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安全厂商记录到首个由AI Agent自主完成的勒索攻击，能串联网漏洞利用、凭证窃取、横向移动。同日，微软投入25亿美元成立企业AI服务新部门，Meta承认智能体进展未达预期但新模型追平GPT-5.5。AI安全威胁与商业落地并行加速。
Rohan Paul
Mira Murati创立的Thinking Machines公司为Bridgewater开发了一套可训练的专家判断模型，在金融文档筛选任务中，以29.8%更少的错误率击败前沿模型，推理成本降低13.8倍。该模型通过专家标注而非书面规则，学习识别投资者工作流中哪些事实值得关注。训练采用交错批次、CISPO损失函数和在线策略蒸馏，其中CISPO是一种新的强化学习损失，可限制每个生成token对模型的更新幅度，提升训练稳定性。实验显示，简单提示下模型准确率约46%-50%，专家提示可提升至74%-78%。
数字生命卡兹克关联 7 源
作者使用Claude Fable 5（回归版，订阅会员可用7天）优化其AI资讯网站AIHOT的SEO和GEO。Claude Fable 5自主调研、分析，发现豆包App每天有六千多次真实访问未被统计，以及一个海外网站高频轮询接口等问题。随后，它推翻之前Opus 4.8设计的Cloudflare方案，改用火山引擎CDN，并自行提交工单申请白名单权限。在工程师开通后，它发现遗漏的IP网段问题，礼貌追问并补充备选方案。最终，它完成CDN配置、域名解析切换，并编写运维文档，提醒证书到期时间。整个过程耗时约3小时，作者仅提供初始目标。
IT之家（RSS）
7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学发布首个超导材料发现AI智能体Elements Claw。该智能体采用“专通融合”架构，基于1.25亿分子和晶体结构数据库预训练出1B参数原子基础模型Elements，预测超导性的AUC达0.996，临界温度平均误差在1K以内。通用智能体框架实现工具制造、流程编排、文献复核等自动化筛选流程，并具备自我进化能力。AI仅用28个GPU小时完成240万晶体结构筛选，预测出6.8万个超导候选材料。研究团队已实验合成并验证其中4种：Hf21Re25、Zr4VRe7、HfZrRe4、Zr3ScRe8，临界温度最高达6.5K。相关数据已全部开放，科研人员可免费使用。
华尔街见闻（RSS）关联 4 源
微软宣布成立全新AI业务实体Microsoft Frontier Company，计划投入25亿美元，并调配6000名行业及工程专家，聚焦企业级AI的规模化商业落地。新公司将协助客户完成“Frontier Transformation”，通过深度融合行业知识、AI工程化能力与持续优化机制，为企业设计、部署及迭代AI系统，确保实现可量化的业务回报。微软商业业务CEO Judson Althoff指出，当前企业客户关注重心已从AI技术试验转向投资回报，核心诉求在于放大自身知识资产的同时，严格保障数据安全与知识产权。微软强调，客户的数据、知识产权及竞争优势不会被用于训练模型。新业务将基于开放、多模型、异构AI平台展开，企业可根据不同业务场景灵活选择OpenAI、Anthropic、Microsoft AI、开源模型或行业专用模型。微软计划联合Accenture、Capgemini、EY、KPMG、PwC等系统集成商共同推进。
IT之家（RSS）
安全厂商Sysdig首次记录到一例由AI Agent自主完成的勒索软件攻击，命名为JADEPUFFER。攻击者利用暴露在互联网的Langflow服务中的高危漏洞CVE-2025-3248，无需身份验证远程执行Python代码，获得主机控制权。随后自动收集OpenAI、Anthropic等大模型API密钥，以及阿里云、腾讯云、AWS等云平台凭证，并导出PostgreSQL数据库内容。AI使用MinIO默认账号密码访问对象存储，创建计划任务维持访问。接着转向运行MySQL和Nacos的生产服务器，通过数据库Root账号和Nacos漏洞CVE-2021-29441获取管理权限，植入隐藏管理员账号。攻击过程中，AI生成超过600个恶意代码，包含自然语言注释说明操作目的。当首次创建管理员账号失败后，AI在31秒内自动分析错误、重新生成密码哈希并成功创建。勒索阶段，AI使用MySQL的AES_ENCRYPT()函数加密Nacos中全部1342条配置数据，删除原始表并留下勒索信息。但加密密钥仅输出到终端一次，未保存或上传，导致即使支付赎金也无法解密。Sysdig指出，该攻击证明AI Agent已能自主串联漏洞利用、权限提升、凭据窃取、横向移动、持久化控制及勒索破坏等环节，显著降低勒索攻击技术门槛。建议升级Langflow、加强Nacos安全配置、限制数据库Root权限对外服务，并加强运行时检测。
云头条关联 2 源
2026年7月3日，据Financial Times报道，Anthropic正在关闭一批允许中国公司绕过限制访问Claude的通道，重点涉及Claude Code等AI工具。报道指出，一些中国公司通过云服务商、海外子公司、企业内网、VPN等方式继续使用Claude，绕开Anthropic对中国大陆及中国控制实体的访问限制。Anthropic明确表示，禁止在未支持地区访问或协助访问Claude，包括中国，并称自己是唯一限制向“中国控制公司”销售服务的前沿AI公司，即使相关子公司注册在中国境外也在限制范围内。Anthropic还表示会与合作伙伴持续更新检测系统，识别并封禁违规账号。此次封堵焦点之一是Claude Code，该工具在中国开发者中需求较高，涉及代码开发和模型蒸馏。Anthropic正在针对“中转站”等访问方式采取行动，过去曾通过电脑时区等线索判断用户实际所在地。2025年9月，Anthropic已宣布收紧对受限地区的销售限制，扩大至覆盖相关实体的境外分支。
华尔街见闻（RSS）
7月3日Meta内部员工大会上，CEO扎克伯格承认AI智能体发展速度在过去四个月未如预期加速，公司重组执行不够理想，但预计未来三到六个月内AI投资将带来更显著回报。与此同时，Meta超级智能负责人Alexandr Wang表示，下一代模型“Watermelon”在基准测试上已追平OpenAI的GPT-5.5，其算力较前代模型Avocado高出一个数量级。此前Meta被曝计划推出云基础设施业务，向外部客户出售AI算力和模型访问权限，引发市场对算力过剩的担忧。研究机构SemiAnalysis认为，对外租赁算力并不等同于行业拐点，Meta未来的数据中心和算力采购将进一步加速。Meta今年资本支出预期已上调至1250亿至1450亿美元。
The Zvi（RSS）
Anthropic 的 Claude Fable 5 模型因亚马逊研究人员发现其可被要求“修复代码”而触发美国政府担忧，于6月12日被施加出口管制。Anthropic 通过扩展分类器使模型在超过99%的情况下拒绝此类请求，最终于6月30日完全解除管制，7月1日全球恢复访问。作为短期妥协，部分编码任务将回退至 Opus 4.8，且未来客户将按 token 付费。Anthropic 正与政府及亚马逊、微软、谷歌等合作建立越狱分类系统。评论认为此次事件是白宫过度反应，可能导致美国模型在网络安全领域竞争力下降，而中国模型可能受益。
KITE AI
本期 AI Agents Pulse 双周报总结了近期行业动态：微软推出25亿美元'前沿公司'部门，派遣6000名行业与工程专家直接入驻企业客户，共同设计并大规模部署AI系统。Meta CEO扎克伯格向员工承认，AI Agent开发进展未达预期，尽管已裁员8000人并将7000人调至AI部门，但尚未带来预期收益。此外，阿里巴巴研究员开发了SkillWeaver框架，通过任务执行图按需选择技能，将Agent Token使用量降低99%。其他动态包括：自主防御初创公司Quantum Systems获12亿美元D轮融资；Robinhood CEO预测AI Agent将很快媲美人类交易员；Meta低调发布AI应用Pocket，支持通过文本提示生成互动小游戏；OpenAI CEO提议将5%股权捐赠给美国主权财富基金。
华尔街见闻
7月3日Meta内部员工大会上，CEO扎克伯格承认AI智能体发展轨迹在过去四个月未如预期加速，公司5月大规模重组尚未见效。但Meta超级智能负责人Alexandr Wang表示，下一代模型“Watermelon”在基准测试上已追平OpenAI的GPT-5.5，所用算力比前代高一个数量级。此前Meta被曝计划对外租赁算力，引发市场对算力过剩的担忧，但研究机构SemiAnalysis认为这不代表行业拐点，Meta资本开支反而上调至1250-1450亿美元。Meta和OpenAI均未就相关消息回应。
华尔街见闻
据The Information报道，Anthropic正与三星洽谈定制AI芯片，并已启动自研芯片早期开发。此举追随OpenAI，后者已与博通、台积电合作，计划2026年下半年部署首款推理芯片。自研芯片旨在降低对英伟达GPU的依赖，通过软硬件协同优化模型效率。分析师指出，OpenAI模型偏稀疏，Anthropic模型偏稠密，两者在硬件选择上天然不同。自研芯片需18-24个月量产，短期内不会替代现有算力。Anthropic年化收入已超300亿美元，算力需求快速增长。自研芯片可降低API调用成本，但更核心的是掌握算力控制权，形成技术备选项。英伟达GPU仍具通用性优势，自研芯片更多是建立第二条路线，用于推理等稳定负载。
量子位（RSS）
研究人员利用AI在仅使用28个GPU的情况下，发现了4种此前人类完全未知的超导体。这一成果超越了人类过去100年发现超导体的效率，展示了AI在材料科学领域的巨大潜力。该研究通过机器学习模型预测并筛选出候选材料，随后通过实验验证了其超导性。