NVIDIA 认为 AI 安全是工程问题，应在 Agent 栈每一层解决
NVIDIA 博文提出 AI 安全是工程问题，主张在 Agent 栈的模型、harness 与运行时各层都落实可执行边界和可验证的防护证据。
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NVIDIA BlogAI 评分5050 OpenAI NewsAI 评分1818 V7 借助 GPT-5.6 Luna 将成本降低 78% 并提升准确率
V7 借助 GPT-5.6 Luna 将成本降低 78%，同时提升准确率。V7 用 GPT-5.6 把零散的公司文件转化为智能体可直接使用的上下文，用于完成复杂且带来源引用的工作。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6868 GitHub 营销负责人用 Copilot 把活动全流程自动化，从建 Issue 到会后报告
GitHub 日韩市场营销负责人 Tomoko Tanaka 用 GitHub Copilot 把活动从筹备到会后跟进的流程自动化，原本手工拼几天的搭建如今由一个 GitHub Issue 触发完成。
推荐理由：文章给出把日常流程写成 runbook 交给 Copilot 执行的完整路径，其中用一个 DRY_RUN 开关先演练再上线的做法可迁移到其他自动化。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4848 GitHub Copilot app 入门：使用 diff、terminal 和 browser 面板
GitHub Copilot app 内置 diff、terminal、browser 三个面板，审查、运行、预览 agent 改动无需离开 app。diff 面板以绿色高亮新增、红色高亮删除，可接受改动或让 Copilot 再改；terminal 面板可运行项目命令与 Run 脚本，支持同时开多个窗口。
OpenAI NewsAI 评分5757 ChatGPT Work 推出 Data agent，可用自然语言连接数据并搭建仪表盘
OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data agent，可连接公司数据、发现洞察，并用自然语言通过 AI 构建交互式仪表盘。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Copilot 推出 Project HydraFusion 研究预览：多模型编排带来接近 Claude Opus 5 的质量与更低成本
GitHub Copilot 在 CLI 中以 /experimental 开启 Project HydraFusion 研究预览，全计划可用，它在运行时从多家供应商的模型里生成执行计划，按质量、成本和延迟自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式之一。
推荐理由：三个基准的成本与质量对照数据齐全，读者可据此判断多模型编排在什么任务上划算、在什么任务上有损失。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber 两个新模型，均基于同一核心智能，定价与 3.7 Flash 相同，为 $0.75 per million input tokens 和 $3.75 per million output tokens。
推荐理由：文中列出的多项基准成绩与每百万 token 定价，便于读者横向比较新模型的能力与成本。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Gemini 推出 agentic video understanding，token 消耗最多降 88%
Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上线 agentic video understanding 视频分析功能，token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
推荐理由：官方给出了 token、成本与准确率的具体变化和 API 启用方式，便于判断它会怎样改变长视频分析的成本结构。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，主打编码与智能体的高性价比
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码与智能体的最强主力模型，发布价为 3.6 Flash 的一半，即每 1M 输入 token $0.75、输出 $3.75，优惠价持续到年底。
推荐理由：距离 3.6 Flash 仅三周发布，价格降到一半且多项基准有两位数提升，可据此判断 Flash 系列的迭代节奏与成本变化。
Microsoft Research精选AI 评分7171 Microsoft Research 开源智能体训练框架 Orchard，小参数模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%
Microsoft Research 开源智能体训练框架 Orchard，核心是基于 Kubernetes 的可复用环境服务 Orchard Env，支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中直接训练智能体，并同步发布训练数据与评测方法。
推荐理由：环境层与三套训练配方一并开源，读者可以据此判断小参数模型在真实 harness 中训练能达到什么水平。
Berkeley AI ResearchAI 评分4545 ABBEL：教 LLM 更新信念状态以实现高效长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，用自然语言信念状态取代完整交互历史作为智能体工作上下文，并通过信念评分监督摘要内容。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款 Gemini Flash 系列新模型，主打规模化构建 AI 智能体所需的效率与低延迟。
推荐理由：同一 Flash 家族三款模型一次发布，含定价与逐项基准对照，便于直接评估迁移成本。
Berkeley AI ResearchAI 评分4949 智能近乎免费，然后呢？面向、由、属于 Agent 的数据系统
Berkeley AI Research：近零推理成本将为数据系统带来三类挑战——面向 Agent、由 Agent 管理、由 Agent 合成。GPT-4 级能力每百万 token 成本从约 $30 降到不足 $1，推理价格每年下降 9x 到 900x。80-90% 子查询为重复工作，但更多 agent 尝试可显著提升任务成功率。
Google DeepMind精选AI 评分6868 Gemini 3.5 Flash 内置 computer use 智能体操作能力
Google DeepMind 宣布 computer use 成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具，此前它只作为独立的 Gemini 2.5 computer use 模型提供，现在已原生集成进主打的 Gemini Flash 模型。
推荐理由：原文说明了功能从独立模型到内置的路径和两项可选企业防护，读者可据此评估接入与安全权衡。
Google DeepMind精选AI 评分6363 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap 智能体安全框架
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap 框架，用纵深防御方式管理内部部署的先进 AI 智能体，并同步发布面向政策制定者的技术框架 Three Layers of Agent Security。
推荐理由：原文给出把不可信智能体视作内部威胁的整套做法，以及按模型能力分级的检测与响应指标，对建设智能体安全体系有直接参考价值。
Google DeepMindAI 评分5050 Google DeepMind 联合多方发起最高 $10M 的多智能体 AI 安全研究资助
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 与 Google.org 启动最高 $10M 的技术研究资助，面向全球研究人员征集大规模多智能体 AI 系统安全研究提案。
Google DeepMindAI 评分5454 Google DeepMind 推出 Gemini for Science 三款科研实验工具与 Science Skills
Google DeepMind 发布 Gemini for Science，在 Google Labs 上线三款实验工具并开始逐步开放注册：Hypothesis Generation 基于 Co-Scientist 用多智能体“想法锦标赛”生成并互相评审假说。
Google DeepMindAI 评分4242 Google DeepMind Co-Scientist 寻找新发传染病背后的分子开关
剑桥大学教授 Clare Bryant 使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 生成并排序研究假说，锁定了一个此前不在她视野中的蛋白及与其关联的多条信号通路，其团队正在构建含该氨基酸突变的细胞系来验证这些细化后的假说。
Google DeepMindAI 评分3434 Co-Scientist 助力 Calico Life Sciences 开辟衰老研究新路径
Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 使用 Co-Scientist 连接衰老生物学中分散的发现并生成可检验的假设，已就 integrated stress response（ISR）如何受代谢调控产出新发现，团队计划发表结果。
Google DeepMindAI 评分4040 Co-Scientist 联合生物学工具包，探索 ALS 研究新方法
Google DeepMind 的 Co-Scientist 帮助 MIT 的 Ritu Raman 快速梳理 ALS 领域庞杂且相互矛盾的文献，把原本需数月的工作压缩，并将想法转为可检验假设、按可行性和风险回报排序研究方向。