Claude Cowork – your new AI employee
Anthropic 的 Cowork 标志着从基于聊天的人工智能到自主数字同事的重大转变，后者可以直接在计算机上计划和执行实际工作。通过提供对本地文件的受控访问，Cowork 成为报告、分析和文件管理的实用协作者。
AI Outlook 2026: a strategic forecast
2026年，人工智能将超越聊天机器人，成为现代企业和创意产业的运营层。我们的预测探讨了未来一年的关键转变：从“数字同事”和多模式智能到 MCP 作为可扩展人工智能的支柱。
News digest 2025: AI year in review
2025 年，人工智能从炒作变为现实，成为塑造我们创建内容、浏览网络、工作和决策方式的核心力量。本文探讨了最大的转变：代理人工智能和氛围编码的兴起、监管收紧以及质量和信任方面日益激烈的斗争。
NVIDIA launches open model family for agentic AI
NVIDIA 的 Nemotron 3 是一个新的开放式 AI 模型系列，专为高效、大规模的多代理系统而构建，可提供高达 100 万个令牌的上下文窗口。它由混合 Mamba-Transformer MoE 架构提供支持，可提供高推理吞吐量，同时支持透明、可扩展且经济高效的 AI 代理以供实际使用。
The new apex of AI intelligence by Google
谷歌推出了迄今为止最先进的人工智能模型 Gemini 3，以及新的代理优先平台 Antigravity，让人工智能能够自主规划和执行复杂的任务。它们共同通过增强的推理和多模式功能提升学习、编码和工作流程自动化。
Inside the AI brain: memory vs. reasoning
最近的研究表明，人工智能语言模型将记忆和推理存储在完全独立的神经回路中，这表明机器以不同的方式“思考”和“记忆”。这一发现引领了创建人工智能系统的道路，该系统可以忘记敏感数据，同时保留其智能。
Quantum AI: Google proves its superiority
有史以来第一次，量子计算机击败了世界上最快的超级计算机！谷歌研究人员宣布推出 Quantum Echoes，这是一种在他们的新型 Willow 量子芯片上运行的突破性算法。
Mamba-3 – the next evolution in language modeling
Mamba-3 - 状态空间模型，重新定义人工智能如何思考、学习和理解语言。通过改进上下文跟踪、信息处理和响应生成，Mamba-3 为性能和推理速度树立了超越传统 Transformer 模型的新标准。
UAVs master high-precision tasks mid-air
FlyingToolbox 是一种无人机系统，即使在湍流气流中也能够在空中对接和交换工具。该技术可实现精确的多阶段操作：从维护和高空施工到应急响应任务。
The End of GPUs? Optical AI takes over
加州大学洛杉矶分校的研究人员开发了光学生成模型——利用光而不是传统电子计算来创建图像的人工智能技术。这项创新提供了高速、节能的图像生成，其质量可与数字扩散模型相媲美。
Advanced AI for physical reasoning and action
Google DeepMind 推出了 Gemini Robotics，这是一种人工智能系统，允许机器人“先思考后行动”，规划复杂的任务，甚至在不同类型的机器人之间转移技能。凭借先进的推理、安全功能和跨实体学习，机器人变得真正智能。
AI powers the future of space weather
NASA和IBM创建了Surya，这是一种强大的AI模型，可以预测太阳耀斑和太空天气。通过提供早期警告，它可以帮助保护卫星，电网和可再生能源系统免受太阳风暴的破坏 - 这是AI如何帮助保护技术和推动绿色创新的一个完美例子。
Anthropic reveals the dark side of AI
Anthropic的新威胁情报报告揭示了AI如何扭曲网络犯罪，从而将计划从勒索到全球欺诈。这些发现揭示了AI的阴暗面，现在曾经用来帮助的强大工具以引起紧急安全问题的方式被利用。
The Self-Taught AI Redefines Computer Vision
Meta AI的Dinov3是一种自我监督的视觉模型，该模型在17亿张图像上训练，在图像分类，对象检测等方面设定了新的标准。通过革兰氏阴锚和现实世界中的创新，从监测森林砍伐到为NASA的火星探索供电，它标志着计算机视觉的范式变化。
The rise of the collective machine mind
新系统使机器人团体可以充当统一的团队。多机器人框架使机器人可以共享有关其环境，位置和任务的实时信息，从而反映了昆虫菌落中看到的集体行为，但由高级传感器和计算提供支持。
Bridging the data gap in medical imaging with AI
新的GenSEG框架大大减少了对专家标记的数据的需求，并以仅40-50个样本的方式实现了高准确的医学图像分割。通过创建现实的合成扫描与精确标签配对，即使在数据限制的设置中，它也能够开发高级诊断工具。
