HORIZON 日报

CPUID 官方网站遭遇供应链攻击，其热门工具 CPU-Z 和 HWMonitor 的下载链接被重定向至恶意的 Cloudflare R2 存储桶。攻击者用嵌入了恶意软件的版本替换了合法安装程序，导致部分用户的 Windows Defender 立即发出病毒警报。项目维护者初步确认服务器上的文件完好无损，但网站上的下载链接已被篡改。 此次事件至关重要，因为 CPU-Z 和 HWMonitor 是开发人员、系统管理员和硬件爱好者用于验证系统规格和监控健康状况的行业标准工具。如此大规模的泄露使大量用户在信任软件的伪装下面临数据窃取、勒索软件或未授权远程访问的风险。它凸显了软件分发渠道的脆弱性，以及绕过传统边界防御的供应链攻击所带来的严重风险。此外，这可能会侵蚀用户对官方供应商网站的信任，迫使他们依赖带有自身风险的第三方镜像站点。 攻击途径涉及劫持网站的 HTML 代码，将下载按钮重定向到托管恶意可执行文件的外部 Cloudflare R2 对象存储，而非直接破坏 CPUID 服务器上的实际文件。早期报告显示 Windows Defender 成功标记了下载的恶意安装程序，但误报疲劳仍是安全专业人员关注的问题。维护人员表示正在调查此次泄露，同时确认其后端基础设施上存储的原始文件未受损害。

新加坡国立大学的研究人员推出了 DMax，这是一种针对扩散语言模型（dLLMs）的新框架，通过减轻误差累积实现了激进的并行解码。其核心创新在于将解码重构为渐进式自我精炼过程，使模型能够在生成过程中纠正自身的错误预测，而不是立即锁定这些预测。该方法利用 On-Policy Uniform Training 和 Soft Parallel Decoding 统一了掩码和均匀训练策略，同时将中间状态表示为预测嵌入与掩码嵌入之间的插值。 这一进展意义重大，因为它解决了扩散大语言模型的主要瓶颈，即当并行解码过多令牌时，早期的错误猜测通常会像滚雪球一样导致输出质量下降。通过使模型能够有效修正自身错误，DMax 在不牺牲准确性的前提下释放了并行生成的理论速度优势，其推理速度有望媲美甚至超越传统的自回归模型。在 H200 GPU 上实现的每秒 1,338 个令牌的性能表明，实时生成式人工智能应用取得了重大飞跃。如果得到广泛采用，这种范式可能会将行业标准从顺序令牌生成转变为高度并行化的过程，从而大幅降低大规模部署的延迟。 实验结果显示，与原始的 LLaDA-2.0-mini 相比，DMax 在 GSM8K 基准测试上将每次前向传播生成的令牌数（TPF）从 2.04 提高到 5.47，同时保持了相当的准确性。在 MBPP 编码基准测试中，TPF 从 2.71 增加到 5.86，证明了其在不同任务上的稳健性能提升。该系统在使用两块 H200 GPU 且批量大小为 1 的情况下，平均吞吐量达到每秒 1,338 个令牌，凸显了其在低延迟场景下的高效性。该方法依赖于将中间解码状态表示为软插值，与僵化的二进制掩码到令牌转换相比，这保留了不确定性并促进了更轻松的修正。