港科大发现提示词压缩成AI新攻击面，提出黑盒攻击框架COMA
香港科技大学一项最新研究揭示，大语言模型Agent中常用的提示词压缩模块可能成为新的安全漏洞。研究团队发现，攻击者无需直接注入恶意指令，只需在用户请求后添加微小扰动，就能改变压缩器的保留决策，导致关键安全规则或任务证据被删除。为此，他们提出了基于迁移的黑盒攻击框架COMA，在18个实验设置中平均攻击成功率达0.71，远超基线方法的0.21。该攻击在VSCode Cline和LangChain Agent等真实场景中均能生效，可诱导Agent读取敏感文件或选择错误工具。研究团队建议采用隔离压缩策略，将可信与不可信输入分开处理，防御成功率可达96%。该成果已被软件工程顶会ASE 2026接收。 #AI安全 #大模型 #提示词压缩 #港科大 #ASE2026 #黑盒攻击 #LLMAgent
香港科技大学一项最新研究揭示，大语言模型Agent中常用的提示词压缩模块可能成为新的安全漏洞。研究团队发现，攻击者无需直接注入恶意指令，只需在用户请求后添加微小扰动，就能改变压缩器的保留决策，导致关键安全规则或任务证据被删除。为此，他们提出了基于迁移的黑盒攻击框架COMA，在18个实验设置中平均攻击成功率达0.71，远超基线方法的0.21。该攻击在VSCode Cline和LangChain Agent等真实场景中均能生效，可诱导Agent读取敏感文件或选择错误工具。研究团队建议采用隔离压缩策略，将可信与不可信输入分开处理，防御成功率可达96%。该成果已被软件工程顶会ASE 2026接收。 #AI安全 #大模型 #提示词压缩 #港科大 #ASE2026 #黑盒攻击 #LLMAgent
AI发型预览工具HairstylesPro上线，提供500+真实发型虚拟试戴
一款名为HairstylesPro的AI工具近日在Hacker News上展示，旨在帮助用户在剪发前预览各种发型效果。用户只需上传一张清晰的正面照片，即可从500余种真实人类发型（非AI臆造）中选择，通过AI发型变换器生成逼真的试戴结果。该工具涵盖短发、中长发、长发、波波头、男士发型等多种分类，并针对不同年龄和场合提供灵感。HairstylesPro采用真实发型参考，而非随机虚拟发型，让预览结果更贴近实际剪发效果，方便用户与发型师沟通。产品提供免费试用（登录后获1次试戴），以及月度订阅和一次性信用包，适合需要多次比较发型的用户。 #AI #发型预览 #虚拟试戴 #科技 #创业 #HackerNews #工具 #创新
一款名为HairstylesPro的AI工具近日在Hacker News上展示，旨在帮助用户在剪发前预览各种发型效果。用户只需上传一张清晰的正面照片，即可从500余种真实人类发型（非AI臆造）中选择，通过AI发型变换器生成逼真的试戴结果。该工具涵盖短发、中长发、长发、波波头、男士发型等多种分类，并针对不同年龄和场合提供灵感。HairstylesPro采用真实发型参考，而非随机虚拟发型，让预览结果更贴近实际剪发效果，方便用户与发型师沟通。产品提供免费试用（登录后获1次试戴），以及月度订阅和一次性信用包，适合需要多次比较发型的用户。 #AI #发型预览 #虚拟试戴 #科技 #创业 #HackerNews #工具 #创新
0day Rubbish 发布 AI 驱动的零日漏洞自主发现平台
0day Rubbish AI Security Lab 推出了一款名为“0day Rubbish”的漏洞发现平台，该平台利用多智能体协作系统，自主发现并公开披露零日漏洞。与传统安全研究不同，该平台不囤积漏洞，而是在发现后立即发布未经授权的远程代码执行（RCE）利用，以迫使厂商快速修复。其核心理念认为“最好的零日漏洞是被修补后变成垃圾的漏洞”，强调主动披露和即时修复。平台通过隔离沙箱验证风险，并基于可复现的证明和形式化验证指标确保学术诚信。该举措旨在改变当前漏洞被武器化或私下交易的现状，推动全球网络安全生态的快速响应。 #零日漏洞 #AI安全 #漏洞披露 #网络安全 #自动化渗透 #多智能体 #开源安全
0day Rubbish AI Security Lab 推出了一款名为“0day Rubbish”的漏洞发现平台，该平台利用多智能体协作系统，自主发现并公开披露零日漏洞。与传统安全研究不同，该平台不囤积漏洞，而是在发现后立即发布未经授权的远程代码执行（RCE）利用，以迫使厂商快速修复。其核心理念认为“最好的零日漏洞是被修补后变成垃圾的漏洞”，强调主动披露和即时修复。平台通过隔离沙箱验证风险，并基于可复现的证明和形式化验证指标确保学术诚信。该举措旨在改变当前漏洞被武器化或私下交易的现状，推动全球网络安全生态的快速响应。 #零日漏洞 #AI安全 #漏洞披露 #网络安全 #自动化渗透 #多智能体 #开源安全
缅因州图书馆员帮助读者抵抗AI，提供禁用服务
缅因州西尔斯蒙特镇图书馆近期推出一项新服务：帮助读者从手机和其他设备中移除人工智能功能。图书馆馆长史蒂文·布朗表示，很多人不知道有选择权，他的工作是帮助他们禁用Siri等AI助手或邮件中的智能功能，并转向不使用AI概览的浏览器。他认为帮助人们批判性思考技术是图书馆员工作的自然延伸。邦戈公共图书馆参考馆员汉娜·赛勒斯是该运动的先驱，她开设的“避免AI”课程讲解了生成式AI的风险、如何禁用及寻找替代品。赛勒斯强调，Gmail和ChatGPT并非中立，它们是大公司获取信息和注意力的产品。她警告，AI生成的不是信息而是文字，且常混合权威与不可靠来源，损害信息评估能力，并消耗大量能源和水资源，存在隐私泄露风险。她的课程吸引了众多缅因州图书馆员参与。 #图书馆 #AI #隐私 #科技伦理 #缅因州 #信息素养 #数字权利 #反AI #BigTech
缅因州西尔斯蒙特镇图书馆近期推出一项新服务：帮助读者从手机和其他设备中移除人工智能功能。图书馆馆长史蒂文·布朗表示，很多人不知道有选择权，他的工作是帮助他们禁用Siri等AI助手或邮件中的智能功能，并转向不使用AI概览的浏览器。他认为帮助人们批判性思考技术是图书馆员工作的自然延伸。邦戈公共图书馆参考馆员汉娜·赛勒斯是该运动的先驱，她开设的“避免AI”课程讲解了生成式AI的风险、如何禁用及寻找替代品。赛勒斯强调，Gmail和ChatGPT并非中立，它们是大公司获取信息和注意力的产品。她警告，AI生成的不是信息而是文字，且常混合权威与不可靠来源，损害信息评估能力，并消耗大量能源和水资源，存在隐私泄露风险。她的课程吸引了众多缅因州图书馆员参与。 #图书馆 #AI #隐私 #科技伦理 #缅因州 #信息素养 #数字权利 #反AI #BigTech
AI算力瓶颈并非GPU短缺，内存带宽才是关键
近期，AMD与高通相继公布新型内存封装方案，英伟达则锁定SK海力士HBM供应至2030年。H100交货周期长达36-52周，数据中心预计消耗2026年70%的内存芯片。表面看是GPU短缺，实则内存带宽才是真正瓶颈——这一问题早在2007年就被诊断。Ulrich Drepper在其经典论文中指出，CPU速度远超内存，形成“内存墙”，数据位置决定代码速度。如今AI场景中，HBM相当于主存，GPU片上SRAM相当于L1缓存，大模型每次生成token需反复搬运数GB权重。FlashAttention等突破正是通过优化数据局部性，减少HBM往返，将Drepper的理念移植到Transformer上。 #AI #内存带宽 #GPU短缺 #HBM #FlashAttention #科技新闻 #算力瓶颈
近期，AMD与高通相继公布新型内存封装方案，英伟达则锁定SK海力士HBM供应至2030年。H100交货周期长达36-52周，数据中心预计消耗2026年70%的内存芯片。表面看是GPU短缺，实则内存带宽才是真正瓶颈——这一问题早在2007年就被诊断。Ulrich Drepper在其经典论文中指出，CPU速度远超内存，形成“内存墙”，数据位置决定代码速度。如今AI场景中，HBM相当于主存，GPU片上SRAM相当于L1缓存，大模型每次生成token需反复搬运数GB权重。FlashAttention等突破正是通过优化数据局部性，减少HBM往返，将Drepper的理念移植到Transformer上。 #AI #内存带宽 #GPU短缺 #HBM #FlashAttention #科技新闻 #算力瓶颈
VAR模型局限性催生因果网络图
向量自回归（VAR）模型在经济学研究中被广泛用于分析变量间的相互影响，但其核心局限在于无法将某一内生变量在特定时点上对其他变量的总反馈分解为直接影响、间接影响和总反馈。传统上，可通过正交脉冲响应函数衡量总效应，但要分离间接与直接效应则需追踪VAR模型中每个方程内的传导路径，计算量巨大。针对这一痛点，计量经济学界引入了因果网络图（Causality Network Graphs）方法，通过构建有向图（G(e,d)）来可视化变量间的因果结构。文章以追踪纳斯达克100指数的ETF（QQQ）为例，结合相对强弱指数（RSI）、布林带百分比（pctB）、成交量、价格区间以及另一证券SPY的指标，尝试构建网络图。然而，采用简单相关系数（>|0.6|）作为边的构建规则后，图显示所有变量呈双向连接，无法区分因果方向。作者强调，相关不等同于因果，亟需更有效的规则来构建真正揭示因果结构的网络图。 #VAR模型 #因果网络图 #直接反馈 #间接反馈 #计量经济学 #金融数据分析 #因果关系 #ETF #QQQ #技术指标
向量自回归（VAR）模型在经济学研究中被广泛用于分析变量间的相互影响，但其核心局限在于无法将某一内生变量在特定时点上对其他变量的总反馈分解为直接影响、间接影响和总反馈。传统上，可通过正交脉冲响应函数衡量总效应，但要分离间接与直接效应则需追踪VAR模型中每个方程内的传导路径，计算量巨大。针对这一痛点，计量经济学界引入了因果网络图（Causality Network Graphs）方法，通过构建有向图（G(e,d)）来可视化变量间的因果结构。文章以追踪纳斯达克100指数的ETF（QQQ）为例，结合相对强弱指数（RSI）、布林带百分比（pctB）、成交量、价格区间以及另一证券SPY的指标，尝试构建网络图。然而，采用简单相关系数（>|0.6|）作为边的构建规则后，图显示所有变量呈双向连接，无法区分因果方向。作者强调，相关不等同于因果，亟需更有效的规则来构建真正揭示因果结构的网络图。 #VAR模型 #因果网络图 #直接反馈 #间接反馈 #计量经济学 #金融数据分析 #因果关系 #ETF #QQQ #技术指标