英伟达推进媒体领域的智能体安全，从欧洲公共广播到全球内容生产

英伟达机密计算扩展，使前沿模型构建者可在全球基础设施上安全扩展

NVIDIA Confidential Computing Expands, Enabling Frontier Model Builders to Securely Scale Across Global Infrastructure

这是 NVIDIA 博客文章，介绍 NVIDIA 机密计算的扩展。文中提到 NVIDIA OpenShell 参考架构，以及新增的 Confidential Bare Metal 部署选项，使前沿模型构建者可在第三方专用基础设施上运行敏感工作负载，同时保留对模型和数据的控制。文章还介绍新的平台安全控制，用于保护传输中的数据、度量平台完整性并实施硬件级访问限制；指出机密计算现提供裸金属、Kubernetes 容器和虚拟机三种部署选项。适合关注模型训练与部署基础设施安全的企业与开发者读者。

Fable 5 的网络安全防护与我们的越狱框架

Fable 5's cyber safeguards and our jailbreak framework

文章在 Claude Fable 5 重新上线之际介绍两方面内容：一是随模型推出的网络安全防护，即检测和阻止危险或潜在危险网络安全用途的安全分类器，并详细列出其设计上要防止和不针对的危害类型；二是与 Glasswing 合作伙伴共同制定的 AI 越狱严重程度框架初稿，说明越狱是绕过模型防护的非常规提示方式，严重程度不一，目前尚无公认框架。适合关注 AI 安全防护与越狱评估的读者。

保护我们的前沿模型训练环境

Securing our frontier model training environment

OpenAI 发布的文章，说明其如何加强对内部前沿模型训练与评估的隔离防护，包括离线环境和高算力红队测试，并用其最强模型对边界进行红队测试。页面提到文章所属栏目为安全与研究发表，发布日期为 2026 年 10 月 23 日。

长时程模型时代的安全与对齐

Safety and alignment in an era of long-horizon models

OpenAI 于 2026 年 7 月 20 日发布的安全类文章，分享在内部使用长期运行模型过程中得到的经验，涉及新的安全风险、观察到的失效情况以及通过迭代部署改进的防护措施；文中还讨论模型持久运行可能带来的安全漏洞等问题。适合关注 AI 安全与对齐的读者。

Stanford CS224V：智能体式 AI（2026 秋）

斯坦福大学 CS224V“Agentic AI”2026 年秋季课程日程页，按日期列出每次课的主题、说明、相关事件与截止时间。已列出的内容包括 9/23 课程导论（如何把会幻觉的 LLM 变成可靠智能体、面向读写与检索的 LLM 算法、可问责 AI）、9/28 知识整理（STORM/Co-STORM 系统，作业 1 发布）、9/30 研究项目选题（AOS 架构、领域智能体等）、10/5 可问责 AI（SMT 约束式检索，SatIR、VERDICT 系统，作业 1 截止）以及 10/7 学生项目选题等。