐步发布补丁删除老旧驱动程序,所以如果确实有企业还在使用这些上古设备并且愿意承担维护工作的话,也可以重新恢复这些驱动程序的支持。

简单来说这个提案的核心就是按需保留,除非有企业愿意出资出人维护,否则内核就删除支持,这样既可以保证旧设备可以继续工作,又可以避免这些老旧驱动因为漏洞影响到使用现代设备的用户。
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DeepSeek-V4 预览版:迈入百万上下文普惠时代

https://mp.weixin.qq.com/s/8bxXqS2R8Fx5-1TLDBiEDg
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我的多模态呢,我心心念念的多模态呢
“*受限于高端算力,目前Pro的服务吞吐十分有限,预计下半年昇腾950超节点批量上市后,Pro的价格会大幅下调。”
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OpenAI开源发布1.5B的隐私过滤模型 可以精确识别文本中包含的个人隐私信息

https://www.landiannews.com/archives/112793.html

人工智能公司 OpenAI 日前开源发布参数规模只有 1.5B 的隐私过滤模型 Privacy Filter,与常规大型语言模型不同,这个新模型主要是用来识别并自动清除用户提交内容中的个人信息,让其他 AI 系统处理数据时更加安全和可控。

Privacy Filter 模型经过自回归预训练,架构与 GPT-OSS 开源模型类似但规模更小,理论上说还可以在常规消费级设备上运行,例如集成到浏览器里用于自动清除用户提交的敏感信息。

注意:这个模型本身只是用于标记,开发者还需要搭配其他规则或模型将成功匹配出来的隐私内容清除,这个模型本身不会直接清除隐私内容并生成不含隐私内容的文本。

目前 OpenAI Privacy Filter 模型可以识别并清除如下个人隐私信息:姓名、地址、电话号码、邮箱地址、日期信息、账号、银行账号、URL 链接、密码、API 凭证等,模型会在处理过程中扫描整段文本,然后对敏感信息进行标记以方便后续进行遮蔽或替换。
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