ChatGPT 的 Chrome 扩展现在可以访问浏览器中打开的标签页并对其执行操作。
用户可用 @chrome 指定某个标签页，Chat 模式可同时从多个标签页提取数据；Work 模式则通过 Computer Use 控制标签页，完成发送消息、填写表单、下载文件或整理标签分组等任务。OpenAI 给出的示例包括跨标签页比较商品的尺寸、材质、发货时间和退货规则，用通俗语言总结文章，以及比对不同卖家的价格页面。该扩展适用于所有 ChatGPT 套餐，完整聊天记录显示在升级后的 ChatGPT 侧边栏中。
Google DeepMind 新前沿模型 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 97.5% 的成绩成为继 OpenAI 之后第二家跨过 95% 门槛的实验室，测试成本 4800 美元，使用的是包含保留推理和上下文压缩等厂商专属功能的 Provider Adapter Harness。在仅允许简单笔记的 Standard Harness 下，低推理档位得分降至 49.8%，成本 5800 美元，且因 API 问题未能完成全部 55 个游戏。在 25 个公开游戏中，Argon 所需操作比人类基线少 62%，在三个游戏中追平或打破速通纪录。
Google 发布 Gemini 4 Argon，定位为覆盖机器人全流程的单一模型，可控制机器人、构建虚拟练习环境并评估训练视频。
演示中，它先在 MuJoCo 仿真里让 Boston Dynamics Spot 练习用踏板把易拉罐投进垃圾桶，再由两个额外 AI 智能体校验脚和夹爪位置，之后才在真机上执行。从一张桌面照片出发，Argon 生成 77 项任务和超过 4,500 条训练片段，使真机成功率从 56% 升至 75%，执行时间从 35 秒降至 24 秒。它还能根据遥操作录像、第一人称视频甚至圆珠笔草图搭建仿真，并指挥视频世界模型 Gemini Omni 逐步完成拼字任务。
据 The Information 援引知情人士，OpenAI 员工称公司年底前可能发布一到两款新模型，但正在开发的重大升级旗舰模型是否在其中尚不清楚。
该旗舰模型仍需完成对齐工作，并需加强测试基础设施；在领导层认可安全评估后，还要按特朗普关于先进 AI 系统评估的行政令，提前最多 30 天向美国政府开放新模型。
用 Python 3.15 内置的 `profiling.sampling` 对未修改的 web-edit 应用做采样分析，发现混合换行符保留是编辑负载的主要瓶颈：`preserve_endings` 出现在 15,296 个 CPU 栈中的 64.8%，`SequenceMatcher.find_longest_match` 占叶子样本的 38.3%。
Simon Willison 为 llm-gemini 插件加入对 Gemini 4 Argon 的支持，该模型今日通过 Gemini API 和每月 100 美元订阅计划开放。
Google 面向开发者、企业和消费者全球推出 Gemini 4 Argon，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用，AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式访问。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
同一新闻，精选展示《Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder》
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是其首次尝试前沿模型。
Meta 首次发布前沿模型，给出定价、基准对标与仅限订阅的开放方式，可据此判断其市场位置。
Epoch AI 用新基准 InnovationEval 测试 AI 智能体能否独立做研究，任务是发明一种改进语言模型训练的新方法并自行实现、测试和迭代，起点是 GRPO，人类参考方法是 SDPO。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，在 Artificial Analysis Cyber Index 上进入全球前五，在 Cybench 上解决 93% 的题目，并在 DeepSWE v1.1 上得分 61.7%。
官方给出 1 万亿参数、52B 激活的开放权重模型在编码、智能体与多模态上的具体基准，可对照现有开源模型判断其位置。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。
微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。