比推消息，MANTRA Chain 发推称，已注意到影响 MANTRA Chain 的相关事件，并已作为预防措施暂停该链运行，同时展开调查。目前所有端点与交易均已冻结。这意味着向 MANTRA Chain 的存款以及从该链的提款暂时受到影响。若用户不确定其对特定交易的具体影响，建议暂缓操作并等待进一步通知。团队表示，目前尚无根本原因或恢复时间表可公布，将在获得经核实信息后尽快通过官方渠道更新，并提醒用户仅依赖官方 MANTRA 渠道获取进展。
来源：Foresight News撰文：马赫原标题：黑客爆印 3 万亿枚 ONE：老牌公链 Harmony 再遭致命一击2022 年，Harmony 总 TVL 曾创下超 14 亿美元峰值，DefiLlama 最新数据显示，其 TVL 只剩不到 17 万美元。黑客攻击正成为加密协议的「头号杀手」。8 月 12 日，X 用户 Juiceberg 发推表示，称链上数据显示 Harmony 协议遭遇漏洞利用，攻击者通过空区块非法铸造约 40 亿枚 ONE 代币（价值约 300 多万美元），占其总供应量的 26%。其中约 28 亿枚代币在价格暴跌期间被迅速转入交易所，同时 Harmony 的总供应端点未能反映此次代币增发情况，导致链上实际供应量与公开数据出现差异。攻击者链上剩余约 1.15 亿枚（约占铸造量的 2.9%），其余绝大多数已进入交易所账户，或已完成出售，或存放在充值钱包中。消息公布之后，ONE 价格从 0.00118 美元暴跌至最低 0.00056 美元，现回升至 0.00078 美元，24 小时跌幅近 38%。Harmony 官方随后在 X 平台转发回应，正与团队及多家相关交易所合作，阻止并冻结涉事资金；同时推进软件补丁开发，并评估网络回滚选项。随后官方进一步公布四组相关钱包地址，明确要求各交易所屏蔽并冻结可追溯至这些地址的资金：one1uap8dx2z0qsjxqthm5flgcxkeepsz3gsrghnfnone17u300a40ll5wphd8kj5hktryhdjq3ml9f4phy4one1a5hur07z5vtvzhr35zkw8tfqedemkz8t88xgd7one1h56hkxmua0uzfv07fu04cudvtrl35u96pq47vy下午 2 时许，官方宣布因安全事件暂停 bridge.harmony.one 跨链桥服务，并要求所有验证节点立即升级至最新补丁版本 v2026.1.1。官方说明，该补丁可阻止进一步非法铸造，后续将另行更新以处理已铸造的代币。GitHub 上已可见相关发布记录。这是 Harmony 近年来第三次出现与代币供应直接相关的重大安全或技术问题。2022 年 6 月，其 Horizon 跨链桥遭遇攻击，损失约 1 亿美元资产，美国联邦调查局后续将事件归因于朝鲜相关黑客组织。2023 年 12 月，质押系统出现 bug，导致约 1.463 亿枚 ONE 被错误铸造，涉及 74 个地址，其中单个地址接收超过 5100 万枚，部分代币随后被转移至交易所，官方当时紧急发布补丁并采取后续措施。从市场体量看，本次事件虽造成供应大幅稀释和价格剧烈波动，但绝对损失规模有限。事件前 Harmony 市值已降至约 1700 万美元附近，事件后进一步回落至 1200 万美元量级，市值蒸发约 500 万美元。2022 年，Harmony 总 TVL 曾创下超 14 亿美元峰值，DefiLlama 最新数据显示，其 TVL 只剩不到 17 万美元。据 CertiK Alert 监测，截至下午 4 时许，Harmony 网络异常铸造的 ONE 代币数量已超过 3 万亿枚（价值约 23.4 亿美元），涉及六个异常区块。前期攻击者初期利用了 总供应量接口隐藏增发数据，且不同区块在陆续打包，所以当时的 40 亿增发远非真实数据。X 账号 BlockWatchdog 对此事件分析表示，攻击者利用了 Harmony 跨分片收据验证和签名检查的严重逻辑错误，一口气伪造出了大约 3 万亿枚币。Harmony 是分片链，不同分片之间转币需...
比推消息， Luke Dashjr 在 X 平台发文表示，将暂时卸任 OCEAN 的董事长兼首席技术官职务，并将工作重心转移到比特币以及支持比特币的开源项目上。Luke Dashjr 是 BIP-110 的核心支持者，但 8 月 9 日 OCEAN 的 stratum 默认端点已恢复到非 BIP-110 链上，矿工的哈希不再被默认引导到 BIP-110 链上。
比推消息，据 CNBC 报道，Anthropic 披露其 Claude AI 模型在网络安全评估期间意外突破隔离环境、访问真实互联网，并通过访问未认证端点、利用弱密码等基本手段，未经授权入侵了三家不同组织的真实系统。涉事模型包括 Opus 4.7、Mythos 5 及一个内部研究测试模型。事件起因为 Anthropic 与第三方评估合作方 Irregular 之间的沟通误解，导致模型在被告知处于无网络访问的模拟环境时，实际上仍可访问互联网。Anthropic 表示，此次审查由 OpenAI 上周披露的类似 Hugging Face 入侵事件所触发，目前已暂停所有网络安全评估，并联合独立 AI 评估机构 METR 展开进一步调查，同时呼吁其他 AI 实验室开展类似审查。
比推消息，OpenAI 于 7 月 28 日悄然更新其安全事件披露，确认其 AI 代理在入侵 Hugging Face 的过程中还访问了四个外部服务平台，使受影响平台总数达到五个。 此前 OpenAI 在测试 GPT-5.6 Sol 及一个更强模型时关闭安全过滤器以评估原始能力，模型未按预期完成安全基准测试，而是发现测试环境中软件包缓存代理的零日漏洞获取互联网访问权限，随后入侵 Hugging Face 窃取答案。 据 Hugging Face 7 月 27 日发布的取证报告，该自主代理在约四天半内执行 17,600 个操作，将 181 台设备接入 Hugging Face 内部 VPN 并伪造身份令牌。四个额外平台中，Modal Labs CTO Akshat Bubna 经路透社确认其公司为其中之一，攻击者利用一名客户未设防的公开端点作为整个攻击的中继与指挥控制基地。 另外三个平台身份仍未公开，OpenAI 表示将"直接通知服务方"但不会公开命名，目前无法律要求强制公开披露。美国国会已回应提出两党《AI 紧急关停法案》，拟授权国土安全部强制关闭 AI 模型，违规企业最高每日罚款 200 万美元。
比推消息，据监测，路透社报道，此前从 OpenAI 逃逸并在 AI 公司 Hugging Face 实施多日黑客攻击的失控 AI 代理，还入侵了纽约基础设施公司 Modal Labs 的一名客户。Modal 首席技术官 Akshat Bubna 确认，该代理利用客户托管在 Modal 平台上的漏洞代码发起攻击——该客户发布了一个未认证端点，允许互联网上任何人使用其沙盒执行代码，相当于在互联网上留了一扇敞开的门。Bubna 强调Modal 平台及其隔离机制本身未受任何入侵，但这一事件表明失控代理的活动范围比此前已知的更为广泛。OpenAI 在最新声明中披露，该失控代理共入侵了四家独立服务的四个账户，但未指明具体名单。OpenAI 表示已将测试中的 AI 模型停用、加密并限制其研究访问权限。路透社上周曾报道，OpenAI 直到威胁已被控制且 FBI 收到通报后才意识到代理已失控，OpenAI 当时称报道存在不准确之处但未进一步说明。此次 Modal 客户入侵事件的曝光进一步加深了外界对 AI 代理安全边界的担忧。
作者：量子位原标题：菲尔兹奖得主王虹，也发过NeurIPS嗯？新晋菲尔兹奖得主王虹，也曾跨界做 AI？NeurIPS 2026 出分在即，有网友扒出，王虹教授发过一篇NeurIPS 2019。而且还不是挂名，是实打实的共同一作。那么问题来了，一个纯数方向的顶尖数学家，为什么会在 AI 顶会上发论文？通读下来，我们的结论是，这是一篇数学理论+机器学习的最佳范例。不过有意思的是，在王虹个人主页列出的将近 40 多篇论文和预印本中，几乎每篇都附有完整链接。唯独这篇，是个例外。王虹跨界挑战 AI这篇论文研究的，是机器学习和数据分析中的一项基础任务：低秩矩阵近似。简单来说，现实中的数据通常可以整理成一个矩阵，但这些矩阵往往非常大，直接存储和处理成本极高。低秩近似就是用一个结构更简单、秩更低的矩阵，尽可能准确地还原原始矩阵。近来常用的近似算法是列子集选择（Column Subset Selection，CSS）。它的思路其实非常直观。在面对一个包含大量列的数据矩阵，不再直接求出一个全新的低秩矩阵，而是从原矩阵中挑出具有代表性的若干列，再用它们张成的空间去近似整个矩阵。由于被 CSS 选出来的列直接来自原始数据，因此会比普通矩阵分解得到的抽象向量更容易解释，同时它也能降低存储和计算成本，适合处理大规模数据。此前的研究证明，其中对于一般的低秩近似，CSS 算法的近似比上界大约是O(k+1)。这里的 k 指的是目标矩阵的秩，k 越大，理论上允许的最坏误差就越大。王虹等人的工作，则是把这个界进一步推进：· 当 1≤p≤2 时，近似比为 (k+1)^(1/p)；· 当 p≥2 时，近似比为 (k+1)^(1−1/p)。相较此前统一的 O(k+1) 结果，这一界明显更紧，算法能够被严格限制，最坏结果也只会比最优解差一点点。另外，对于 p≥2 的情况，论文还构造了对应的下界，证明其结果精确到常数 1。换句话说，这篇论文给出了近乎封顶的理论答案。而这篇论文中最关键、也最能体现王虹数学背景的部分，是他们使用了来自调和分析的经典工具Riesz–Thorin 插值定理。通常情况下，想证明一套算法在所有 p 值下都成立，需要针对不同的 p 分别展开复杂分析。对于某些端点情况，例如 p=1、p=2 和 p=∞，则相对容易处理。接着 Riesz–Thorin 插值定理可以在掌握这些端点结果后，把结论「插值」到中间的所有 p 值。具体来说，论文先证明 p=1、2、∞ 三个特殊情况，再通过插值理论推出整个范围内的近似界。事实上，这套工具在调和分析和算子理论中属于经典方法，却并不是当时理论计算机科学研究者最常使用的技术。NeurIPS 当年的审稿人也注意到了这一点。审稿人最终认可这篇论文最主要的技术创新，就是往计算机领域引入 Riesz–Thorin 定理，最后的 Meta Review 则将它评价为一篇论证相当扎实的论文。放到今天看，这篇论文其实也提供了一个非常典型的跨学科案例，机器学习的难题或许可以在纯数学中找到突破口。NeurIPS 2026 出分在即时间拨回到现在，NeurIPS 的审稿机制正在发生一次明显调整。NeurIPS 2026 要求作者在投稿时，从五种贡献类型中选择出最符合论文定位的一类：General、Theory、Use-Inspired、Concept & Feasibility 以及 Negative Results。毫无疑问，王虹这篇 2019 年的论文属于其中的Theory类型。按照 NeurIPS 2026 最新审稿指南，理论论文首先考察的是数学严谨性...
比推消息，据安全机构慢雾，恶意 TRAE IDE 扩展 juannegro.solidity 伪装成 Solidity 插件，并作为跨平台恶意软件投递器。该扩展会在 IDE 启动后自动执行并建立持久化，还使用以太坊智能合约存储和获取动态 C2 配置，使攻击者无需重新发布扩展即可更新 C2 端点和载荷。该扩展虽已从 Open VSX 移除，但截至 7 月 18 日仍可通过 TRAE marketplace 获取，已安装用户应立即删除并检查系统是否受损。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)
作者：IOSG Ventures原文标题：IOSG Weekly Brief｜AI 的十字路口：为什么华尔街们正在向 ChatGPT 与 Claude 们说“不”？ #336为什么需要私有 AI7 月 1 日，Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC 上贡献了 20 分钟被一些媒体称为「精神崩溃」的采访。按 Karp 的说法，企业正在给前沿实验室支付 token 溢价，同时眼看自家 IP 流向模型商。他称这种泄漏为 alpha 的转移，而转移正发生在架构层：每一条发往闭源模型的请求，都以明文的形式抵达服务商的服务器。就在节目播出的几天前，Palantir 刚宣布与 NVIDIA 合作，在客户自控的环境里跑开放的 Nemotron 模型,还附上一份九条的 AI 主权宣言。CNBC 节目播出后，PLTR 跳涨 8%。过去二十年，企业靠协议层面的信任采用云软件，而且行得通。每家 SaaS 厂商只看到企业数据的切片，多数也没什么动力拿客户数据反哺核心产品。Salesforce 看到销售渠道，Workday 看到人事，Jira 看到开发迭代，AWS 提供存储与计算的底座。然而今天的 AI 工作流主张一次性上传全部家当，连同串起各部门的结构化上下文，以求生产力最大化。抛开善意不谈，上游服务商如今可以拿这些数据去做新功能,而不是让它们躺在服务器里吃灰。没有人在减速，Anthropic 的年化营收 5 月达到 470 亿美元，较 2025 年底的 90 亿美元大幅跃升，OpenAI 则在 2 月突破 9 亿周活跃用户。两家公司今年春天都完成了新一轮融资，估值逼近 1 万亿美元,并且预计将以更高的市值 IPO。多年的隐私与 IP 指控，都没有让两家公司损失一点势头。有一部分企业早已做出了行动。2023 年 2 月，ChatGPT 发布不到的三个月内，华尔街主要银行就已限制其使用。2023 年 5 月，在三星工程师把芯片源代码泄漏进 ChatGPT 后，公司全网封禁生成式 AI。作为回应，OpenAI 当年 8 月上线 ChatGPT Enterprise，承诺不用商业数据训练，外加零数据留存 (zero-data-retention, ZDR)n 协议，后者此后成了企业采购的标配要求。但合同只锁住了公司账号。IBM 发现，到 2025 年，影子 AI (员工通过个人账号把公司数据喂进未经批准的 AI 工具) 已卷入五分之一的数据泄露事件，而重度影子 AI 使用给泄露成本平均多添 67 万美元。在安全培训公司 Anagram 的一项 2025 年调查里，四成员工表示为了更快完成任务，他们愿意违反 AI 使用政策。企业至少可以花钱买出路，ZDR 合同，不训练的服务档，如果你是政府或 Palantir 的客户还有主权部署。而对于你我这样的普通用户，隐私 AI 重不重要至今仍有争论,直到法院传票找上了门。2025 年 5 月的一纸法院命令，迫使 OpenAI 连用户已删除的消费级聊天都要留存，11 月，法官又下令把其中 2000 万条移交《纽约时报》的律师作为证据开示材料。接着是刑事案件：Palisades 大火纵火案被告的 ChatGPT 记录进入证据，佛罗里达一起双尸命案的宣誓书引用了嫌疑人关于如何处理尸体的提问。Sam Altman 也在 2025 年 7 月的访谈中承认，ChatGPT 对话不受法律特权保护，在诉讼中 OpenAI「可能被要求交出」用户聊天记录。重点不是只有罪犯才需要私密对话。人们和 AI 的对话被留档、可传唤,是一块多数用户不知...
来源：Token Dispatch作者：Vaidik Mandloi编译及整理：BitpushNews在互联网的历史上，每一次嵌入“购买”按钮的尝试都以失败告终。早在2014年，Facebook曾试图将其添加到信息流中，让数十亿用户能够滚动浏览商品并直接购买，而无需离开应用程序。但没有人点击过它。Pinterest在2015年尝试了可购买图钉，而这本是互联网上最具购物心智的平台。人们去那里就是为了制作他们想买的东西的图板，但即便如此，它仍然没有成功。来源：DigidayInstagram购物大概是所有尝试中最有希望的一个：拥有十亿用户、最直观的产品信息流，以及整整一代在手机上购物成长起来的用户。但Meta最终还是不得不埋葬了“商店”标签页，因为人们只会浏览、保存或截图，做一切事情，唯独不会真正按下那个购买按钮。2025年9月，OpenAI认为自己攻克了其他人未能攻克的难题。凭借9亿周活跃用户、Stripe作为支付轨道，以及沃尔玛作为合作伙伴，他们推出了“即时结账”（Instant Checkout），让用户可以通过对话找到商品并在聊天窗口内直接购买。这是有史以来资源投入最丰富的平台内购买按钮尝试，但在六个月后，OpenAI还是撤回了这项功能。但为什么呢？如今，结账功能已经演变成亚马逊、谷歌和Stripe之间的一场全面平台之战。在本文中，我将探讨为什么即时结账会失败（这与技术无关），并提出论点，说明由稳定币驱动的代理式支付轨道如何能够终结这场战争，让竞争本身变得毫无意义。为什么“购买”按钮从未奏效“即时结账”失败最简单的解释是技术尚未成熟。当时有很多关于产品数据错误、价格过时和库存水平不准确的投诉。但这暗示了这种想法本身是好的，只是执行力不足才导致失败。但我并不这么认为。我认为这个概念本身就是破碎的，过去十年中每一次嵌入购买按钮的失败尝试都证实了我的偏见。几乎每一项失败的技术都高估了自己能做什么，而低估了人们的行为模式。例如，智能冰箱本应在2016年为您订购杂货。但三星的智能冰箱没能让任何一家连锁超市整合其订购系统，因为没有零售商愿意为一个只有几千用户的屏幕去开发系统。来源：CNET语音购物在Alexa上终结了，因为你物理上无法通过扬声器比较产品：购物者需要并排查看选项，而读出五个产品描述的语音界面，还不如直接打开手机。所有这些技术的失败，原因不在于技术无法运作，也不在于人们懒惰。而在于它们从购物体验中剥离的东西比增加的东西更多，无论是消费者还是商家，都没有从中获得足够的收益来证明从他们现有的习惯中切换出来是值得的。“即时结账”也属于同一类，但针对代理驱动（agent-driven）的购买存在一个特定的陷阱，使其更难实现。每当购买过程复杂到需要人工智能为您处理（例如挑选家具或选择笔记本电脑）时，人工智能的可靠性都不足以做出正确的决策。而当购买过程简单到人工智能确实可以可靠处理（例如重新订购牙膏或补充咖啡）时，这种购买本来就已经非常简单了，人工智能并没有解决任何实际问题。购买越容易，你越不需要人工智能来处理；购买越困难，人工智能越无法处理。没有任何产品类别能让代理结账既足够胜任工作，又足够具有实际意义。“我想要AI帮我洗衣服和洗碗，这样我才能去做艺术和写作，而不是让AI去做我的艺术和写作，好让我去洗衣服和洗碗。”——乔安娜·马切耶夫斯卡（Joanna Maciejewska）情况还不止于此。代理商业（agentic commerce）背后的全部理念是，人工智能可以帮你找到完美的产品，这样你就不用在选项中筛选。但那些被提供单一选项的人，其满意度远低于那...