模型厂商、公司和研究机构自己发布的消息：官网、官方博客和官方账号。
NVIDIA 与 Microsoft 在旧金山 Windows AI and Surface 活动上宣布为 Windows PC 的智能体时代共同设计软硬件，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一起补齐，读者可据此判断本地智能体工作流的落地条件。
Radisson Hotel Group 与 Accenture 合作，基于 OpenAI 技术打造了一款 ChatGPT 插件，帮助旅行者在规划行程时查找、比较并预订酒店。
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推送环节的模型方案。
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
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用性。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量级智能体 RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：原文给出了框架的代码规模、Kubernetes 支持与训练配方，读者可据此判断真实 harness 参与 RL 的落地成本。
OpenAI 将 College Planner 引入 ChatGPT for Teens，帮助学生管理大学申请，同时上线闪卡和测验功能。OpenAI 还组建了一支青少年 AI 顾问团（teen AI council），让青少年参与塑造 AI 的未来。
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和开源智能体编排框架 Strands Agents 构建了多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，减少 78%。该系统还把手动生命周期操作从 10 多个步骤压缩为 1 次交互（减少 70%），并将冗余告警中位数削减 65%，由三人团队在六个月内完成交付。
AWS 分享了一套六周结构化培养方案，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 和 Amazon Nova 模型构建可运行的 AI 原型，每周投入约 4 小时。
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 分析根因并从预审工具白名单中提出修复方案。
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供可溯源的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条异常与离群点。
AWS 提出 Agentic Value Model，用于衡量 agentic automation 被传统 ROI 模型遗漏的价值，涵盖工时节省、异常处理、决策质量与变更韧性四个维度。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专项模型，在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌线。
推荐理由：原文给出了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方，读者可据此复用其数据与推理流程。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。
推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果，并同步放出 Lean 证明形式化，可看模型推理与形式化验证的结合方式。
Jump Trading 借助 OpenAI 扩展量化研究，通过运行时间更长的 AI 工作流整合多个数据源，并结合人工审核。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，在 Apache 2.0 许可下开源，将文本、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，便于评估本地多模态检索的可行性。
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上运行开源智能体系统 OpenClaw，构建带长期记忆的个人助手 Sprout。
推荐理由：原文给出可复用的容器包装、命名空间与提示词缓存排序方法，读者可据此搭建带长期记忆的智能体。
OpenAI 与 Ironclad 正围绕复杂合同工作流训练和评估 AI 智能体，以推进面向专业工作的计算机操作能力。双方将合同流程作为测试场景，用于检验智能体在真实专业任务中的表现。
Atlassian 与 OpenAI 扩大合作，把前沿模型与企业知识连接起来，帮助团队规划、构建和交付工作。
Microsoft 的 Jennifer Neville 指出，把模型放到传统 benchmark 之外测试时会出现“意外失败”，评测是推动当前 AI 系统性能边界、贴合用户需求的关键。她建议在使用现有 AI 系统时密切关注数据，因为结果偏离预期时数据本身往往最值得细看。
基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases，可搭建一套航空语音旅行助手，让旅客通过语音查询行程、改座位、更新餐食偏好并转接人工客服。
Amazon SageMaker Studio 新增 IDE and Notebooks 标签页，数据科学家无需 CLI 或 kubectl 即可在 HyperPod EKS 集群上创建、配置、启停并打开 Spaces，支持 JupyterLab、Code Editor 及通过 SSH-over-SSM 连接 VS Code。
Amazon SageMaker HyperPod 可通过 SageMaker Unified Studio 将集群连接到项目，让团队成员在工作区中启动训练与微调工作负载，同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，并说明如何跨层设计身份、容量与可观测性策略，使基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目上下文中使用获批算力。
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，说明如何将 AI 系统影响评估整合进企业风险管理体系。该标准覆盖评估全生命周期，Annex D 用于简化并避免与现有评估重复，Annex E 提供独立实施模板，并给出轻量级 triage 判断是否需要完整评估。
Google Research 提出将 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）作为公共卫生领域的即插即用地理空间基础模型，无需任务特定微调即可增强现有流行病学模型。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的 natively 多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 官方给出 1 万亿参数多模态模型的开放权重时间表与自建欧洲算力背景，可对照其与主流开源模型的定位差异。
NVIDIA《State of AI in Telecommunications》报告显示，89% 受访者认为开源模型与软件对公司 AI 战略重要。NVIDIA 发布 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model（LTM），由 AdaptKey 基于开源电信数据集微调，并开放完整微调流程。
Falcon-Emirati-7B 发布，这是基于 Falcon-H1-Arabic 打造的阿联酋方言专用模型，旨在像母语者一样理解和生成阿联酋阿拉伯语。它沿用 Falcon-H1 混合架构（Mamba 与 Transformer 注意力并行），基座家族覆盖 3B、7B、34B 三种规模，上下文窗口最高 256K tokens。
智谱（Z.ai）的 GLM 5.3 已在 Amazon Bedrock 上线，这是一个 753B 参数的 MoE 模型，面向编码和长程智能体任务，通过全托管 API 提供跨区域推理、提示词缓存和服务层级，目前面向符合条件的企业客户开放。
推荐理由：原文给出 GLM 5.3 在 Bedrock 上的接入方式与提示词缓存用法，读者可据此评估托管推理对编码与长程智能体工作流的成本影响。
Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题：上下文视角》研讨会报告，汇集 50 多位学术界与产业界人士，于 2025 年底在纽约 Google CAPS 研讨会上完成。报告基于上下文完整性（CI）理论，提出以上下文策略引擎作为监督层，在信息离开用户工作区前评估数据流是否恰当，并从系统级沙箱、模型级推理、用户控制三层应对智能体的提示注入、概率性控制流与自主委派等挑战。
Amazon SageMaker AI 通过 Agent Toolkit for AWS 推出 aws-ai-ml 技能，让 Kiro、Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码智能体具备推理优化与基准测试能力，可对端点做基准测试、推荐部署配置、对比性能并生成可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码。
Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Sonnet 5 已上线 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发通道。
OpenAI 阐述了在欧盟规则下推进文本水印的方案，说明了水印的适用范围与检测机制，并指出相关访问权限首先面向研究人员开放。
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持内置与自定义评估器，可在开发和生产阶段衡量智能体的准确性、任务成功率与行为表现。
Amazon Quick 控制台和 update-user API 均不支持 Author 直接降为 Reader，会报“You cannot downgrade a user role”错误。
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上线智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 把多部分问题拆成子查询、循环判断证据是否充分并再次检索，替代单次向量搜索的 Retrieve API。
Amazon Quick 的跨账户资源迁移可通过部署在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 MCP 服务器实现自动化，支持将 chat agents、action connectors、知识库、flows 和 spaces 从开发账户一键迁移到生产账户。
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建，语料包含 187 个开源仓库、19 种语言的 219 个 pull request。
NVIDIA Inception 计划中的初创企业正在开发 AI 应用，以支持乳腺癌护理，涵盖影像检查、风险评估和治疗规划。iSono Health 获 FDA 许可的 ATUSA 系统可在每侧乳房约两分钟内采集 3D 乳腺超声图像；该公司称，其灵敏度比手持式 2D 超声高 28%。Ataraxis AI 利用数字病理切片和临床变量预测治疗反应和复发风险。
OpenAI 在 ChatGPT 中引入新的视觉广告格式，同时为广告主扩展衡量工具、归因合作与品牌适配能力。
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，再对终态后端状态和副作用做可执行检查，而非只看最终回复或工具调用是否合法。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测，用 507 个有状态工作流和 20 次重复运行，把关注点从工具调用转向数据库终态。
