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美国联邦贸易委员会（FTC）周三与迪尔公司达成和解，迫使这家拖拉机制造商向农民和独立维修店提供维修现代农业设备所需的软件工具，这是维修权运动经过十多年倡导后取得的一项重大胜利。 该和解协议解决了2025年1月提起的一项诉讼。在该诉讼中，FTC与伊利诺伊州、亚利桑那州、密歇根州、明尼苏达州和威斯康星州五个州指控迪尔公司通过仅向其授权经销商网络提供诊断软件，非法垄断其农业设备的维修服务。 FTC竞争局局长丹尼尔·加尔内拉表示：”今天的和解协议使农民能够做他们世代相传的事情，修理自己的拖拉机和其它农业设备，而无需向授权的约翰迪尔经销商付费。” 迪尔必须采取的行动 根据这项为期10年的规定命令，迪尔必须向农民和独立维修提供商提供与其授权经销商相同的软件工具和诊断能力。这包括读取、清除和重置电子故障码；重新编程电子元件并配对新安装的部件；在排放相关停机（即”跛行模式”）后重新启动设备；以及访问技术手册和故障排除解决方案。 当新的维修工具可供迪尔美国授权经销商网络中超过50%的成员使用时，该公司必须向非经销商提供同等功能。该命令还要求迪尔指示其经销商推广这些资源，并禁止经销商歧视或报复使用这些资源的农民或独立维修商。 更广泛的斗争 该和解协议与迪尔2026年4月达成的另一起9900万美元集体诉讼和解协议同时进行，后者旨在解决2022年关于类似指控的诉讼。该协议涵盖了自2018年1月以来为大型农业设备支付维修费用的农民，并要求迪尔在10年内提供诊断和维修软件。 FTC的案件和集体诉讼和解代表了农民、倡导团体和监管机构针对迪尔所谓将设备所有者锁定在昂贵且仅限经销商维修网络中的策略所发起的持续运动的两个并行轨道。这种做法迫使农民将机械运输数百英里到授权经销商处进行本可以在当地完成的维修，当作物需要收割时，这些延误造成了经济损失。 该FTC和解协议须经美国伊利诺伊州北区联邦地区法院批准，并已由FTC委员以2比0的投票通过。 来源：Wired（7月8日）；FTC新闻稿（7月8日） 婷 翻译

SambaNova Systems，这家由英特尔支持的AI芯片初创公司，正在证明较老的Nvidia GPU如果搭配正确的加速器，仍然可以在AI推理的前沿领域保持竞争力。 来自Artificial Analysis的第三方基准测试显示，SambaNova的异构计算平台将四块Nvidia H200 GPU与该公司16块SN50 RDU（可重构数据流单元）加速器相结合，在短上下文长度下，MiniMax M2.7模型上达到了每秒763个token。在较长上下文下，该系统保持每秒超过450个token。 分离式推理的工作原理 关键创新是一种称为分离式推理的技术，将AI模型执行的两个阶段拆分到不同的硬件上运行。计算密集型的预填充阶段（模型处理输入提示并生成键值缓存）在H200 GPU上运行。而受内存带宽限制的解码阶段（逐一生成输出token）在SambaNova的SN50 RDU上运行。 这种方法延长了那些可能因现代AI工作负载而被视为过时的GPU集群的有效使用寿命。数据中心运营商无需完全替换H200，而是可以添加SambaNova机架作为解码加速器，处理在对话式AI和智能体应用中通常成为瓶颈的步骤。 SambaNova正在规划更大规模配置，配备128个甚至最终256个加速器，以在高吞吐量下保持高token速率。 市场背景 将预填充与解码分离已成为AI基础设施的一个主要趋势。Nvidia凭借其NVL72机架展示了类似的方法，AMD、AWS和Cerebras也都发布了竞争平台。SambaNova的差异化优势在于其风冷设计，SN50机架可以在现有数据中心中部署，无需Nvidia即将推出的Rubin GPU所需的液冷基础设施。 这种方法特别适用于智能体AI工作负载、长时间运行的代码助手、自主研究工具和多步骤推理链，在这些场景中，解码延迟主导了用户体验。 融资与估值 SambaNova完成了由General Atlantic领投的10亿美元F轮融资的首次交割，公司估值达到110亿美元。英特尔是其战略支持者。该公司正在扩大其第五代SN50 RDU的生产。 其首个宣布的大规模客户是Together AI，部署合作伙伴为Vector Core Compute。 婷 翻译 Sources: The Register (July 8)

OpenAI将于周四推出GPT-5.6模型系列，将其旗舰产品拆分为三个能力层级：Sol、Terra和Luna，这是该公司此前单一模型方法的一次结构性转变。 首席执行官Sam Altman周三在X上发帖确认了7月10日的发布日期。这些模型于6月26日首次预览，OpenAI一直在逐步向一小群值得信赖的合作伙伴和美国政府审查人员开放访问权限。 三个层级 Sol是旗舰模型，专为深度推理、智能体任务和复杂的多步骤问题解决而设计。OpenAI表示，与之前的任何OpenAI模型相比，Sol的事实错误、幻觉、更少。它支持一种新的”超”推理模式，可以为复杂工作流程生成子智能体。 Terra是中端选项，定位为与GPT-5.5竞争，价格约为后者的一半。OpenAI将其定位为生产工作负载的最佳选择，既能保证高质量，又无需承担前沿推理的成本。 Luna是最快、最便宜的层级，专为速度比峰值推理能力更重要的高容量任务而构建。 每百万token的定价为：Sol输入5美元/输出30美元，Terra 2.50美元/15美元，Luna 1美元/6美元。所有三个层级均支持缓存输入读取90%的折扣，OpenAI已确认将于7月在Cerebras硬件上部署，将部分客户的Sol速度提升至每秒750个token。 安全与政府审查 此次发布正值美国政府AI监管立场转变之际。特朗普总统6月2日的行政命令创建了一个自愿系统，允许前沿AI开发者与国防部共享新模型的访问权限，给予官员30天时间在公开发布前提出关切。 OpenAI表示，它自愿与政府和”值得信赖的合作伙伴”共享了早期访问权限，但指出它认为政府审查不应成为长期默认做法。一位白宫官员告诉CNET，政府并未批准OpenAI发布GPT-5.6，根据行政命令也不需要此类批准。 该模型包含一个五层安全堆栈：模型级拒绝训练、可暂停生成的实时滥用分类器、账户级审查、敏感能力的差异化访问，以及带有快速响应越狱修复的监控。OpenAI投入了超过70万A100等效GPU小时用于自动红队测试。 网络安全能力 OpenAI的安全评估显示，在ExploitBench网络安全基准测试中，Sol使用的输出token仅为Anthropic Mythos Preview的大约三分之一，但性能与之相当。然而，该公司的Preparedness Framework评估发现，Sol”未达到Cyber Critical阈值”，它可以识别漏洞和利用原语，但无法自主生成完整的漏洞利用链。 Sol还在面向命令行编码工作流的Terminal-Bench 2.1上刷新了最高水平，并在生物学任务GeneBench v1上以更少的token超越了GPT-5.5。 命名规则 编号（5.6）标识代际，而Sol、Terra和Luna是持久的能力层级，每个层级可以按自己的节奏推进。OpenAI计划在未来几周内通过ChatGPT、Codex和API提供更广泛的使用。 婷 翻译 来源：CNET（7月8日）；OpenAI公告（6月26日）

新泽西州提出的一项法案要求所有无人驾驶车辆必须配备激光雷达，这可能有效禁止特斯拉在该州的机器人出租车服务，重新点燃了关于仅靠摄像头是否足以实现自动驾驶的十年之久的辩论。 这项由The Verge首次报道的立法规定，任何在没有人类驾驶员的情况下运行的车辆必须携带激光雷达传感器。特斯拉的自动驾驶系统仅依赖摄像头和计算机视觉，明确拒绝激光雷达和雷达为不必要。CEO埃隆·马斯克曾称激光雷达为”拐杖”，并说过著名的话”任何依赖激光雷达的人都注定失败。” 激光雷达的分歧。 自动驾驶汽车行业长期以来在传感器策略上存在分歧。Waymo、Cruise及大多数自动驾驶汽车开发商使用传感器融合，分层使用激光雷达、雷达和摄像头，使每种传感器类型弥补其他传感器的弱点。激光雷达提供精确的3D深度映射，不受光照条件影响，但在大雨或大雪中表现不佳。摄像头擅长读取标志和交通灯，但在眩光、黑暗和低对比度情况下会失效。 新泽西州的法案持这样的立场：冗余是安全要求，而非选项。如果通过，特斯拉将需要将激光雷达集成到其车辆中，或者暂停在该州的机器人出租车运营。 更广泛的影响。 这项法案出台之际，特斯拉正推进商业机器人出租车运营。该公司今年早些时候在德克萨斯州奥斯汀使用其仅摄像头系统推出了付费自动驾驶乘车服务，并已宣布计划扩展到更多城市。各州层面的传感器强制要求的拼凑可能会使这一推广复杂化，特别是如果其他州效仿新泽西的话。 自动驾驶汽车行业正在密切关注。要求使用激光雷达的法律将首次代表一个州将特定的传感器要求编入自动驾驶汽车法规，从一般安全标准转向技术强制要求。 婷 翻译

企业采用AI驱动工具为数据安全开辟了一条新战线：员工将敏感信息粘贴到聊天机器人、AI搜索工具和编码助手中时无意造成数据泄露，而且往往没有意识到数据正在离开组织的控制范围。 TechRadar报道称，随着企业在没有相应数据治理控制措施的情况下向员工部署ChatGPT、Claude、Copilot和Gemini等AI工具，这一问题已达到危机程度。与由外部攻击者造成的传统数据泄露不同，这类泄露通常是意外发生的：员工将客户数据粘贴到提示词中、开发者将专有代码上传到AI编码助手、或销售人员要求AI分析机密电子表格。 规模。 多家安全公司的研究表明，现在大多数企业都有敏感数据在缺乏充分监督的情况下通过第三方AI模型流转。常见的泄露途径包括： 直接提示词输入： 员工将个人身份信息、财务数据或商业机密粘贴到AI聊天界面中，而这些界面的服务条款允许基于输入内容进行训练。 企业AI搜索工具： 微软Copilot和Glean等平台对内部文档建立索引，可能显示超出用户授权范围的信息，违反了”按需知悉”访问原则。 AI编码助手： 开发人员将专有源代码上传到基于云的代码补全服务，使知识产权暴露于模型训练流程。 SaaS集成扩散： 连接到企业SaaS工具的AI插件和扩展继承了OAuth令牌，其权限范围远超工作流所需。 监管压力。 这一问题正吸引监管机构的关注。欧盟AI法案和《数字运营韧性法案》（DORA）都要求金融机构和关键基础设施运营商证明其AI工具集成不会造成未经授权的数据暴露途径。美国证券交易委员会的网络安全与新兴技术部门正在积极审查受监管实体做出的AI治理陈述。 专家建议组织部署提示词级别的分类和实时执行系统，在数据到达AI模型前进行检查，将AI工具权限分割到最低必要访问级别，并创建所有流经AI管道的数据的可审计日志。他们指出，没有技术执行力的政策文件并不能阻止数据外泄。 来源： TechRadar, Knostic, Wiz 婷 翻译

Nvidia正将其Vera CPU，一款现已全面投产的88核Arm处理器，围绕一个该公司鲜少领先的指标进行定位：单线程性能。该公司认为，这对于代理式AI的”快速思考、验证和编排”工作负载至关重要。 该芯片于3月在GTC上发布，将于2026年下半年在Dell、HPE、Lenovo和Supermicro的系统中出货。Vera采用基于Arm v9.2构建的Nvidia定制Olympus核心。每个核心采用Nvidia的Spatial Multithreading技术，通过物理划分资源而非时间切片的方式运行两个硬件线程，整个芯片可提供176个线程。 单线程为何对代理至关重要。 Nvidia的论点是，代理式AI系统，规划任务、执行代码、查询数据库、调用工具和验证结果，与传统批处理AI工作负载有着根本性的不同。它们需要多步骤推理链中每一步都能快速、低延迟地响应，这在很大程度上取决于每核心吞吐量而非原始核心数量。Phoronix发布的基准测试显示，Vera在AI相关的CPU工作负载中，特别是在内存带宽敏感的任务上，性能优于Intel和AMD。 Vera提供的内存带宽是其前代Grace的2.4倍，配备1.5 TB的LPDDR5X内存和第二代Scalable Coherency Fabric，可在负载下维持超过90%的峰值带宽。Nvidia表示，一个集成了256个液冷Vera CPU的机架可支持超过22,500个并发代理环境。 生态系统采用情况。 早期采用者包括Meta、Oracle Cloud Infrastructure、Alibaba Cloud和CoreWeave。Los Alamos National Laboratory、Lawrence Berkeley National Lab和Texas Advanced Computing Center等研究机构也在规划部署。 Vera CPU是Nvidia六组件Vera Rubin平台的核心，该平台为额定性能达14.4 exaFLOPS（FP4）的NVL72机架提供动力。Bank of America预计，在代理式编排需求的推动下，数据中心CPU市场将从270亿美元增长到2030年的600亿美元，规模翻一番。 来源： NVIDIA Newsroom、Phoronix、WinBuzzer 婷 翻译

黑客攻击、成人内容被盗和版权执法之间产生了一连串奇异的连锁反应，带来了一个意想不到的结果：被黑客入侵的政府网站正被OnlyFans创作者提交的DMCA删除通知所清除。 据WIRED报道，诈骗者一直在劫持合法的政府网站（通常是维护不善的市政或州级页面），以托管”泄露”的OnlyFans内容广告。诈骗者利用政府域名的权威性来绕过垃圾邮件过滤器和搜索引擎惩罚，同时推广虚假或被盗的成人内容。 意外的清理。 照片和视频被未经授权使用在这些页面上的成人内容创作者，正在向被劫持域名的托管提供商和搜索引擎提交DMCA版权删除通知。当删除请求被接受时，整个页面（包括原本在那里的任何政府服务或信息）都会消失。 结果是网络安全领域的一个悖论：成人创作者正通过一次一份删除通知的方式，不经意地清除被黑客入侵的政府基础设施。这种做法已经变得足够普遍，安全研究人员已开始将其作为一种新兴模式进行追踪。 内容创作者Laura Lux已经在网上发布内容近二十年，她告诉WIRED，每当她发现自己的内容被未经授权使用时，她都会提交删除通知（包括在被入侵的政府域名上）。”我不在乎这是政府网站还是随便一个博客，”她说。”我的内容，我的版权。” 更深层次的问题。 这一现象凸显了两个持续存在的安全漏洞：普遍存在的安全性不足的政府网络基础设施仍然容易受到篡改和劫持，以及诈骗者将成人内容重新用于欺诈性流量生成的无良生态。这两个问题在某些情况下相互抵消，更多是巧合而非策略，并且对于在线安全或政府网络安全来说都不是一种可持续的模式。 婷 翻译

Check Point Research证实，DeepSeek V4生成了近乎可运行的浏览器勒索软件（代号InfernoGrabber 9000），该软件利用Chrome合法的File System Access API加密Windows、Linux、macOS和Android上的本地文件，无需任何原生恶意软件安装或漏洞利用。 这一概念验证揭示了一种新的攻击向量：AI模型独立地将一种理论能力（基于浏览器的文件加密）与一种实用技术联系起来，通过识别并武器化`showDirectoryPicker()`API实现。这是一项合法的浏览器功能，允许网页读取和修改用户所选目录中的文件。 运作方式。 攻击始于社会工程诱饵，一个虚假的”AI头像增强器”或图像超分辨率网页应用，诱骗受害者授予文件夹级访问权限。一旦受害者选择了某个目录（如照片文件夹），基于JavaScript的勒索软件就会利用浏览器文件句柄枚举、读取和加密文件，然后显示勒索通知。由于该勒索软件完全以JavaScript形式在浏览器标签页中运行，终端防病毒产品并非设计用来将其检测为恶意二进制代码。 在Android上，风险进一步放大。Chrome支持完整的文件系统访问，允许网站请求访问DCIM照片目录，个人照片、扫描证件、银行截图和恢复码在此长年累积。iOS Safari不暴露相同API，从而限制了苹果设备上的攻击面。 DeepSeek的角色。 研究人员发现，虽然Anthropic和OpenAI一贯拒绝与勒索软件、凭证窃取或恶意软件生成相关的请求，但DeepSeek V4的限制较少。当使用中性措辞（避免”勒索软件”等术语）时，该模型一致生成了可运行的浏览器勒索软件代码。DeepSeek将其自身输出描述为”一个结合了令人信服的AI超分辨率界面与隐藏勒索软件行为的复杂陷阱”。 该技术既不需要APK安装、原生负载、浏览器漏洞，也不需要root权限，仅需一次权限点击。Check Point通过受控概念验证验证了该攻击，并确认其在所有四大平台的Chromium内核浏览器上均可运行。 来源： Check Point Research、Daily Security Review、Organisator 婷 翻译

英特尔公布了一项名为XBM（Cross-Batch Memory）的新型高带宽内存设计专利，旨在挑战HBM4在AI加速器和数据中心处理器领域的主导地位。该设计利用UCIe互连和后端制程DRAM，规避了传统HBM封装的高成本与复杂性。 HBM已成为AI硬件的实际内存标准，但三星、SK海力士和美光控制的紧张供应造成了结构性瓶颈。英特尔的专利题为”Package architectures having vertically stacked dies for high capacity memory”，提出了一种根本不同的方案。 XBM与HBM的区别。 HBM模式是将DRAM芯片垂直堆叠在逻辑芯片旁的硅中介层上，而XBM则使用连接到UCIe输入输出模块的超高带宽DRAM模块，运行速度高达32 GT/s。内存芯片采用1T1C（单晶体管单电容）单元，在后端制程金属层中制造，而非传统的前端硅区域。这种后端DRAM方案已被包括PSMC（力晶半导体制造）在内的合作伙伴探索。 每个XBM内存芯片设计容量在0.5 GB至5.0 GB之间，输入输出通过基片进行路由。该架构采用内置修复机制，消除了HBM所需的高成本硅中介层，代之以基于UCIe的小芯片连接。 时间线。 XBM目前仍处于专利阶段。行业观察人士预计任何商业实施将瞄准2030年或更晚的时间窗口，将其与其他面向未来AI和高性能计算平台的下一代内存概念归入同一长期类别。 该专利延续了英特尔此前在ZAM技术（与软银和SaiMemory共同开发的无TSV高带宽内存路径）以及英特尔此前描述的NGDB（下一代DRAM桥接）架构方面的工作。这些努力共同表明英特尔正在推动减少对HBM双头垄断的依赖，并创建围绕UCIe构建的开放内存生态系统。 来源： Tom’s Hardware、SemiVision、Part of Style（专利分析） 婷 翻译

Google威胁情报小组、FBI及行业合作伙伴联合捣毁了NetNut，这是一个庞大的住宅代理网络，秘密劫持了超过200万台智能电视、流媒体设备和安卓设备，用于洗白网络犯罪流量。 该僵尸网络又名Popa，通过木马化应用和Badbox 2.0等恶意软件感染设备，感染范围从杂牌安卓电视盒子到数码相框和车载信息娱乐系统，无所不包。设备一旦被攻陷，就会被征用为住宅代理，允许订阅用户通过无辜房主的IP地址路由恶意流量。 行动规模。 在2026年6月的单周内，Google观察到316个不同的威胁集群使用了疑似NetNut的出口节点，其中包括网络犯罪团体和间谍组织。客户利用该网络在密码喷洒攻击中隐藏原始IP地址、访问受害者环境，并掩盖其对被攻陷基础设施的使用。 NetNut与以色列上市公司Alarum Technologies存在关联。法律顾问Omer Weiss表示，该公司已知晓FBI的查封行动，并正在配合调查。 捣毁方式。 Google禁用了NetNut用于恶意软件命令和控制的账户和服务，通过Google Play Protect禁用被感染应用，向受害者推送警告，并将NetNut软件开发工具包的相关技术情报分享给平台提供商和执法部门。FBI查封了与该网络相关的多个域名。 「我们相信，我们的协调行动已对NetNut的代理网络及其业务运营造成了重大损害，使代理运营商可用的设备池减少了数百万台，」Google表示。 此次行动是系列类似打击行动的最新一例。Google此前曾针对最初的Badbox行动，并对住宅代理运营商提起法律诉讼。KrebsOnSecurity和Synthient均在此次捣毁行动前发表了将Popa与NetNut及Alarum Technologies联系起来的证据。 来源： KrebsOnSecurity，SecurityWeek，Google威胁情报小组 婷 翻译