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∞ 智谱偷传数据风波扩大 有企业要求说明是否跨境传输

用户的数据被智谱打包上传到了哪里了?就在智谱道歉后,ZCode“偷传数据”争议又烧向了“数据出境”。


ZCode界面

9月19日晚,太原承明科技有限公司(下称“承明科技”)对外正式公开向北京智谱华章科技股份有限公司(下称“智谱”)发去的函件,就智谱旗下AI编程工具ZCode涉及的代码库数据上传问题,披露了更多信息,同时表示保留进一步采取法律行动的权利。

整个项目核心资产差点被偷?

据了解,事件可最早追溯至9月18日,个人开发者ferstar于当天凌晨在技术论坛发文称,自己在本地发现了一个大小313MB的加密压缩包,状态文件显示该文件包括了自己某个10G大小的商业项目的几乎全部核心资产,但由于上传失败一直卡在本地,直到被发现时已失败了564次。


ferstar在对ZCode客户端逆向后发现,在用户处于登录状态时,客户端会生成工作区快照,包含完整Git版本历史、LFS缓存、reflog等内容,并在本地加密后被智谱上传至阿里云OSS。

该开发者还提到,加密过程中使用的RSA公钥由服务端下发,本地生成的加密包连用户本人和客户端本体都无法解包,且上传机制默认常开,客户端界面中没有任何开关能够真正关闭。


ferstar还原的ZCode上传链路

文章发布后迅速引发关注,有多名用户按照ferstar方法成功复现,确认存在机制。

到了当天下午,智谱通过ZCode用户群致歉。智谱解释,问题源于ZCode的“代码库索引”功能,该功能用于支持会话检查点恢复、历史版本回退及Repo Wiki(仓库百科)等功能,其中Repo Wiki在生成页面时可能触发仓库数据上传。

智谱表示,由于该功能上线初期默认开启,导致部分用户受到影响,因此深感抱歉。但智谱承诺,Wiki页面在云端生成后,相关上传数据会“立即销毁,不会保存”,并称有关问题目前已经修复。

智谱还宣布将于近期开源ZCode代码库,引入第三方评估人员审查系统运行情况,并为全体用户提供一次额外的周额度重置。


ZCdoe在用户群内道歉。图自IT之家

数据被指疑似流向新加坡

不过,承明科技则对智谱数据实际上传范围、流向及所谓的修复时间,提出了质疑。

承明科技在函件中称,通过自行技术取证,发现自8月28日到9月14日期间公司有超过6个工作区遭到ZCode上传云端,其中最大一个体积达到391.94 MB。

另外承明科技还有一个项目的工作区目前也被打包,但由于上传失败了32次仍未能成功送达智谱云端,因此留在本地未被删除。“该情形足以证明:贵司的处理行为系自动触发、批量发生,不以本公司任何明示或默示的同意为前提。”


承明科技抖音号

承明科技指出,被上传的内容也并非智谱官方所称的“代码片段”,而是结构完整的归档文件,包含项目完整源代码及系统架构设计、完整的版本控制历史(含已删除的历史提交和引用日志)、数据库口令、接口密钥、云服务凭证及证书、员工及终端用户的个人信息,以及未公开的研发规划和商业计划,这些都远超《ZCode隐私政策》载明的收集范围。

与此同时,承明科技还披露了一个数据实际流向问题。

承明科技发现,ZCode客户端的全部网络请求都指向zcode.z.ai与cdn-zcode.z.ai域名。而据Z.AI平台缔约主体及个人数据控制者为JINGSHENG HENGXING TECHNOLOGY PTE.LTD,注册地为新加坡,该隐私政策并载明“服务通常自新加坡提供”、“您的个人数据通常在新加坡处理”。

据智谱在港交所招股书显示,JINGSHENG HENGXING为智谱于2023年11月在新加坡注册的间接全资子公司。在ZCode英文版中,其协议和隐私政策中明确,由JINGSHENG HENGXING提供服务和负责数据处理。但中文版的ZCode用户协议则规定,服务提供方是“北京智谱华章科技股份有限公司”,隐私政策也规定数据处理者是“北京智谱华章”。

中文ZCode隐私协议还提到,所有中国在中国境内运营中收集、产生的个人信息存储于中国境内,不会跨境传输或存储。如需跨境传输或存储,除法定免告知情形外都将事先告知并征得用户同意。


ZCode隐私协议

因此,承明科技要求智谱说明,ZCode实际数据处理主体,以及是否存在跨境传输或境外存储。

除此之外,在公开函件中,承明科技向智谱还提出11项主要要求,包括停止相关数据处理、删除已上传数据及缓存备份、披露数据处理及访问记录、说明是否与第三方共享或用于模型训练,以及提供删除证明等,并需要智谱在10月10日前书面答复。

目前,针对承明科技的发函,智谱暂未就此作出进一步回应。但ZCode已于9月19日发布了3.14.0版本,更新日志中明确提到,“修复仓库百科异常上传的问题”。

∞ iPhone 18 Pro拿下DXO影像全球第二 仅次于华为Pura 80 Ultra

iPhone 18 Pro系列才刚刚上市,评测机构DXOMARK就公布了该机的影像测试成绩。在DXOMARK第六版影像测试基准下,iPhone 18 Pro最终获得172分,位列全球影像排行榜第二,仅次于175分的华为Pura 80 Ultra。


从具体表现来看,iPhone 18 Pro在曝光、动态范围、人像、低光以及视频等方面均有不错表现。


DXOMARK表示,该机曝光控制基本准确,拥有较宽的动态范围;得益于新增的可变光圈,拍摄多人合影时能够自动扩大景深,让更多人物保持清晰。



人像方面,iPhone 18 Pro在对比度和肤色还原上相比前代有所改善;低光环境下也能保留较多细节,在纹理和噪点控制之间取得较好平衡。

视频则是iPhone 18 Pro此次表现最突出的项目之一。

DXOMARK称,其视频防抖效果出色,即使在跑动状态下拍摄,画面依然能够保持平稳自然。

同时,视频中的纹理、噪点控制较好,不同变焦焦段之间的切换也更加平滑。

当然,iPhone 18 Pro也并非没有短板。

在部分高反差场景下,画面仍可能出现高光溢出的情况;远距离长焦表现也略逊于部分旗舰竞品。

视频录制时,白平衡稳定性还有提升空间,在不同光线环境下偶尔会出现较明显的变化。

相比上一代iPhone 17 Pro,iPhone 18 Pro主摄此次加入可变光圈,在多人合影以及复杂场景中能够获得更大的清晰范围。

此外,新机在纹理处理策略上也有所调整,能够保留更多细节,相比部分竞品,iPhone 18 Pro画面中可感知的AI处理痕迹更少,同时眩光控制也有所改善。



∞ 匈牙利新研究:刷手机最伤脑的不是“刷多久” 而是“怎么刷”

很多人担心自己刷手机时间太长,但一项新研究提醒我们,更该警惕的,可能不是“刷了多久”,而是“怎么刷”。这项研究来自匈牙利塞梅威斯大学,发表在《心理学学报》(Acta Psychologica)。

研究者发现,问题性智能手机使用并不只由性格决定,更与自控力薄弱和强烈的“错失恐惧”有关。

而且,手机对心理和身体的影响似乎走了两条不同的路:怎么用,更关系到注意力和记忆,总时长,则更关系到身体。

研究者强调,这项研究并不是要“妖魔化”手机,而是想看清哪些用法真正值得警惕。

三类手机用户,和一个出人意料的结论

研究对象是18至35岁的学生。参与者报告了自己每天主动使用手机的时间、用手机做什么、手机使用是否打断了原本的任务,以及不用手机时是否也会惦记它。

研究者还评估了神经质、自控力和错失恐惧(FOMO),其中神经质指容易体验到焦虑、悲伤、恐惧和愤怒等情绪的倾向。

参与者按习惯被分为三类。“纯社交型”主要用手机沟通、维系关系和结识新朋友。

“轻度内容型”每天花不到四五个小时看新闻、娱乐、刷社交平台和被动浏览,而约三分之一的人属于“重度内容型”,每天四五小时甚至更久,主要是在消费内容,而不是与人交谈。


(从左至右)塞梅尔维斯大学健康科学学院高级研究员、该研究的主要研究员乔安娜·塔卡奇博士,以及负责该研究体格测量工作的助理讲师兼专家贝娅塔·塞雷盖利。图片来源:塞梅尔维斯大学/博格拉卡·泽莱

研究负责人、塞梅威斯大学健康科学学院的高级研究员Johanna Takács博士说,主要发现是,单靠性格,比如高神经质,并不会让人沉迷手机。

更容易出现负面情绪,比如焦虑、抑郁或压力的人,不会自动成瘾。真正起作用的,是他们控制行为、情绪和冲动的能力,以及对错过信息的恐惧有多强。

换句话说,性格可能会带来脆弱性,但如果没有失控的冲动,或者对错过社交体验的焦虑,未必会发展成问题性使用。

这个结论有一点“解压”的意味:容易焦虑的人,并不注定沦为手机的俘虏。

被动刷屏:注意力被切成碎片

研究指出,被动消费内容是一种特别值得担心的行为。社交动态和短视频会连续不断地送来新刺激,把注意力从一个内容拉向下一个。

长期暴露在这种模式下,可能让持续专注变得更难,并加重精神疲劳。

在认知测试中,“重度内容型”用户在注意力和记忆方面的表现,低于同龄人的预期。他们还睡得更差,更强烈地追求新刺激,也更难抵挡查看手机的冲动、更难延迟满足。

打个比方,被动刷屏就像不停地换台,每个节目都只看几秒,看了一晚上,却记不住任何一部。

这或许也解释了,为什么有人刷了几个小时却觉得脑子更累,而另一些人聊了同样长的时间却神清气爽。

时间不是没关系:低头族的“脖子账”


时间依然重要,但主要体现在身体健康上。更长的使用时间与姿势相关的影响有关,这些影响可能不止于颈部不适,还可能涉及平衡、反应时间和日常活动。

参与身体测量的助理讲师Beáta Seregély解释说,人们把手机拿在腰部或胸前低头看时,头会前移,形成“前伸头姿势”,也叫“手机颈”,这会给颈部带来额外压力,可能造成疼痛或颈椎关节的早期磨损。

颈部有感受器,负责告诉大脑头部的位置,长时间保持前伸姿势,这些信号可能发生变化,进而导致平衡问题。

这些影响不限于看手机的那几分钟,也可能影响日常动作。头越往前,颈部要托住的重量就越大。

别急着扔手机:更健康的用法

需要强调,这项研究发现的是相关性,而不是因果关系,所以不能证明手机使用直接造成了这些心理或身体差异。它更像一张提示图,帮助人们找出哪些行为值得更多关注。

研究者并不主张禁止智能手机,也不主张责怪年轻人,而是支持帮助用户更有意识地决定何时、为何以及如何拿起手机。

具体做法包括:关闭不必要的通知,尤其是社交媒体和通讯软件的提醒;给社交媒体设置时限;睡前避免使用手机;坚持锻炼;让屏幕更接近视线高度。

心理层面的方法同样重要:行为训练和心理支持,可以帮助年轻人增强自控力、减少对错过社交活动的焦虑。当这些压力减轻,敏感、焦虑或容易紧张的人,也许就不太容易养成问题性的手机习惯。

∞ 国庆假期调休今天要上班 苹果用户感慨iPhone闹钟终于会响了

根据官方公布的国庆节放假安排,10月1日(周四)至7日(周三)放假调休,共7天,9月20日(周日)、10月10日(周六)因调休需要上班。而今天,iPhone用户终于迎来了一次调休闹钟实战。


不少网友在社交平台发帖表示,自己的iPhone闹钟终于会响了,再也不用担心因为周末调休上班而睡过头。



这得益于iOS 27新增的调休闹钟功能。


iOS 27正式版于上周推送,时钟App新增“工作日(含调休)”选项,可以自动识别中国大陆法定节假日以及调休工作日。

用户只要在设置闹钟重复周期时选择“工作日(含调休)”,后续基本就不用再操心。

遇到周末调休上班,闹钟会照常响起;碰上法定节假日或正常休息日,闹钟则会自动“放假”。

不过,也有部分iPhone用户今天吐槽闹钟依然没响。


原因其实也很简单:要么手机还没有升级iOS 27,要么虽然升级了系统,但闹钟仍然使用原来的星期重复设置,没有切换到“工作日(含调休)”。



在iOS 27之前,iPhone闹钟只能固定选择周一至周日中的具体日期,碰到节假日调休,就得用户自己手动开关闹钟。

如果忘记调整,调休上班当天就很容易出现“人还在睡,班已经开始上了”的尴尬情况。

如今加入调休识别后,iPhone闹钟终于不用再让用户每逢节假日手动操心了。

∞ 贾跃亭连发9款机器人:覆盖人形与四足两大形态 最低9990美元起

9月20日,Faraday Future(FF)举行EAI机器人新品发布会,发布9款配置的EAI机器人本体新品及4套行业生产力解决方案。9款机器人覆盖人形与四足两大形态,涵盖Futurist、Master、Aegis三大系列,售价自9990美元起。



其中,FF All-New Futurist定位旗舰级全尺寸职业型人形机器人,拥有51个主动自由度,升级高阶灵巧手后最高可达71个自由度;搭载1,152瓦时双电池,支持约8小时标准工况运行及自主充电。Ultra版搭载NVIDIA Jetson Thor,算力达700 TOPS,可结合VLA、世界模型与任务规划能力,面向科研、具身智能开发、企业服务及工业应用等场景。标准版售价89900美元,Ultra版售价129900美元。


FF Master Mini系列定位教育及运动竞技型人形机器人,身高约95厘米、重约19.5公斤,提供48、117、200 TOPS三档算力,支持编程教育、开放开发、娱乐表演及机器人足球竞技。该系列起售价9990美元,Pro版12990美元,Ultra版17990美元。


FX Aegis系列新增轻量、中型和大型轮足产品。其中,FX Aegis Hyper为大型工业级四足机器人,面向极端环境与重载任务,起售价137,900美元;FX Aegis Mega为中型工业级轮足机器人,最高承载50公斤,可连续通过25厘米楼梯、跨越80厘米单级障碍,支持双电池热插拔,空载续航不低于5小时,售价74,990美元;FX Aegis Classic Ultra-W定位安防陪伴型轻量轮足机器人,机身约22公斤,售价12990美元。


同期发布的4套解决方案覆盖K-12教育、科研、安防和巡检场景。K-12教育方案提供Blockly、Python和ROS三级课程及配套竞赛体系;安防方案支持多机管理、自主巡逻、多模态感知及告警联动;巡检方案面向能源、电力、制造、矿山等场景,由Aegis Mega承担大型园区高频巡检,Aegis Hyper进入极端及高风险区域。

FF方面表示,其EAI机器人世界已升级至2.0,产品体系覆盖人形、四足和轮臂三大形态,Futurist、Master、Aegis、Navi和Faber五大系列,共计11个型号、24款产品。FF创始人贾跃亭称,FF要构建由通用泛化EAI大脑支撑多种本体形态,并通过Agents、Skills和真实场景数据持续进化的机器人生态。