Anthropic 以研究预览形式推出常驻智能体应用 Claude Duet，基于 Claude Opus 5.5，在 iOS、Android 和网页端 claude.ai 运行。
它每天早上推送连接应用中的重要事项摘要，之后只在需要关注时主动联系用户，用户通过文字或语音在单一持续对话中派发任务。Duet 运行在带浏览器的云端虚拟机中，通过 Claude Marketplace 的 6000 多个连接器和插件接入 Gmail、Slack、Stripe、Docusign、Shopify 等服务，可追踪未付发票、起草催款提醒或准备工资单。
Apertus 1.5 在 Apertus 1.0 的 8B 和 70B 模型基础上新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口，并改进指令遵循和工具调用能力，权重以 Apache 2.0 许可发布在 Hugging Face。
模型采用早期融合方式，图像和音频以离散 token 与文本进入同一序列，图像用 Emu3.5 tokenizer 编码（512×512 图像为 1,024 token），音频用 WavTokenizer（每秒 40 token），架构不变，模型只输出文本。上下文窗口扩展到 262,144 token，8B 和 70B 分别增加 4 万亿和 2 万亿 token 训练数据，总量达 19T 和 17T。
Apertus 1.5 把 8B/70B 文本模型扩展为多模态并开放全部训练细节，可观察开源模型如何用 tokenizer 方案做多模态。
AWS 发布教程，介绍 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的 Session endpoints 功能，让编码智能体在会话内运行 Vite 网站，开发者通过带认证的 URL 在浏览器中实时查看改动。
每个会话获得独立 URL，只转发 allowedPorts 中允许的端口，支持 HTTP/1.1、HTTP/2 和 WebSocket，每次请求都需 SigV4 签名或 JWT。示例中智能体在 8080 端口调用 Claude Haiku 5.5 修改文件，Vite 开发服务器在 8090 端口热更新页面，8081 端口提供 /status 路由。
一项研究对比 Claude Code、OpenCode 和 mini-SWE-agent 三个编码智能体框架，发现框架切换带来的成绩变化与同一配置重跑一次的波动相当。
研究用 Qwen3.6、Qwen3.8、Deepseek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash 和 HY4-Preview 五个模型在 SWE-bench Verified 的 45 个最难任务及 447 个任务池上测试，同一配置重跑成绩可差 6 分，换框架时任务级结果翻转率同为 13%，换模型则升至 22%。唯一显著差异是 OpenCode 在大任务池落后最多 9 分，约一半源于输出超限后不续写。
Microsoft Research Focus 第 97 期由主持人 Sowbhagya Suresh 汇总微软研究社区最新进展，并新增 YouTube 和主流播客平台渠道。
自改进框架 ForkPilot 在六个基准和多个主流 AI 模型上测试，达到现有最佳方法水平，同时将 AI 处理开销降低最多 59%。CABRA 框架通过从零生成编码挑战发现，智能体常借助工具解决编码问题，但在理解陌生代码库时仍显吃力。TeleTune 从用户活动日志中学习可复用技能并推断任务目标，在软件和浏览器任务评测中优于现有方法。
Anthropic 发布名为 Claude Duet 的智能体应用，面向专业人士和小企业，帮助自动化和管理任务。
该应用基于 Claude Opus 5.5 模型，可连接 Claude Marketplace 中超过 6000 个连接器和插件，能生成每日简报、创建仪表盘，并在后台虚拟机中执行任务、需要时请求用户批准。Anthropic 明确它与个人助理的差异，称 Duet 不擅长跑腿或订票，也不能实时展示浏览器操作；它可通过 Stripe 的 Link 数字钱包或 Shopify 的 Shop Pay 代用户在线购物，但支付等敏感步骤需用户批准，且不进行证券交易或账户间转账。
Cloudflare 发布 AI 模型 Clairic，称其从文档中抽取数据比大语言模型更快、成本更低。
Clairic 已在 Workers AI 上提供预览，开放权重即将跟进。用户指定所需字段（如订单号或发票总额），模型一次性返回对应值、正确格式和置信度；它不逐 token 生成文本，而是单次回答所有字段，缺失值返回 null，还能做简单计算、估算和预测。Cloudflare 希望它作为智能体链路的一环与 LLM 及其他 System One 模型（如 Jev）配合：例如处理投诉邮件时，Clairic 提取订单号、金额和损坏情况并估算维修费用，决策模型 Clef 按公司规则在退款与维修间选择，GLM-5.3 撰写回复。
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。
Google 在 Android Dev Summit 上发布 Android Studio Rabbit 2，通过开放 Agent Client Protocol 支持在 IDE 内运行 40 多个编码智能体，包括 Anthropic 的 Claude Agent、OpenAI 的 Codex 和 Google Antigravity，并可直接访问项目结构、模拟器和 Logcat。Android CLI 新增面向 Claude Code、Codex 和 Antigravity 的官方插件，Google 内部测试显示智能体完成 UI 任务快 77%、token 用量最多降至三分之一。
Android Studio 开放第三方智能体接入，并给出终端与 MCP 工具链的具体改动，可据此判断移动开发工作流会怎么变。
Google 发布 Connected Apps 平台，允许企业和开发者把自己的应用接入 Gemini 与 Google Search，让用户在这些 AI 体验中直接调用第三方服务。
开发者需通过 AppFunctions API 对接云端托管的 MCP 服务器或 Android MCP，再用 Google Connected Console 注册、测试和提交应用，并可选择上架 Search、Gemini 应用或两者。应用上线后可查看流量、延迟和错误率，并管理品牌标识与认证账号。该平台目前以 beta 形式面向美国开发者开放，需申请等待名单，Google 未公布更广泛开放的时间。
Google DeepMind 发布 Genie 4，这是 Genie 3 的后继版本，能逐帧计算场景并实时响应用户输入，用户可用键盘移动、用文本提示改变事件走向。
DeepMind 称它是公司首个直接生成声音的实时世界模型，每个世界带有自己的背景音，角色之间可以对话并实时反应。Gemini 模型在后台负责规划，例如 Gemini 3.8 Flash 持续观察画面、把目标拆成步骤并检查每步是否完成；DeepMind 还在测试 Gemini 4 Argon，把 Genie 与 Gemini Robotics 的机器人研究连接起来，演示中模拟了 Apptronik 人形机器人 Apollo 下棋。
Google 发布地理空间推理智能体的技术报告，并开源 GeoKTools 和 GeoExpertQueries 两个新基准的开发集，供研究者测试自己的地理空间推理智能体。
Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准，并给出与 WHO 等伙伴的实测案例，可据此判断专业工具加前置规划相对通用 LLM 的差距。
Amazon SageMaker JumpStart 提供可复用 Python 脚本，从模型目录部署模型、用示例提示词测量延迟与单请求生成速率，并在测试后删除端点。
2026 年该服务新增 Model Hub 浏览与一键从 Hugging Face 跳转部署，并提供面向低成本、低延迟或通用负载的预配置端点选项。该流程适用于多种模型，但负载格式、实例类型、EULA 与响应解析可能需按模型调整。
Odyssey 面向公众开放世界模型 Odyssey-3 的研究预览，用户可用文本提示词生成可实时探索的交互环境，开发者可申请 API 访问。
免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash，支持第一人称和第三人称视角；基础模型 14B 参数、生成 832 × 480 视频，Pro 版支持 1280 × 720。
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，在两天内完成六个模型项目，包括柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机视角 LoRA、涂鸦替换 LoRA、Pocket Rewriter 0.8B/2B 蒸馏以及 Agate 4 步蒸馏，总计算成本约 103 美元。
作者用 ML Intern 在两天内训出六个小模型，给出了提示词写法、预算控制与成本明细，可迁移到自己的训练流程。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，前者面向规模与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
两款语音对话模型分别面向规模成本与高复杂度任务，给出了基准成绩和开发者接入路径。
Andrej Karpathy 发布 microgpt，一个 200 行、无依赖的纯 Python 单文件项目，完整包含数据集、tokenizer、autograd 引擎、GPT-2 式网络架构、Adam 优化器、训练循环和推理循环。