Google 在 Gemini 中引入智能体能力，先从企业场景落地
Google 在 Google Cloud 活动上宣布为 Gemini 推出统一智能体，可接受目标而非仅指令，自主规划任务、调用自定义技能与工具并连接企业内部系统。
推荐理由：Google 把 Gemini 从对话助手推进到可自主执行任务的智能体，并给出企业侧接入与管控细节。
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完整榜单TechCrunch · AI精选AI 评分7878 The Decoder精选AI 评分8080 数学家呼吁抵制 OpenAI，AI 生成证明涌入数学领域
一批数学家发表声明，呼吁抵制 OpenAI，起因是 OpenAI 一次性放出 700 多个文件，声称其内部模型解决了 100 多个未解数学问题。菲尔兹奖得主 Terence Tao 在博客转发该声明并提出 Math 2.0 时代，Scott Aaronson 则称之为 Mathocalypse。
推荐理由：数学界对 OpenAI 批量放出 AI 证明的反弹，呈现了 AI 冲击基础研究时学术共同体与实验室之间的张力。
The Decoder精选AI 评分7676 Zenity Labs 发现 AWS AgentCore 漏洞：一个公开智能体可接管同区域全部智能体
安全公司 Zenity Labs 称，AWS 的 Bedrock AgentCore 存在一串被其命名为 AgentCorruption 的漏洞，攻击者只需对一个公开智能体拥有聊天权限，用一条提示词即可接管同一 AWS 账号和区域内的所有 AgentCore 智能体，读取私密对话、源代码和存储的凭证。
推荐理由：Zenity Labs 披露 AWS AgentCore 的默认权限与隔离缺陷，呈现了智能体平台在权限边界上的系统性风险。
Latent Space精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、独立评测与 token 消耗数据，可据此判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML Intern 两天训出六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训出六个模型，并公开全部提示词与成本明细，可迁移到自己的训练流程。
Simon Willison精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5，定价为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，与 OpenAI 上月的 GPT-6 Luna 一致，超过 100,000 token 后涨至 0.50/2.50 美元。
推荐理由：作者实测了 Haiku 5.5 的定价、tokenizer 变化与推理档位表现，读者可据此判断它与 GPT-6 Luna 的成本取舍。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但未必加速初级律师专业判断成长
Google Research 与 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手（现属 Gemini Notebook）随机分配给 11 家知识产权律所的 133 名律师。
推荐理由：三个月专利撰写实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为理解 AI 对专业能力的影响提供了实证。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6666 AWS 上线 Claude Haiku 5.5
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
推荐理由：文章给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的能力定位、成本变化与调用方式，便于判断它在多智能体分层中的位置。
NVIDIA Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 与 Microsoft 发布 RTX Spark 与 Windows 智能体基础设施
在旧金山 Microsoft 活动上，NVIDIA 与 Microsoft 宣布为 Windows PC 上的 AI 智能体共同设计软硬件，Microsoft 宣布 OS 级基础设施 Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用，让智能体在系统控制下安全持久地在后台运行。
推荐理由：NVIDIA 与 Microsoft 把智能体运行所需的系统级容器和本地算力硬件一并给出，读者可据此判断 Windows 端侧智能体的落地路径。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 推出基于 ModernBERT 的密钥检测模型，扩展 push protection
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 联合微调的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别无固定格式的密钥，可在 2 毫秒内评估一批候选密钥，据称能把可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由：GitHub 用九个季度数据说明密钥泄露与人工修复的失衡，并给出把检测前移到 push 环节的模型方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，领先所有 4B 和 9B 模型以及 Decider 35B-A3B 的 47.11，支持文本与图像输入；d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，给出真实 harness 参与 RL 训练的设计取舍与实测增益，可据此判断自建智能体训练链路的成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进推理流程打造竞赛专用模型，在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI 内部模型发布 722 篇数学论文，覆盖 500 个开放问题中的 90 个
OpenAI 以公开 GitHub 仓库形式发布了一批来自内部前沿模型的数学成果，共 722 篇论文、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评测，平均每个结果消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力，模型本身仍未发布。
推荐理由：OpenAI 用内部未发布模型产出 722 篇数学论文，读者可据此了解其规模、算力成本与学界反应。
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 在 ChatGPT 全球上线 GPT-6 与 Intelligent UI
OpenAI 宣布 GPT-6 正在 ChatGPT 中面向全球上线，并同步推出 Intelligent UI。官方称新版本响应更快，提供可视化内容与可直接探索和使用的交互体验。
推荐理由：OpenAI 官方公布 GPT-6 在 ChatGPT 全球上线，并同步带来 Intelligent UI 的交互变化。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一款基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可把文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数字，便于判断本地多模态检索的可行性。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 官方给出 1 万亿参数开源权重模型的能力细节与开放节奏，可据此判断开源前沿模型的当前水位。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再依据终端后端状态和副作用而非生成文本判定成败，每个任务重复 20 次。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用后端状态而非生成文本判定成败，并给出 20 次重复下的稳定性与成本数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源 AstaBrief 8B 科研报告生成模型
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型，基于 Qwen3-8B 训练，已作为 Asta 的 Fast 模式上线并开放权重与训练数据。
推荐理由：原文给出了训练数据构造与过滤细节，以及 Fast 模式与 Thinking 模式的实测耗时对比，可据此判断小模型做科研报告生成的可行边界。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统，Gboard 已采用
Google 公布新一代联邦学习系统，用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，Gboard 已采用该系统上线英语和日语下一词预测模型。新系统把客户端梯度计算转移到服务端，训练瓶颈从设备可用性转为 TEE 资源，训练时间不再受设备昼夜波动影响，此前这类模型训练通常需要 1-2 个月。
推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，并给出 Gboard 已落地的训练提速与隐私保证细节。