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比特币红队审计报告揭示近5,000个安全问题

一个由16名志愿者组成的比特币安全小组表示，在对比特币生态系统项目进行快速人工智能辅助审查期间，发现了近5000个潜在问题。该小组名为“比特币红队”，成员包括AnchorWatch首席执行官Rob Hamilton和比特币开发者Calle等人，他们利用人工智能工具和人工审查，扫描开源比特币相关代码库以寻找漏洞。 Calle在社交平台X上发文称，平均每人每小时能发现约1个关键漏洞。此次大规模安全审查行动启动之际，恰逢Coldcard硬件钱包遭黑客攻击，导致价值超过1亿美元的比特币被盗。据Calle介绍，在运作的前29.8小时内，团队在390个项目中发现了4962个潜在问题，其中多达720个被认为是高危或严重级别问题。目前，已有21.4%的发现能够被复现。

cointelegraph08/06 18:26

cointelegraph08/06 18:26

比特币矿商向人工智能转型，华尔街不再买单

比特币矿商向人工智能和高性能计算（HPC）的业务转型正在重塑其商业模式，但市场反应已明显降温。根据Blocksbridge Consulting的分析，在2024年6月至2026年8月期间宣布的25项AI基础设施交易中，宣布当日的平均股价涨幅从早期的约24%下降至近期的约10%，中位数涨幅亦减半。尽管合同规模和每兆瓦年化收入持续增长，显示AI托管协议日益有利可图，但投资者已不再仅关注合约金额，转而更看重公司的执行能力、融资状况和长期盈利前景。这一转变在具体案例中尤为明显：早期如Core Scientific与CoreWeave的合作曾推动股价暴涨40%以上，而近期TeraWulf与Anthropic的401兆瓦租约仅带来约5%的涨幅，CleanSpark价值66亿美元的协议涨幅也不足9%。此外，追踪AI基础设施公司的TEM AI基础设施增长指数已较6月峰值下跌约28.5%，费城半导体指数也从7月高点回落近17%，反映出尽管AI需求依然强劲，市场热情已普遍趋缓。

cointelegraph08/06 16:50

cointelegraph08/06 16:50

股东精准减持1.4亿后，业绩重压下魅视科技紧急跨界磷化铟

魅视科技在AI概念加持下，上市后业绩迅速疲软，营收与净利润持续下滑。面对困境，公司于2026年7月紧急注册子公司，跨界布局热门半导体材料磷化铟，计划分两阶段投入超2亿元进行研发和产业化。此举被视为在AI算力产业链中寻找新增长点。然而，跨界动作背后，公司基本面承压明显。2026年上半年净利润预计同比暴跌超70%，主业增长乏力。更引人关注的是，重要股东叶伟飞在股价大涨至高位后，于7月初精准减持套现约1.42亿元，随后公司即发布业绩大幅预减公告。分析认为，魅视科技核心音视频业务护城河不宽，虽尝试发展AI业务，但未能扭转利润下滑趋势。此次跨界磷化铟，技术壁垒高、投入巨大，与其说是战略转型，更像是在业绩压力下挽救估值的无奈之举。新项目尚处初期，对公司业绩暂无实质影响，公司未来面临估值与业绩的双重挑战。

marsbit08/06 13:05

marsbit08/06 13:05

宇树发行市值600亿，梁文锋投了

宇树科技（简称“宇树”）确定科创板IPO发行价为150.8元/股，预计发行市值约609亿元。公司计划于8月10日启动网上申购，市场对其市值预期高达千亿甚至两千亿元，打新热情高涨。宇树科技成立于2016年，主营四足及人形机器人业务。2025年，公司营收达16.99亿元，实现盈利，其中人形机器人业务收入占比已超50%。本次IPO拟募资42亿元，主要投向“智能机器人模型研发项目”。创始人、90后王兴兴上市后持股近30%，有望成为科创板90后首富。公司股东阵容强大，包括红杉中国、美团、腾讯等知名机构。值得注意的是，梁文锋创立的深度求索公司（DeepSeek）也出现在战略配售名单中，获配金额1.41亿元。作为“人形机器人第一股”，宇树科技的上市被视为具身智能赛道的重要风向标。目前，约20家相关公司正推进IPO进程。 2026年被市场视为IPO大年。截至8月初，A股今年已有87家公司上市，首日均未破发，平均涨幅达278%，其中长进光子、臻宝科技等首日涨幅超10倍，但整体中签率极低。宇树科技的发行进一步点燃了市场对硬科技公司打新的热情。

marsbit08/06 13:00

marsbit08/06 13:00

超过一昼夜发现近5000个问题：分析师对比特币生态系统进行大规模审计

比特币安全审计团队Bitcoin Red Team进行了一次大规模生态安全审查，在超过27小时内对近400个项目进行了分析，共发现4962个潜在漏洞，其中85个被评定为“严重”级别，635个为“高危”级别。团队由16名分布于不同时区的成员组成，采用人工审核与人工智能工具结合的方式开展工作，平均每人每小时发现2.31个严重或高危问题。团队表示，大部分严重漏洞已得到相关项目开发者的确认。在提交报告前，他们会在隔离环境中对高危问题进行内部验证。团队承认大规模审计增加了开发者的负担，并就带来的压力致歉，同时强调及时披露对安全至关重要。目前，团队正优化漏洞验证流程，致力于减少无效报告。此前，以太坊基金会在2026年4月公布的ETH Rangers计划中，17名研究人员曾发现785个漏洞并追回580万美元资金。

cryptonews.ru08/06 11:27

cryptonews.ru08/06 11:27

以太坊团队详述：人工智能如何改变智能合约的安全防护模式

以太坊团队发布了由核心开发人员（化名big_tech_sux）撰写的客座系列文章，探讨在人工智能高速发展时代形式化验证的作用。作者指出，大型语言模型（LLM）的进步使得用数学方法证明程序正确性变得更加可行。对于管理着数十亿美元资产的智能合约而言，形式化验证正逐渐从可选方案变为必需品。形式化验证是一种数学方法，能证明程序在所有可能执行场景下的正确性，而不仅限于测试覆盖的范围。例如，可以数学证明函数 f(x) = x/2 的结果永远不会超过输入值。这种方法能发现极其罕见、传统测试几乎无法捕捉的错误，防止灾难性故障。作者承认，过去形式化验证需要大型专家团队构建数学模型并进行复杂证明，过程艰巨。然而，现代的LLM，尤其是随着通用人工智能（AGI）的接近，正在显著简化这一流程。不过，即使借助AI，形式化验证仍然复杂且资源密集，例如将代码转化为形式化模型时可能出现影响结果可信度的误差。文章强调，AI的发展同时提升了攻击者和防御者的能力。作者举例未发布的OpenAI模型曾发现可绕过多层防护的零日漏洞。在此背景下，形式化验证能将优势转向防御方：攻击者只需找到一种能入侵系统的输入序列，而防御者则可利用形式化验证来证明系统对所有可能输入的抵御能力。因此，对于管理巨额用户资金的关键软件（如智能合约），形式化验证已成为“必要前提而非可选项目”。这也延续了以太坊联合创始人Vitalik Buterin此前关于使用AI进行代码形式化验证的讨论。

cryptonews.ru08/06 11:20

cryptonews.ru08/06 11:20

华尔街大型对冲基金遭遇网络攻击，加密货币市场表现稳定

华尔街多家大型对冲基金遭遇网络攻击，但加密市场保持稳定。本周，Point72、Citadel、Two Sigma等基金成为语音钓鱼攻击目标，攻击者利用AI技术伪造高管身份窃取凭证。不过，此次事件未对加密货币市场产生实质影响。比特币价格维持在64,500美元左右，以太坊约1,900美元，整体市值稳定在2.3万亿美元。市场反应平淡，投资者将此视为运营问题而非系统性风险。报告指出，网络犯罪常利用加密货币转移资金，且生成式AI使深度伪造和钓鱼攻击更易实施。尽管大型多策略基金交易涉及加密货币，但暂无证据表明加密交易所或托管方受影响。新规要求上市公司四天内披露重大网络安全事件，投资者对高风险公司要求更高回报。保险业亦面临挑战，复杂攻击或成“不可保”风险，而加密公司保险选项更少。目前调查仍在进行，尚无迹象表明交易基础设施或资产受损。若后续攻击导致市场运作中断，加密市场的平静反应可能改变。

cryptonews.ru08/06 10:51

cryptonews.ru08/06 10:51

伯恩斯坦解读SpaceX上市首份财报，239美元目标价如何成立？

SpaceX发布上市后首份季度财报，二季度营收78.14亿美元，同比增长92%，超出市场预期。伯恩斯坦维持其“跑赢大盘”评级和239美元目标价。该目标价的成立基于三大业务主线协同发展：以Starlink为核心的Connectivity业务是当前利润支柱；AI计算业务收入快速增长但资本开支巨大，其长期价格与容量扩张是关键变量；Starship能否实现完全可复用则关乎远期扩张成本。值得注意的是，伯恩斯坦的预测模型（如2031年5540亿美元营收）仍比管理层提出的万亿美元目标保守，更高的AI计算价格（30-50美元/瓦）和更激进的收入目标被视为潜在上行空间。财报后股价下跌反映了市场对AI投入回报、股票解禁压力及Starship技术风险的持续担忧。

marsbit08/06 10:02

marsbit08/06 10:02

AI能接管实验室了？中国科大最新研究给出真实物理世界的压力测试

中国科学技术大学的最新研究对AI能否接管实验室进行了真实物理世界的压力测试。团队构建了一个机器催化实验室，将实验能力封装为机器可读技能，供AI智能体调用。研究系统评测了48种由不同智能体框架和大语言模型构成的配置，在超过4600次测试中，仅3.3%的AI生成工作流无需人工修复即可直接执行。表现最佳的组合可执行率也仅为28.1%。测试发现，当前AI存在明显局限： 1. 其规划能力难以转化为可靠的实验执行能力。生成长序列、复杂逻辑的工作流仍是瓶颈。 2. AI能够根据实验结果调整实验参数，但基本停留在局部优化，缺乏识别研究策略根本问题、进行科学层面重新规划的能力，例如无法纠正持续存在的关键实验设计遗漏。该研究区分了AI科学能力的三个层次：生成实验计划、生成可实际执行的工作流、根据结果调整整体策略。结果表明，目前AI主要停留在第一层，向第二、第三层的跨越仍有巨大差距。该机器实验室平台既可作为检验AI科学能力的“测试场”，其产生的闭环数据也可用于训练AI，推动其实现从方案生成到端到端自主科学发现的进化。

marsbit08/06 08:31

marsbit08/06 08:31

李飞飞最新访谈：人也不全靠现实数据学习啊

李飞飞在访谈中阐述了World Labs收购机器人公司SceniX的战略布局，核心是推动“空间智能”成为AI下一前沿，让AI能在物理与虚拟空间中理解、推理和行动。她指出，机器人是空间智能落地与验证世界模型的关键应用场景。访谈揭示了机器人发展的核心瓶颈：缺乏足够、安全的真实世界训练与评估数据。为此，World Labs与SceniX将携手构建一个可规模化的“数字训练场”，通过“真实-仿真-真实”的管线，利用仿真环境生成数据来替代昂贵、缓慢且危险的真实数据采集。李飞飞与SceniX联合创始人李昀烛强调，仿真并非取代真实数据，而是互补。它能进行“反事实推理”，系统化地覆盖各种场景变量（如光照、摩擦力），从而在提升机器人系统可靠性的同时，大幅加速训练和评估迭代周期。他们的目标是打造不绑定特定机器人硬件或算法模型的通用基础设施，让不同形态的机器人能在高保真数字世界中高效学习，并迁移到真实半结构化环境（如仓库）中可靠工作。双方团队能力高度互补：World Labs提供世界模型生成与三维重建能力，SceniX则贡献机器人全栈技术与仿真专长。合并后，他们将务实推进，旨在未来几年内于特定垂直领域打造出成功的灯塔客户案例，验证其基础设施在解决实际自动化需求中的价值。

marsbit08/06 08:17

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