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巴西银行 Itaú 正在把生成式 AI 用在自己的客户和员工身上。做法有两块：一是 ia.i，这是一个对话式界面，让用户能用聊天的方式和银行服务打交道；二是 IARA，这是一个治理平台，用来管住 AI 的合规与风险。之所以要建治理平台，是因为巴西金融业监管很严，银行不能随便让 AI 乱说话。对普通用户来说，这意味着以后可能通过聊天就能办银行业务，同时背后有规则约束 AI 的行为。目前材料只给了简介，ia.i 和 IARA 具体怎么用、是否已全面上线、覆盖多少客户，原文都没有说明。
Chainguard 推出了一套 AI 安全工具 Harness，用前沿模型帮忙找应用代码里普通扫描器查不出的可被利用漏洞。它一开始用的是 Anthropic 限制开放的 Claude Mythos 5.1，所以没参加 Project Glasswing 的团队没法直接碰这个模型，但可以通过 Harness 间接受益。Harness 强调先在实际隔离环境里复现漏洞、验证补丁确实有效，再由人工审核后才交付，以减少 AI 误报给维护者带来的噪音。它已经公开发现并修复了 vLLM 的一个漏洞，还有关键基础设施相关的问题在协调披露中。同时发布的一份调查称，营收十亿美元以上的公司里有 66% 承认至少有时会放着高危漏洞不修。
这篇文章提醒开发者：做 AI 原型时图快选的数据库，可能在进入生产环境后变成大麻烦。对受监管的行业（如医疗、金融、政府）来说，很多面向开发者的数据库满足不了安全、合规、部署方式和 99.99% 可用性等要求，只能重新换平台，费钱费时，还得再来一轮采购。pgEdge 的 CEO Phillip Merrick 建议，从一开始就选一个既能做原型又能上生产的数据库，从而避开这些额外开销。文章还提到 MIT NANDA 称 95% 的组织在生成式 AI 上获得“零回报”，IDC 与联想的调研显示每 33 个 AI 概念验证只有 4 个进入生产。
提供的材料未提及具体可用工具。