Google 发布基于 Gemini 3.5 Flash 微调的网络安全模型 Gemini 3.5 Flash Cyber，用于高效发现、验证和修复代码漏洞。该模型通过限制政府及可信合作伙伴的试点计划访问，在 CyberGym 和 Chrome 生产环境等测试中展现了优于主线路基模型和更大模型的高效性能，已用于保护 Google 内部代码库。
推荐理由：官方发布了针对网络安全微调的轻量化模型，提供了在漏洞扫描任务中降低成本并提升覆盖率的实操架构。
Hugging Face 提出 MosaicLeaks 基准，评测深研智能体在处理混合本地与网页信息时的隐私泄露风险。测试显示常规训练加剧了信息泄露，而新提出的 PA-DR 强化学习方法将严格链成功率从 48.7% 提升至 58.7%，同时将答案/全信息泄露率从 34.0% 降至 9.9%。
Hugging Face 讨论前沿模型 Mythos 及其嵌入系统在发现、修复软件漏洞中的表现，指出网络安全是涉及漏洞检测、验证、协调和补丁传播的速度竞赛。作者认为开放代码和工具能为防御方提供结构化优势，并建议采用基于开放组件的半自主 AI Agent，在组织自己的控制范围内运行以辅助安全防御。
Hugging Face 发布第 5 期伦理与社会通讯，总结其团队向欧盟、英国和美国立法者提供 AI 价值观建议，并分享 CEO Clem 在美国国会的证词。通讯还列举了团队在媒体、TED 及 FAccT 会议上的演讲，并宣布将公平与偏见测试应用于多模态模型 IDEFICS。
Hugging Face 机器学习专家系列节目邀请到曾创立并联合领导 Google 伦理 AI 团队的 Margaret Mitchell 担任嘉宾。她分享了在微软开发 Seeing AI 应用时，因发现视觉模型对爆炸场景产生“美丽”等错误描述而觉醒伦理 AI 重要性的经历。