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“偷传数据”引争议后，智谱上线“零数据留存”机制
2026-09-21
红星资本局9月21日消息，近日，智谱旗下AI编程工具ZCode被指存在“静默上传用户本地仓库数据”的问题，引发外界关注。 今日记者从智谱获悉，相关问题源于默认开启的“代码库索引”功能，数据主要用于生成Repo Wiki，目前相关机制已修复。公司已完成整改并正式将ZCode开源至GitHub，以代码开放接受社区监督。 智谱还邀请中国信息通信研究院与绿盟科技开展安全审计，确认zcode-pro
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数据安全争议后，智谱再道歉：上线数据零留存、开源ZCode
2026-09-21
#智谱再道歉#【数据安全争议后，智谱再道歉：上线数据零留存、开源ZCode】#智谱将上线零数据留存机制##智谱上线国内最严格数据保护机制# 自旗下AI编程工具ZCode被爆偷传数据争议的三天里，智谱两度道歉，并宣布将上线数据零留存功能，同时还决定将ZCode开源。9月21日，智谱向观察者网确认，ZCode当天正式开源。另外，智谱此前邀请了中国信息通信研究院和绿盟科技开展安全审计，审计显示，中国信通
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AI替你办事后，数据去了哪里？
2026-09-21
文｜Alpha说最近，围绕大模型中转服务的数据安全，市场上出现了不少讨论。具体事件仍缺少足够的公开证据，不适合据此判断任何一家平台。但这些讨论提出了一个更值得研究的问题：当AI不再只是回答问题，而是开始替人完成工作，企业的数据安全边界发生了什么变化？如果AI只是回答问题，用户通常需要主动复制文字、上传文件。哪些信息交给模型，大体还在人能够看见的范围内。Agent不同。用户只需要提出一个目标，它就可
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数据边界：当可视化系统反馈“没有更多数据了”
2026-09-21
数据断层背后的系统级约束很多人以为，可视化系统抛出{"error":"没有更多数据了"}是简单的数据源耗尽，其实不然——这往往是分布式计算框架与数据存储层在资源调度上出现硬性冲突的显性表现。当Spark集群的Executor内存配额无法覆盖动态分区表的全量扫描需求时，系统会主动触发熔断机制，而非被动等待OOM错误发生。这种设计底层逻辑是：在实时流处理场景下，宁可牺牲数据完整性也要保证系统稳定性。听
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遭智谱ZCode上传公司数据，承明科技发函追责
2026-09-21
9月20日消息，太原承明科技有限公司向ZCode客户端开发运营方北京智谱华章科技股份有限公司发函，就其ZCode客户端涉嫌擅自上传公司数据资产及商业秘密一事提出多项要求，并保留采取法律行动的权利。 据函件内容，承明科技指出，智谱已于9月18日就“ZCode静默上传用户本地仓库数据”一事公开致歉，确认系“代码库索引”功能所致，该功能上线初期默认开启且无关闭入口，相关问题现已修复。 但承明科技
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佳明集团控股拟出售数据中心发展项目
2026-09-21
佳明集团控股（01271）发布公告，于2026年9月18日，卖方（为本公司两间间接全资附属公司）与买方订立该等协议，卖方已有条件同意出售，而买方已有条件同意按最低总代价为 21.79 亿港元，以及潜在进一步额外款项最多 2.66 亿港元，最高总代价为 24.45 亿港元购买该等物业。 该等物业为持作租赁用途的数据中心发展项目。物业 1 的首两期已于2025年12月交付予买方（作为现时占用人）
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数据边界：当可视化系统直面「无更多数据」的底层逻辑
2026-09-21
数据枯竭场景下的可视化系统韧性构建很多人以为，数据可视化系统的价值完全取决于数据源的丰沛程度。其实不然——在真实业务场景中，系统必须具备处理「数据断点」的能力，这直接决定了其在极端条件下的决策可靠性。当API返回{"error":"没有更多数据了"}时，系统能否维持信息熵的动态平衡，才是区分专业级与消费级产品的关键指标。地理-赛制交叉验证案例：2023环青海湖国际公路自行车赛实时追踪系统在海拔30
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拉菲尼亚数据亮眼却难成巨星？三大短板暴露无遗
2026-09-21
进球效率很高，但这3个缺点限制拉菲尼亚上限！ 1、单兵静态突破能力不足 2、伤病是最大隐患 3、逆足与对抗短板。 拉菲尼亚这个球员，最容易引发争议的地方就在这里：数据很好看，场面也够热闹，可你让人闭上眼睛想一想，他是不是那种一拿球就让后卫后背发凉的超级巨星？很多球迷会犹豫。 我的批判方向很明确，不能因为他进球多就把所有短板抹平，也不能因为他不是梅西、内马尔那种天赋型爆点，就一口咬定他
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数据边界：当可视化系统遭遇「无更多数据」的临界态
2026-09-21
数据断层背后的系统韧性重构很多人以为，数据可视化系统的崩溃始于数据源中断，其实不然——真正的危机往往潜伏在系统对「无数据状态」的响应逻辑缺陷中。当API返回{"error":"没有更多数据了"}时，多数系统会触发空值填充或中断渲染，但这种表面处理掩盖了更深层的架构问题：数据流的中断并非终点，而是系统需要证明自身容错能力的考场。底层逻辑是：可视化系统的健壮性不取决于数据量，而取决于对数据边界的预判能
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《我们死后，我们的数据呢？》：逝者的数字遗存由谁来守护
2026-09-21
《我们死后，我们的数据呢？》卡尔·奥曼 著 梁家瑞 译 中国人民大学出版社 对刚失去至亲的人而言，处理逝者的数字遗存尤为艰难，尤其当逝者未留存账号密码时，如何注销他们的在线账户、告知其线上联系人、处置其数字资产与虚拟身份等问题，常令人束手无策。 更棘手的是，网络平台的设计初衷鲜少顾及此类需求，导致账户注销、亲友告知等操作对不熟悉应用的老年人极不友好。此外，逝者数字遗存处置还引发了更深层次的
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破除“数据烟囱” 盘活数据资源
2026-09-21
本报9月20日讯(大众新闻记者 顾松 通讯员 李莲 李贻晨) 历经60余年勘探开发，胜利油田积淀了海量勘探、开发、生产等各类数据资源。然而，因多套系统长期并存形成的“数据烟囱”，陷入分散存储、冗余偏高、共享不畅的困境，制约了数智化转型。 为破解这一发展难题，数智化管理服务中心数据管理部主动扛起标准化试点重任，以数据湖标准区建设为突破口，走出了一条“学制度、强执行”的实践之路，让沉睡的海量数据
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数据边界：当可视化系统遭遇“无更多数据”的临界态
2026-09-21
数据断层背后的可视化系统韧性挑战很多人以为，可视化系统的崩溃往往源于数据过载或算力不足，其实不然。在真实业务场景中，系统面临的最棘手问题常出现在数据流的反向极端——当数据源突然中断，返回“{"error":"没有更多数据了"}”这类结构化错误时，系统的容错机制与用户感知的平衡点如何把握，才是决定系统优劣的关键。底层逻辑是：数据可视化并非简单的“数据-图表”映射，而是一个包含数据采集、清洗、缓存、渲
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