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ASCII Smuggling 從提示注入轉向郵件攻擊，隱形 Unicode 擾亂分類器分詞

Microsoft 發現釣魚郵件把不可見的 Unicode Tag 字元插入金融關鍵字，藉此改變規則與機器學習分類器看到的 token。攻擊高峰每日超過 230 萬封，顯示 AI 紅隊技術已開始反向滲入傳統資安攻防。

SGLang Simulator 以 CPU 攔截執行期元件，模擬排程、批次與多層 KV cache，而不真正載入模型或執行 GPU 核心。團隊宣稱兩款 Qwen3 在 H20 的主要指標誤差低於 5%，但硬體與模型覆蓋仍有限。

Truespar 公開 Paddock 的排程器、分頁 KV cache、記憶體管理及自製 CUDA kernels，並提供 OpenAI、Anthropic 相容介面。作者基準顯示它在部分單卡工作負載勝過 vLLM 與 SGLang，但尚無獨立重現，且不支援張量平行、ROCm 或 Metal。

OpenAI 的新旗艦模型允許工具在背景執行時繼續推理，並可透過 WebSocket 接收中途修正。更強的代理能力伴隨新的遷移限制，以及首次達到 Critical 級別的網路攻擊能力。

新版加入 `--lazy-mode`、量化工作記憶體上限及逐列分片串流，讓超大型張量不必一次載入 RAM。它也初步支援 Qwen3.8-Flash-Next 與 Nemotron-3-Puzzle，但前者的效能最佳化及部分硬體相容性仍待完成。

研究者發現，學生模型反覆對一個查詢取樣並接受教師的 token 級監督，300 步後可覆蓋完整資料訓練所到達狀態的 71.5%。加入語意相異的 16 個查詢可把覆蓋率推至 98.9%，但結果仍限於指定的小型模型、教師與基準。

開源 Personal AI Router 可在 Windows、Linux 與 macOS 節點間調度 Ollama 或 LM Studio 的獨立請求。它適合提高多代理併發量，卻不是分散式模型執行引擎，單一模型仍須完整放入一台機器。

IFM 發布 0.9B 至 375B 的 K2 Horizon 模型家族，其中 36B 版本把 MoE 路由延伸至注意力的 value 投影。權重與部署配方已可取得，但官方所稱的「完全開源」仍領先實際交付進度。

Coder 的 Agent Relay 讓 Cursor Cloud Agents 在客戶管理的工作區執行命令、讀寫檔案及存取內部服務。這種分離可縮小原始碼暴露面，卻不等同於完整自託管，推理、規劃與工作階段編排仍由 Cursor 雲端負責。

新版讓 MCP OAuth 客戶端以 URL 發布身分中繼資料，減少逐一向授權伺服器註冊的需求。它也讓沙箱內建檔案工具讀取開發工具設定，包括可能含 token 的 `.npmrc`，部署者應重新檢查預設授權。

Salesforce AI Research 發現，保護原始提示後，在每個 KV head 隨機保留推理 token，準確率可匹配多種內容評分策略。H200 的 32K 輸出測試中，它比 TriAttention 多處理 32% 至 43% token，但短輸出與長程式碼提示不一定受益。

新方法以大型教師模型合成任務資料，再訓練每項函式專屬的 LoRA，讓後續請求不必呼叫遠端模型。它在困難測試集取得 83.6% 語意正確率，但編譯仍需要教師 API、約 40 GB 加速器記憶體及輸出驗證。