Simon Willison summarizes a PromptArmor report about Microsoft Copilot Cowork and agentic data exfiltration risks. The issue involved agents sending messages to a user’s own inbox without approval, where rendered external images could trigger requests to attacker-controlled sites. Because OneDrive can create pre-authenticated download links, a successful prompt injection could leak links that allow attackers to download files.
Microsoft 於 Hugging Face 發表 Differential Transformer V2(Diff-Transformer V2)。延續 V1 透過雙注意力地圖相減來消除雜訊的設計,V2 重點解決了計算與記憶體開銷問題。新版本引入了高度優化的 CUDA 核心與 FlashAttention 整合,並釋出預訓練模型與 Hugging Face 整合,讓開發者能以更低成本部署具備強大長文本與抗噪能力的模型。
微軟推出的 Florence-2 是一款強大且輕量的視覺語言模型(VLM),僅有 232M 與 770M 兩種參數版本,卻能高效處理 OCR、目標檢測、圖像描述等多種任務。Hugging Face 官方部落格發布了這篇實用指南,詳細教學如何使用 Hugging Face 的 transformers 與 peft 函式庫,在自訂資料集上對 Florence-2 進行微調(Fine-tuning),並利用 LoRA 技術降低顯示記憶體需求,非常適合想在邊緣裝置或有限資源下部署視覺 AI 的開發者。