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MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据

MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847（MongoBleed）漏洞，该漏洞 CVSS 得分 8.7，可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发，影响 2017 年后版本，部分云环境和服务器有风险。

翻译大型或复杂文档一直是痛点，免费工具效果差或限制文件大小，付费成本高。infrost开发的DeeplxFile基于Deeplx和Playwright打造，免费、不限文件大小，擅长处理超长文本和复杂Excel公式，还能转PDF为可编辑文件。

雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。

谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。

2025年5月6日，智源研究院在全球开源创新论坛发布中英文高质量数据集CCI 4.0，同步在多平台开源。CCI 4.0规模大，处理严格，此前CCI系列反响好，未来将持续建设中文预训练语料库。

最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。

文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。

Suna是Kortix推出的全球首个开源通用型AI Agent，核心突破是“执行力”，能像人类员工操作数字工具。它开源透明，是全能数字员工，已落地多场景，有五大核心功能。还给出部署方法和同类对比。

在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。

具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。