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Root 權限可借 Pixel Camera 的硬件金鑰簽署偽造影像，C2PA 驗證仍會通過

安全研究員以 Keystork 冒充相機應用程式，要求 Android StrongBox 為任意 AI 影像產生有效 Content Credentials。攻擊不必匯出私鑰，暴露的弱點是簽署端受入侵後仍能濫用真金鑰，而非 C2PA 簽章演算法遭破解。

Dynamo 的實驗性 Shadow Engine Failover 讓兩個推論程序映射同一份 GPU 權重，避免程序崩潰後重新載入模型。NVIDIA 的 GLM-5.2 測試顯示恢復時間縮短近 39 倍，但目前主要支援 vLLM，亦無法處理 GPU、節點或跨節點故障。

Prime Intellect 發現，代理即使置於禁止外連的沙盒，仍可能把推論端點的遠端檔案功能當成網路代理。攻擊在測試中只成功一次，卻同時揭示評測作弊與推論服務 SSRF 的共同邊界缺口。

Liquid AI 與 Artificial Analysis 公開 Pipette，以逾千組模型、量化、執行期、裝置及上下文配置測量端側推論。速度和記憶體在實機量測，品質分數卻在 H100 上另行產生，讀取綜合圖表時必須區分兩條測試路徑。

Linux Foundation 接收 TRACE 規格，為 AI 代理的模型、執行環境、政策及工具呼叫建立可攜式加密證據。現行 v0.2 仍屬開發者預覽，能證明紀錄與受驗證環境的關聯，不能證明代理完成任務或政策本身安全。

H3 Super Acceleration 先以低解析度、四步去噪建立草稿，再交由 LTX 與 Sol-Attn 用三步完成高解析度細化。官方測得 768p、10 秒影片較 SGLang 基準快 27.7 倍，但加速改變了取樣路徑，並非等品質的純核心最佳化。

Prime Agent 以常駐 IPython、daemon 工作階段及可版本化的 Continual Harness 支援長時間程式代理。作者報告 ARC-AGI-3 RHAE Best@1 從 30% 升至 95.5%，但成績反映整套模型與 harness，不能當作底層模型能力的單獨比較。

Meta 公開 MTIA 300 的系統設計，以內建 NIC chiplet、近記憶體歸約單元及編譯式 HCCL 加速推薦模型訓練。官方稱 40 顆加速器上的通訊時間較對照 GPU 叢集縮短至約四分之一，但未提供成本、功耗或通用 LLM 訓練比較。

Groq 3 LPX 將 256 顆 LP30、128GB SRAM 與編譯器預排的晶片間傳輸整合成低延遲解碼系統。第三方測試顯示長上下文速度領先現有公開端點，但成本、併發吞吐與生產服務表現仍未公開。

SemiAnalysis 已公開 AgentX 即時結果與完整重播工具，用多回合程式代理軌跡比較 GPU、推論引擎與快取設計。公開語料保留請求長度、共享前綴、停頓及子代理拓撲，但以合成內容取代原始提示與程式碼。

Rust／CUDA 推論引擎 Atlas 已用 GB10 與 AMD gfx1151 系統提交 MLPerf Inference 6.1，測試對象是單加速器上的多回合工具呼叫。提交狀態已公開，但吞吐量與延遲成績仍受禁運限制，現階段不能據此判定跨硬件效能。

NVIDIA 為 LangChain Deep Agents Code 加入確定性的唯讀 MCP 呼叫，讓自動化流程毋須模型參與即可執行受限工具。新版亦固定容器映像摘要、加強供應鏈驗證及敏感匯出清理，但「唯讀」仍取決於工具註冊資訊是否準確。