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陶哲轩敲警钟！谷歌DeepMind联手五大神殿，用AI向世纪难题宣战
谷歌DeepMind发起「AI赋能数学计划」，集结五大顶尖机构，用最强数学AI探索数学难题。陶哲轩警示要警惕AI滥用风险，还提出论文使用AI的三大建议，如声明使用、讨论风险及明确责任。
面对MCP"工具投毒"，我们该如何应对
近期MCP爆火但安全风险显现，安全机构指其有严重漏洞，会致‘工具投毒攻击’。本文介绍通过客户端/服务器代码复刻攻击过程，剖析MCP客户端和服务端安全风险，还给出阿里云的两种安全监控方案。
DASF:可落地，易执行的AI安全框架
随着AI广泛应用，安全担忧增加，需系统方法论梳理和消减风险。此前Google的SAIF框架原理完整但操作性差，此次介绍Databricks的DASF框架，具体易落地，介绍通用数据中心AI系统四阶段、12组件及62个安全风险与消减方法。
腾讯开源智能体新框架：不用训练无需充值，用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施，但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架，无需训练模型、不依赖闭源API，性能领先，有多个核心亮点和典型应用案例。
AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均，上游获利多。还分析各环节风险，如英伟达怕需求下滑，云服务商有成本和产能风险，OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破，但良率计算方式与传统不同。训练未成功，推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单，财务数据也有隐忧，上市后存诸多疑问。
76%程序员依赖AI？代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程，代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架，有项目级代码生成等优势，能评估代码安全、质量与稳定性，未来将扩充功能，邀开发者参与。
为什么软件工程治理很重要：降低风险但不拖累速度
Sarah Wells 在哥本哈根 Goto 会议称，软件工程治理助团队决策、支持价值交付。糟糕治理会拖慢进度、增加成本。技术策略和组织技术雷达可辅助决策，还能从 DORA 能力学治理。
苹果或搁置自研模型，转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri，这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术，评估外部模型项目已启动，虽未做最终决定，但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 发文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具存在安全漏洞，如凭证泄露、代码执行等。MCP 协议发展快但部分实现有隐患，Docker 分析发现诸多漏洞，还提出强化方法应对。