港银收紧内地客开户门槛，严核投资资金源头
近期，新京报贝壳财经记者从多方了解到，自 5 月 26 日开始，香港地区银行在线下为client 开设投资账户时，对所需文件提出了新规，客户必须签署关于资金合法来源的承诺书。 文件资料显示，新增的跨境披露声明核心内容为：开设投资账户者需确认“所有用于支持投资行为及相关结算的资金，均源自中国内地以外的合法渠道”；同时提醒内地居民注意，该项投资账户服务仅面向身处香港的投资者（如在港居住或工作者），且务必保证资金来源的合法合规性。 5 月 27 日，就“香港部分银行开设投资账户需签署声明”这一情况，香港金管局在
医疗AI立法：七大关键维度破局
亟需强化医疗人工智能立法当前，人工智能赋能医学已步入新一轮高速迭代的深水区，国内外应用场景不再局限于单一技术落地，而是呈现多主体参与、全场景覆盖的爆发式增长，其规模与影响远超预期，正根本性重塑医疗健康生态。从患者到医生，从医疗机构到药企，再到医保监管，应用主体实现全链条覆盖，功能从单一辅助升级为全流程生态重构。无论是个人便捷获取健康服务、医生提升诊疗科研效率，还是药企加速创新、医保优化监管，人工智能医疗已不再是可有可无的工具，而是深度融入每个环节的“核心基础设施”，其影响力突破传统边界，深刻改变健康生活方
两图五问详解《人工智能科技伦理审查与服务办法(试行)》
《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》深度解析近期，由工业和信息化部等十个部门共同发布了《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（简称《办法》）。为了帮助大家更准确地理解并落实《办法》，现将核心内容进行如下解读。党和国家始终将科技伦理工作置于重要位置。2022年3月，中共中央办公厅与国务院办公厅联合发布《关于加强科技伦理治理的意见》，对科技伦理治理进行了顶层规划与系统安排；2023年9月，科技部等十部门出台《科技伦理审查办法（试行）》，细化了审查主体与程序；2024年7月，党的二十届三中全会再次重申
律所启动Select Medical收购案审查，吁请股东评估维权选项
一家专注于股东权益的法律事务所今日对外宣布，已针对Select Medical Holdings Corporation（纽交所代码：SEM）近期公布的收购方案启动专项审查，旨在评估该笔交易对现有股东是否公允，以及投资人所持有股份能否获得合理对价。该律所特别呼吁SEM的投资者积极与事务所取得联系，共同研讨法律维权途径及争取额外赔偿的可能性。此次审查的起因是Select Medical于2026年3月2日公布的私有化安排。根据相关协议条款，由公司执行主席Robert A．Ortenzio、执行官Martin
AI 日报：xAI 发布 Grok Build 开发平台，多款大模型与工具更新
xAI 发布 Grok Build 测试版，转型为开发平台；Topview Canvas 推出以分镜为核心的视频制作工具；Merge Gateway 推出可定制 LLM 路由网关；网易有道「子曰 4」全模态大模型开源 AI Models 1 xAI 发布 Grok Build 测试版，转型为开发平台 xAI 向 SuperGrok 及 X Premium+ 用户开放 Grok Build 测试版，整合 Plan Mode、Imagine 多模态生成及 CLI 接口，支持系统级自动化任务调度。💡 推荐理由
毕业论文遭遇AI审查风暴
“听说今年的AI检测标准又收紧了。”正在准备毕业设计的大四学生小李如是说。毕业季即将来临，越来越多的中国高校要求学生在递交毕业论文前必须通过AIGC检测这道关卡。这项检测机制出现的时间并不长，据公开资料显示，知网的AIGC检测服务于2024年才正式推出，当时仅在部分院校进行试点，大多数高校仍在观望阶段；到了2025年，已有超过六成的本科院校和八成的研究生培养单位将AIGC检测列入论文审核流程。然而目前尚无统一规范，各高校设定的"AI含量"上限参差不齐。从已公布的通知及媒体报道来看，多数院校将"AI生成比例
AI时代律师的必答题：掌握智能工具方能赢得客户
如今的律师行业，早已告别了"论资排辈"的旧规则，进入了一个全新的时代——谁善于运用AI技术，谁就能占据优势。过去，律师的核心竞争力往往建立在"信息差"和"经验论"之上；而在AI技术爆发式增长的今天，这一切正在被彻底重构。从解放60%重复劳动的"效率革命"，到打破熟人网络的"主动获客"，2026年，AI已不再是遥远的科技概念，而是决定律师生存发展的基础设施。在这场来势汹汹的科技变革中，不会用AI工具的律师，终将失去触达客户的机会。在传统律师的工作中，"低价值重复"占据了大量时间：整理证据清单、核对合同条款、
开源维护者在 AI 浪潮下的生存挑战
Cobra[1] 目前积压了 243 个未决 issue 和 118 个待处理的拉取请求，而 Afero[2] 也有 114 个 issue 及 55 个 PR 悬而未决。Cobra 作为底层支撑，服务于 kubectl、GitHub CLI、Hugo[3] 等成千上万的工具。当你执行 kubectl get pods 或 gh pr list 时，背后都是 Cobra 在解析指令。Afero 则深深嵌入 Hugo、Cobra 本身以及无数其他项目中。若在 Cobra 上草率合并代码，可能摧毁整个 Kub
人大与信通院联手举办 AI 伦理审查专题研讨会
2026 年 5 月 23 日，中国人民大学人工智能治理研究院第七次“人工智能治理学术研讨会”于人大立德楼隆重召开。此次盛会由中国人民大学人工智能治理研究院携手中国信息通信研究院伦理研究中心共同主办，并得到中国人民大学交叉科学研究院、新时代智慧治理学科交叉中心及书院建设与管理中心的鼎力协办。会议紧扣“人工智能科技伦理审查与服务”这一核心议题，广邀来自中国人民大学、北京大学、首都医科大学、北京邮电大学、中国科学院大学、中国信息通信研究院、北京前瞻人工智能安全与治理研究院、引望智能技术有限公司、科大讯飞股份有
AI 编程的双面性：自写代码的自信与他人的疑虑
开发者之乐：利用 AI 编写代码。开发者之困：调用他人借助 AI 生成的代码。Electrobun 事件，正是这两点矛盾的生动写照。先梳理一下来龙去脉。Electrobun 是一个类似 Electron 的框架。其目标非常明确：利用 TypeScript 构建跨平台桌面应用，同时避免 Electron 的庞大臃肿。其原始架构不仅采用 Bun 取代 Node 作为主进程运行环境，构建工具也选用了 Bun。换言之，Electrobun 名称中的 Bun 并非随意选取。然而到了 2026 年 5 月 23 日，
AI Agent 革新 SAP ABAP 代码审查流程
当代码审查变成一句话：AI Agent 重塑 ABAP 发布范式想象一个场景：你的团队明天要上线一个新的 ABAP 程序，处理跨工厂的库存调拨。传统方式：开发人员自查，技术负责人抽检，走 ATC 扫一遍，填个发布单，批准上线。整个过程依赖个人经验，覆盖面取决于当天谁在做 Review，有没有时间认真看。AI Agent 方式：在对话框输入一句话：五分钟后，你拿到一份结构化的 Markdown 报告：对照 9 个维度逐项检查，每个问题标注了严重级别、SAP 官方规则编号、真实代码证据、以及具体修复方案。最后
AI时代知识产权沙龙落地上海，天启黑马展现全周期AI方案
引言5月22日，由上海市知识产权服务中心、北京柳沈（上海）律师事务所与天启黑马信息科技（上海）有限公司联合举办的“人工智能时代的知识产权战略与风险管控”专题沙龙圆满落幕。活动汇聚了近百位企业知识产权主管、研发及法联精英，共同探讨AI专利审查、AIGC版权归属、数据合规等核心议题，现场气氛热烈，座无虚席，互动频繁。01聚焦三大核心议题，深入剖析AI知识产权风险沙龙围绕专利、著作权、合规等三个核心维度展开深入探讨：中美欧AI专利审查标准差异、AIGC内容的版权边界、大模型训练中的数据合规与商标布局等。嘉宾结合
AI加速发现Linux安全缺陷,Torvalds对智能化代码提交持更严格立场
导语：Linus Torvalds发出警示，Linux主版本开发阶段的大量变更可能“危及长期稳定性”。当前业界正广泛运用人工智能技术对Linux系统进行缺陷排查，例如借助Claude Mythos与OpenAI Daybreak等方案，针对已知案例的漏洞识别日益增多。CloudLinux掌门人 Igor Seletskiy就此评论：“真正的隐忧在于，过去我们通常只会遇到一两例波及多个发行版本的内核级LPE（Linux权限提升）漏洞。而眼下，短短一周内我们就已发现了两例。我们预判这种态势将延续数月，意味着企
Cursor写代码改来改去总不对？试试这套工程化工作流
问题不在AI，在于你的提问方式。安装Compound Engineering插件后，你获得了一套完整的工程化流程——5个斜杠命令加1个持续审查机制，每个都针对日常开发中的痛点。场景：产品经理甩来一句"做个推荐系统"，你转身就问AI要代码。停。先用/ce-brainstorm讨论一轮。它问："推荐给哪些用户？新用户还是老用户？" 你答"都要"。它又问："冷启动怎么处理？没有行为数据时用什么备选策略？" 你愣了一下——这确实没考虑过。它一次只抛出一个问题，每个都戳在你逻辑最薄弱的地方。讨论完毕自动生成一份结构
AI代码审查实战指南
AI代码审查实战指南一、引言：传统代码审查的困境与AI的突破代码审查在软件开发中占据核心地位，然而传统的人工审查模式存在不少难题。一方面，审查质量高度依赖审查人员的经验与精力，极易因疲惫或知识盲点而漏掉问题。另一方面，面对日益膨胀的代码库，人工审查的速度往往难以匹配开发进度。再者，许多隐晦的逻辑漏洞和安全隐患，单凭肉眼难以察觉。AI技术的介入为代码审查注入了新活力。AI能够全天候分析海量代码，凭借卓越的模式识别能力，精准捕捉人类容易疏忽的潜在隐患。借助机器学习和静态分析手段，AI不仅能辅助甚至部分替代人工