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  1. Hugging Face 社区博客68

    OncoAgent:一个用于隐私保护肿瘤临床决策支持的双层多智能体框架

    研究团队发布了开源肿瘤临床决策支持系统OncoAgent。该系统采用双层多智能体框架,结合LangGraph拓扑与四阶段Corrective RAG流程,检索超过70份权威临床指南。系统根据查询复杂度,将任务路由至9B参数的速度优化模型或27B参数的深度推理模型,两者均通过QLoRA在AMD MI300X硬件上使用包含26万余病例的数据集进行微调。系统强制执行严格的零受保护健康信息政策,并通过三层反射安全验证器确保安全,支持完全本地部署以保护患者数据主权。

    推荐理由:这个开源肿瘤AI系统把多智能体、RAG和隐私合规全塞进一台AMD服务器,临床落地又近了一步,不是那种只发论文不交代码的项目。

  1. Cato AI Labs:AI安全原创研究85

    Aim Labs 披露 Microsoft 365 Copilot 零点击漏洞 EchoLeak 可实现数据外泄

    Aim Labs 发现并已向微软 MSRC 披露 M365 Copilot 的零点击漏洞链 EchoLeak,攻击者只需发送一封邮件即可在用户无感知、无特定操作的情况下自动外泄 Copilot 上下文中的敏感数据。

    推荐理由:安全团队原创拆解了 EchoLeak 零点击攻击链与 LLM Scope Violation 概念,读者可据此评估其他 RAG 应用的同类暴露面。

已经到底了