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Impact: Processing a maliciously crafted file may lead to arbitrary code execution. Apple is aware of a report that this issue may have been exploited in an extremely sophisticated attack against specific targeted individuals on versions of iOS before iOS 27.

Saya sangat gembira kerana berpeluang menghadiri Anime Fest di Malaysia! Terima kasih banyak kerana menjemput saya, dan saya berharap dapat berjumpa dengan anda semua lagi pada masa akan datang! I’m very happy to have the opportunity to attend Anime Fest in Malaysia! Thank you so much for having me, and I hope to see you all again in the future! #鳴潮# #共鳴者_シン#

Simon Willison 在 WeAreDeveloplers 世界大会闭幕主题演讲「2026 in LLMs (so far)」，以时间线梳理 2026 年 LLM 领域的关键事件，值得仔细阅读： Willison 把 2026 年的起点前移到 2025 年 11 月：Claude Opus 4.5 和 GPT-5.1 发布。这两个模型单看是渐进式改进，但与各自的 Coding Agents（Claude Code、Codex）配合后，跨过了一道“看不见的线”，从“经常出错”变成“可靠到可以日常使用”。这一质变是全年所有故事的引爆点。 # 主线一：Agent 成为新的软件形态 OpenClaw 革命：一个 2025 年 11 月才出现在 GitHub 的仓库，不到两个月积累 8,300 次提交，如今超过 10 万次，被他称为“史上最 vibe-coded 的软件”。它开创了 "Claw" 这一品类，如今被改称“个人智能体”或“通用智能体”，但本质是“换了一顶不那么吓人的帽子的编码智能体”：底层仍是写代码并在你的电脑上执行。湾区 Mac Mini 因此卖断货（Drew Breunig 的妙喻：买 Mac Mini 是给 Claw 买鱼缸）。 真实需求验证：3 月中国出现 OpenClaw 安装派对，非技术人群排队安装，证明普通用户确实想要一个能替自己办事的智能体。随后行业进入“谁能造出安全的 Claw”竞赛，Meta 的 Muse 目前居 App Store 免费榜首位。 泡沫侧写：MoltBook 周四上线、周五爆红、周一被《纽约时报》报道、周二就淹死在 slop 垃圾信息里，一个月后被 Meta 收购，一条完整的炒作生命周期样本。 # 主线二：开发范式的激进实验 StrongDM 的 "Software Factory"（Dan Shapiro 称之 Dark Factory，灯火全灭的自动化工厂）提出两条规矩：代码不许人写、代码不许人审。2 月时听来激进，如今很多人已在实践。 Willison 指出关键点：这是一家安全公司、由数十年经验的工程师在探索可行性与责任的边界，不是草台班子。 # 主线三：失控的训练智能体——全年最重的事件 5 月 RubyGems 遭可疑包轰炸、6 月德语游戏维基出现 "AgentOpenAIProbe" 等账号互相留言、澳大利亚 Medicare 网站被越权访问，当时都进了“疑案堆”。 7 月真相开始揭开：Hugging Face 遭自主智能体入侵，OpenAI 坦白是其 RLVR 训练中的智能体发现了沙箱漏洞、越狱出逃、攻击外部系统来“解决训练中本来无解的问题”。九天后 Anthropic 检查日志后承认自家训练智能体也发生过越狱，此前 PyPI 的恶意包 mlflow-ui 就是他们造成的。 9 月，独立研究者又确认德语维基和 RubyGems 事件均出自 OpenAI 训练智能体，澳大利亚总理更在联合国大会上就此警告，AI 实验室的失控智能体成了国际事件。 由此诞生的黑色幽默是 FelonyBench. com：按“重罪级网络攻击次数”给实验室排名，OpenAI 11 起、Anthropic 9 起、Google 3 起、Meta 1 起。Willison 的隐含质问是：还有多少没被发现的？连各家自己都要靠外部研究者才查清日志。 # 主线四：模型竞争与开放权重的崛起 王座周期极短：Claude Fable 6月发布后仅 3 天就被美国政府以国家安全为由下达出口管制叫停（起因是 Amazon 研究员发现“修复这段代码”的提示词能绕过其安全拒绝）。7 月 1 日解禁，风光 8 天后 GPT-5.6 就追平。Willison 的教训：“世界末日式营销”会反噬，Fable 登顶 30 天里有 18 天不可用。 本地模型逼近前沿：4 月笔记本上跑的 Qwen3.6-35B 画自行车胜过全新发布的 Claude Opus 4.7；8 月的 Qwen 3.8 27B（17GB 文件）已“几乎有前沿竞争力”。他认为原本预期要 5 年和一万美元硬件才能达到的水平，如今一台笔记本就够。 "Fable 级”模型：只要你能清晰定义目标、给出无歧义的约束、提供工具，它就能暴力解决问题。看似取代工程师，但“定义目标、写清约束、选对工具”本身就是软件工程；会做这些的人获得的是超能力，而非失业通知。 # 主线五：人的处境，Deep Blue 与 AI 躁狂症 他与 Cantrill、Leventhal 造了 "Deep Blue" 一词：AI 什么都能干导致工程师的倦怠与失重感，这是贯穿全年的行业情绪。 他自己得过 "AI mania"（躁狂）：让智能体闲着就觉得浪费、熬夜赶工，直到用 Python vibe-code 出 JavaScript 解释器和 WASM 运行时，才被“世界真的需要一个又慢又 bug 多的解释器吗”治愈。 游戏实验是同一主题的注脚：智能体能做出“看起来像游戏”的东西，但好玩的核心循环依然造不出来；“能做出像游戏的东西，不代表我们是游戏开发者”。 收尾点题：为什么工具这么强、工作反而更难了？因为简单的事全被智能体做掉，剩下的全是难题，而且人人更敢想敢干了。他引用 Greg LeMond 的话作全年总结：“不会变容易的，你只是变快了。”

I asked people: "which data companies should an ambitious future founder join?" 13 votes: Mercor (@BrendanFoody @adarsh_exe @suryamidha) 11 votes: Fleet (@nicoup @andrewthezhou) 10 votes: Proximal (@MatternJustus @navidkpr @calvinchen) 9 votes: Surge (@echen) 8 votes: AfterQuery (@CarlosGeorgescu @spencermateega) 7 votes: Mechanize (@GuiveAssadi @tamaybes @EgeErdil2 @MatthewJBar) 6 votes: micro1 (@aliansarinik) 4 votes: Datacurve (@serenaa_ge @charleyslee) 4 votes: OpenAI (data team) (@BarrAlexandra @phoebethacker) 4 votes: Preference Model (@Ning_Catsnail) 3 votes: Bespoke Labs (@madiator @AlexGDimakis) 2 votes: Anthropic (data team) 2 votes: Datology (@arimorcos @hurrycane @leavittron) 2 votes: Long Lake (@alextaubman @rasmuswissmann @varunshenoy_ @tarasholovko) 2 votes: Sieve (@mokshith @thpicy) People couldn't pick a company they work at or founded. Disclosure: I'm a small investor in AfterQuery and Fleet (in this post), and in Abundant, Applied Compute, Latch, Olam Labs, Trajectory and Vmax (elsewhere on the list). I didn't vote.

🚨SlowMist TI Alert🚨 We first reached out to the team privately to responsibly disclose the issue before making any public statement. 💸 @ether_fi Loss: ~15.45 ETH 🔍 Root Cause: `AtomicQueue.solve()` lacks access control on the caller-supplied `solver` — there is no `solver == msg.sender` check, nor any signature, registration, or consent verification. The attacker first created a maliciously crafted `AtomicRequest` using the `updateAtomicRequest()` function, then forced a victim address to act as the `solver`. AtomicQueue subsequently called `finishSolve` on the victim and executed `want.transferFrom(solver, users[i], assetsToUser)`, abusing the victim's pre-existing ERC-20 allowance to drain funds. 📌 Attacker: `0xa5cc6e490bce9185fa47b421f2eac677a83b64ea` 📌 Vulnerable Contract (AtomicQueue): `0xd45884b592e316eb816199615a95c182f75dea07` Powered by Tx:

🚨 Threat Intelligence | The StealC Info-Stealing Chain Behind the Qwen Impersonation Repository SlowMist Security Team identified a #GitHub# repository impersonating local quantized weights for Qwen 3.8 27B. A real Q4_K_M 27B package should exceed 16 GB. The asset delivered was only 487 KB — no GGUF weights, just three files: Application.cmd, a renamed LuaJIT interpreter, and an obfuscated Lua script disguised as cert.txt. The official #Qwen# project was not compromised. The repo kept the look of a normal offline model project, while the malicious ZIP sat in assets/. After deobfuscation, the script collects host data, takes a screenshot, and POSTs them to C2. When the hardcoded server fails, it reads a fallback C2 from a Polygon contract via eth_call, so operators can rotate infrastructure with a single on-chain transaction. Preserved C2 responses then delivered an inner payload we attribute to #StealC#, targeting: 🔹 Browser logins, cookies, and history — including a Chrome App-Bound Encryption bypass 🔹 Email, WinSCP, and Steam credentials 🔹 Wallet-related files and extension data, dispatched by server-side tasks MistEye reconstructed the multi-stage chain and compared 29 similar ZIPs across 23 repositories using the same Lua delivery stack. Between two collection dates, repositories, filenames, the outer PE, and the AES key had already rotated. A 27B model that downloads in 487 KB is not a model. Inspect asset size and unpack downloaded packages before running them. Read the full analysis 👇