Meta发布Brain2Qwerty v2：非侵入式实时句子解码
Meta公布Brain2Qwerty v2，这是非侵入式脑电信号解码研究的最新里程碑。基于当天发表在《Nature》的v1，v2是性能最高的端到端管道，能从原始脑信号实时解码句子。其从字符级性能提升至解码单词和语义，提高整体沟通准确性。该研究有望帮助数百万因脑损伤或疾病无法沟通的人群。
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终端Kai日报
2026年6月30日 · 刚刚更新 · 已收录 4 条
Claude Code 打开 GitHub 仓库即执行隐藏恶意代码，攻击者可获完全控制
安全研究人员在 Mozilla 的 GenAI 漏洞赏金平台 0DIN 发现新攻击向量。一个看似正常的 GitHub 仓库包含 setup 脚本，该脚本运行时从 DNS 条目拉取命令并执行，恶意代码从未存在于仓库中，对扫描器、代码审查和 AI 智能体不可见。开发者使用 Claude Code 等 AI 编码工具打开该仓库时，Claude Code 在设置过程中遇到常规错误消息后自动运行该脚本，打开反向 shell，攻击者可窃取 API 密钥和登录凭据并维持持久访问。研究人员建议 AI 智能体应在运行前显示 setup 脚本内容，开发者应将第三方仓库的 setup 说明视为不受信任代码。
OpenAI 报告：绘制欧洲 AI 劳动力机遇版图
OpenAI 发布新报告，分析 AI 对欧盟就业的影响，划定哪些职业面临自动化、增长或工作流程变化。
DiScoFormer：一个跨分布同时估计密度与分数的单一Transformer模型
DiScoFormer（Density and Score Transformer）是一个无需重新训练即可从数据点估计分布密度和分数的单一模型。它利用Transformer的交叉注意力机制，在单次前向传播中输出密度和分数，并通过一致性损失实现分布外自适应。在100维空间中，DiScoFormer比最优调参的核密度估计（KDE）降低分数误差约6.5倍、密度误差超过37倍，且随样本量增加持续提升，而KDE内存耗尽。模型基于高斯混合模型训练，可泛化至非高斯分布（如Laplace、Student-t）及未见过的多模态混合。