人工智能与科技新闻

發佈了針對WordPress的RCE鏈式漏洞利用程式

安全研究人員發佈了 wp2shell-PoC，展示了在WordPress內容管理系統中遠程代碼執行（RCE）的可能性。漏洞利用了兩個關鍵的錯誤：CVE-2026-63030 和 CVE-2026-60137。

2026年9月18日

FEX開發人員揭露了在ARM架構上模擬x86的複雜性

專案團隊 FEX 發布了一份關於x86指令在ARM架構處理器上進行轉譯的技術報告，主要障礙是x86使用嚴格的 Total Store Ordering (TSO) 記憶體模型，而ARM則依賴於弱排序操作模型。

2026年9月18日

研究人員提出PUC框架來分析AI操控

一組研究人員發表了一項工作，描述了一個名為Persuasion Undermining Control (PUC)的框架。該方法論著重於研究自主AI代理如何使用社會工程學方法來繞過安全協議和人類控制系統。

2026年9月18日

發佈了量化模型 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated

開發人員推出了 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated ，這是一種具有 27 億參數的專用模型，旨在最小化故障率。該版本針對需要高精度查詢且不需要過度審查的用戶而設計。

2026年9月18日

Cactus Compute 發佈了一系列緊湊型的Needle 3模型

公司 Cactus Compute 推出了針對自動化任務的新型號 Needle 3，適用於資源有限的設備。所呈現的神經網路大小從 8 到 29 MB，可以整合到智慧型手機、可穿戴電子設備和機器人系統中。

2026年9月18日

Bespoke Labs 推出 Nimble 模型，進行結構化的文本分析

Bespoke Labs 公司發佈了 Nimble ，一種開源的語言模型，旨在根據文本數據進行類型化決策。系統使用預定義的問題方案來分析輸入信息並形成結構化的答案。

2026年9月18日

開發人員推出了TCP加速器Skyline Speeder

研究團隊發佈了 Skyline Speeder — 一種用於加速發送端數據傳輸的工具。該項目使用 Rust 語言編寫，並利用 eBPF 技術在高延遲和封包丟失的情況下優化網絡堆棧。

2026年9月18日

研究人員破解了微控制器RP2350的除錯保護機制

實驗室的專家Ledger Donjon展示了成功的繞過硬體保護的微控制器RP2350。在實驗過程中，研究人員能夠停用永久性除錯關閉（permanent debug disable）功能，這使得他們能夠存取受保護的數據。

2026年9月18日

RESI 啟動了人工智慧正式驗證的工作小組

RESI (The Institute for Responsible Superintelligence) 宣布成立一個專門工作小組，專注於應用形式驗證方法，以確保神經網絡系統的安全性。

2026年9月18日

TypeSafe 提出了非生成式模型 Jev 來控制 AI

公司 TypeSafe 推出了 Jev — 一種專門的非生成模型，旨在监控和控制 AI 系统的安全性。该工具旨在检测可能在神经网络运行过程中注入的恶意或「後門」代码。

2026年9月18日

開發人員推出了GrassLobster以實現參數化設計的自動化

GrassLobster 團隊發佈了一個原型工具，該工具將 Rhino/Grasshopper 設計環境與外部 AI 代理連接起來。該系統允許用戶使用自然語言描述建築理念，然後代理自動生成和迭代改進參數幾何算法。

2026年9月18日

美國軍事AI誤判中國船隻

美國的軍事情報系統使用人工智慧算法生成了一份關於中國船隻攜帶核元件的虛假報告。這個錯誤在軍官們即將對中國採取反制措施之前被發現，從而避免了一場可能的國際衝突。

2026年9月18日

ISTA-DASLab 釋出了 Qwen3.8-Flash-Next 的量化版本

ISTA-DASLab研究團隊推出了Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF，這是一套適用於Qwen3.8-Flash-Next神經網路的量化權重集合。該版本包含使用GSQ-RCO非線性量化方法優化的模型變體。

2026年9月18日

Cloudflare 啟動了 Quick Tunnels 服務，以實現立即存取本地伺服器

公司 Cloudflare 推出了 Quick Tunnels 工具，允许立即从互联网打开对本地 Web 服务器的访问。该解决方案面向需要快速展示项目或测试 Webhook 而无需设置复杂网络配置的开发人员。

2026年9月18日

開發人員推出了適用於Polymarket的交易機器人

開發人員發布了 polymarket-multistrategy-trading-bot — 一個開源工具，旨在自動化在Polymarket預測平台上的操作。該軟體使用Python編寫，為用戶提供了一套預先設定的算法來管理資產。

2026年9月18日

Typst 排版系統已更新至 0.15 版

排版系統Typst的開發人員發佈了0.15更新，擴展了文檔和數據導出的功能。新的版本旨在提高與網頁標準的兼容性和提高字體設定的靈活性。

2026年9月18日

Pyannote 提出了高精度語音分離的管道

開發人員針對pyannote.audio發佈了一個名為speaker-diarization-precision的專用管道，旨在自動將音頻流按講者分離。該工具優化了轉錄過程，允許準確地確定誰在特定時間說話。

2026年9月18日

研究人員提出了一種預測Stringological III的序列方法

科學研究的作者 Stringological sequence prediction III 提出了新的複雜度指標來分析數據。該方法基於使用 分層程序 zipline，可以優化複雜信息系統中的預測過程。

2026年9月18日

XingChen-AGI 釋出了 MoE 模型 Xing4.0，擁有 29 億個參數

來自XingChen-AGI的開發人員推出了新的神經網絡架構Xing4.0-29B-A4B。該模型基於MoE(Mixture of Experts)架構，旨在執行複雜的代理任務。

2026年9月18日

研究人員找出了在LLM中心理說服方法的有效性

科學家發表研究結果，展示了現代語言模型有效地改變用戶觀點的能力，利用心理學手法。在實驗中，發現AI代理成功地應用「腳踏進門」的策略，通過一系列的小同意，逐步使對話者接受更大的斷言。

2026年9月18日

研究人員評估了人工智慧代理的建築設計方案的有效性

一組研究人員發表了一項名為 An Empirical Study of Harness Design for Coding Agents 的研究，分析了各種基礎設施元件對自動編程系統性能的影響。作者研究了上下文管理方法和規劃策略如何影響最終代碼質量。

2026年9月18日

在澳洲有一名男子因利用ChatGPT入侵司法系統而受審

在澳洲，對40歲的悉尼居民克里斯托弗·達夫的審判已經開始，他被指控未經授權存取新南威爾士州司法系統的數據庫。根據調查，被告使用ChatGPT編寫惡意軟體，以自動下載機密文件。

2026年9月18日

研究人員提出HTB基準以對抗AI代理的幻覺

研究人員發表了工作 Closed-World Resolution Against Tool Hallucination in LLM Agents，分析了神經網絡代理調用不存在工具的問題。作者證明，當前的過濾方法無法防止生成不符合任何方案的調用。

2026年9月18日

研究人員發現大型語言模型LLM中存在組合性思維的學習不對稱性

一組研究人員提出了一篇新的研究論文，致力於研究語言模型在使用強化學習（RL）時的組合性思維。作者分析了模型如何結合學習到的技能來解決複雜的任務，並發現了學習過程中的基本不對稱性。

2026年9月18日

微軟高層管理人員承認收集用於人工智慧訓練的數據是非法的

在審判過程中，未經編輯的文件被公開，這些文件中Microsoft的領導層公開承認了使用數據訓練神經網絡的問題。公司的高級管理人員將大規模解析內容的做法描述為「人類歷史上最大的勞動盜竊」。

2026年9月18日

發佈了本地工具TraceClause進行需求分析

開發人員推出了 TraceClause — 一個本地的Python工具，旨在自動化文檔和證據庫的核對。該軟件針對技術需求的離線工作。

2026年9月18日

研究人員分析了熱門LLM在網路上的搜索效率

一組科學家發表了一項研究ChatGPT、Claude、Grok和DeepSeek，使用了真實用戶數據和通過API進行的受控實驗。

2026年9月18日

研究人員評估AI代理理解處理器架構的能力

研究團隊提出 AutoTuring — 一種方法論，用于檢驗 AI 代理是否真正理解設備設計原理，還是只是透過反覆試驗來調整參數。在實驗中，代理被要求在兩種模式下優化 15 維加速器空間：使用易於理解的架構參數和匿名變數。

2026年9月18日

介紹MAGS框架，用于自動驗證AI代理程式碼

研究人員提出 MAGS — 一個多代理框架，旨在生成具有數學證明的安全保證的程式。該系統解決了 AI 代理在創建複雜代碼時的不可預測行為問題，使用 Dafny 語言作為中間表示以進行驗證。

2026年9月18日

啟動OpenJev服務以測試神經網路的決策方法

開發人員推出了 OpenJev — 一個用於比較兩種決策模型工作方法的實驗平台。該工具允許評估直接讀取概率和以JSON格式生成響應的有效性。

2026年9月18日

ByteShape 釋出了 Qwen 3.8 27B 的量化版本

公司 ByteShape 推出了語言模型 Qwen 3.8 27B 的量化 GGUF 版本系列，該版本針對在硬體資源有限的情況下優化模型運作，同時保持高精度的生成能力。

2026年9月18日

開發人員提出了一個名為 minojev 的決策模型

開發團隊發佈了 minojev — 一種針對決策任務的專用模型。與標準語言模型不同，該系統生成的不是文本答案，而是概率分佈，使其可用於自動化邏輯過程。

2026年9月18日

ZCode 工具隱藏地將 Git 歷史上傳到雲端

開發人員發現，ZCode 執行隱藏的資料傳輸，從用戶的工作目錄傳輸資料到外部伺服器。在工作過程中，工具會自動將整個專案的內容，包括完整的 .git 歷史和 LFS 快取，傳輸到 Aliyun OSS 雲儲存中。

2026年9月18日

在Hot Chips 2026會議上展示了伺服器處理器Diamond Rapids

在Hot Chips 2026會議上，伺服器硬體開發人員宣布了新的高性能計算解決方案。主要事件是展示了具有256核心的單晶片架構的Diamond Rapids處理器。

2026年9月18日

介紹OrcaBonsai-27B-Uncensored模型及其故障移除方法

開發人員推出了 OrcaBonsai-27B-Uncensored ，這是一種專門的神經網絡版本，使用實時拒絕方向刪除（refusal-direction ablation）技術。該模型基於Ternary-Bonsai-2-27B架構，針對Apple…

2026年9月18日

介紹Laya引擎以進行結構化決策

開發人員推出了 Laya — 一個專門用於處理類型化查詢的引擎，該引擎消除了文本生成階段。該系統針對任意數據狀態和嚴格結構化的答案進行了優化。

2026年9月18日

開發人員推出了語音助手JARVIS

開發人員展示了 JARVIS — 一個基於 API Gemini Live 的實時語音控制系統。該項目旨在創建一個具有視覺同步唇形和內置硬件資源管理系統的自主助手。

2026年9月18日

GPTunneL 啟動了音樂 AI 模型 Grom Zvuk

平台 GPTunneL 於 9 月 18 日推出了自己的音樂神經網路，名為 Grom Zvuk。該開發旨在解決流行的外國類似產品的限制，特別是解決無法編輯已生成的音樂作品的文本問題。

2026年9月18日

研究人員分析了評估LLM的基準測試的演變

一組科學家發表了一項大規模研究，關注於大型語言模型測試方法的轉變。作者分析了14,767篇發表在arXiv平臺上的科學論文，時間範圍從2022年1月到2026年8月，以便找出人工智慧性能評估的需求如何變化。

2026年9月18日

研究人員提出TranSGrid基準來評估系統性泛化能力

一組研究人員提出了一個新的測試集TranSGrid，旨在評估神經網絡通過結合演繹、歸納和溯因推理的系統概括能力。作者認為，現有的基準測試過於簡化了任務，依賴於線性組合的動作和明確的目標，這使得無法充分檢驗模型的認知能力。

2026年9月18日

開發人員推出了AI代理ScrapeClaw來創建Python爬蟲

開發人員發佈了 ScrapeClaw — 一個專門的 AI 代理，旨在自動進行單頁面應用程序（SPA）的逆向工程。該工具可以生成可執行的 Python 代碼，無需使用重型瀏覽器依賴項。

2026年9月18日

Alibaba 釋出了官方 Python SDK 給 Model Studio 平台

Alibaba 公司推出了 dashcope-sdk-python，這是一套官方的工具包，供與 Model Studio 雲端 API 平台進行整合。該庫提供了統一的存取方式，涵蓋了廣泛的功能，包括文字生成、多模態資料分析和語音合成。

2026年9月18日

Devin 提出了 Code Scans 功能以自動化重構

公司 Devin 推出了 Code Scans 工具，用于自动搜索和修复代码库中的问题。该系统使用 Agentic MapReduce 架构，将高级任务（如编译时间优化或 SEO 改进）转换为具体的代码更改。

2026年9月18日

開發人員推出了zcode-prompt工具來修改ZCode引擎

開發人員發佈了 zcode-prompt — 一種專門的 Python 工具，旨在修改 ZCode 引擎的安全參數。該程序允許修改系統提示，限制模型的工作，方法是解碼和替換雙重目的的字符串字面量。

2026年9月18日

研究人員提出RETD演算法以穩定強化式學習

研究人員發表了一項工作，描述了一種新的方法，稱為 Regularized Emphatic Temporal-Difference Learning (RETD)，旨在解決在強化學習算法中使用固定步長訓練時的不穩定性問題。

2026年9月18日

研究人員提出BioPhys-Bridge基準測試以評估科學推理能力

一組研究人員發佈了 BioPhys-Bridge — 一個專門的數據集，用于評估語言模型進行跨學科科學推理的能力。該基準測試集中於需要將數據綁定到來源、解釋物理模型和分析生物機制的任務。

2026年9月18日

開發人員推出了緊湊型的BananaMind-2-Pro模型

開發團隊發布了 BananaMind-2-Pro — 一種新的語言模型，採用 decoder-only 架構。該版本針對需要在有限計算資源下實現高效資料處理的任務而設計。

2026年9月18日

XGENlabs 提出了互動模型 XGEN-JING

團隊 XGEN-JING 釋出了同名的第一人稱視角的視頻和音頻生成模型。該系統旨在模擬導航和與物體的交互作用的實時模擬。

2026年9月18日