Google 的图像生成与编辑模型 Gemini Nano Banana 2.1 以 Partner Node 形式上线 ComfyUI，支持 1K 到 4K 输出、Minimal/Medium/High 三档思考级别和最多 14 张参考图。它支持基于指令的定向与多轮编辑、搜索接地、文字按指定内容渲染以及无缝平铺，并新增 9:21 宽高比，单次运行成本低于 Nano Banana 2。用户更新 ComfyUI 或打开 Comfy Cloud 后搜索该节点即可使用。
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ChatGPT 发布 Meetings 插件，可自动记录会议，并把个性化摘要和后续步骤保存到 ChatGPT Space，内容基于 ChatGPT 对用户及其过往工作的了解。笔记可设为私密或分享给团队，之后可让 ChatGPT 更新项目计划或起草跟进内容。该插件以 beta 形式面向 macOS 桌面端的 Pro 和 Business 用户开放，Enterprise 版本即将推出，可在插件目录中搜索 Meetings 使用。
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Google 发布 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，可本地完成信息组织、搜索与关联，并推出 AI Edge Foresight Mac 应用演示其能力。该模型为 7.4 亿参数，基于 Gemma 4 架构，采用 Apache 2.0 许可；量化后在 Google Pixel 11 Pro 上纯文本权重约占 191MB 内存，完整多模态模型约 567MB。Foresight 可在会议中后台听取内容，把速记要点即时整理成完整笔记，转录与音频全部在设备本地处理，还能接入项目文件夹、参考资料、图表和日历进行问答检索。
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DoorDash 宣布推出文本点餐 AI 智能体，用户可通过 Apple Messages 下单，发送“order my usual”这类提示词即可被理解为常点的那份订单。该智能体还能按指定菜品搜索本地餐厅、推荐购物车并发送推荐菜品照片，也能在一次订单中处理多人不同的饮食偏好和数量。DoorDash 面向美国用户开放候补名单，同时宣布将在北加州部分餐厅测试配送无人机。
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Inception Labs 在其产品博客集中列出 Mercury 系列扩散 LLM 的进展：Mercury 2 面向搜索场景，可在既有延迟预算内为每次查询执行五十到一百次 LLM 调用；Mercury 2 用于语音智能体时 TTFT 低于 300 ms，并已上线 Azure AI Foundry。Mercury 2.5 被称为市面上能力最强的扩散 LLM，运行速度 1,107 tokens/sec，智能水平较 Mercury 2 提升 40%。此外，Mercury 2 新 API key 可获 100M 免费 tokens，速率限制提升 10 倍。
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Shopify 宣布面向所有符合条件的商家开放结账环节的 WebMCP 支持，浏览器端 AI 智能体不再只能搜索商品和加购，还能读取并修改结账页面、在买家授权后提交订单。该更新引入 get_checkout、update_checkout 和 complete_checkout 三个工具，可查看结账信息、修改地址或配送选项并下单，无需依赖截图或抓取网页。Shopify 此前已提供托管 MCP 服务器，此次新增的 WebMCP 面向买家浏览器内的智能体，两者都基于其 Universal Commerce Protocol（UCP）。
Shopify 宣布面向所有符合条件的商家开放结账环节的 WebMCP 支持，浏览器端 AI 智能体不再只能搜索商品和加购，还能读取并修改结账页面、在买家授权后提交订单。该更新引入 get checkout、update checkout 和 complete checkout 三个工具，可查看结账信息、修改地址或配送选项并下单，无需依赖截图或抓取网页。Shopify 此前已提供托管 MCP 服务器，此次新增的 WebMCP 面向买家浏览器内的智能体，两者都基于其 Universal Commerce Protocol（UCP）。
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Meta 工程博客介绍把 Private Processing 机密计算基础设施扩展到 Meta AI 眼镜，让流式转录、上下文搜索和长期记忆等云端 AI 负载在机密虚拟机（CVM）内执行，Meta 自身也无法读取用户数据。该方案基于 TEE 硬件隔离，要求远程认证、非定向路由、加密存储和公开可验证的透明账本，并扩展漏洞赏金计划覆盖 AI 眼镜上的 Private Processing。此前 Meta 已在 2025 年为 WhatsApp 和 Meta AI 应用推出 Private Processing。
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TypeSafe AI 上周发布 Jev，这是其称为 System One 模型的新类别，输入文本后不返回文本，而是返回对应分类、是非题、评分及置信度的浮点数。Jev 只按输入计费，输出免费，首个模型输入价格为每百万 token 0.042 美元，低于 OpenAI GPT-5 Nano 的 0.05 美元。作者 Simon Willison 实测后认为它适合分类、垃圾信息检测、标签建议、排序和搜索重排，但指出它不擅长数字、日期和对抗性内容，且只返回浮点数会加剧黑箱与偏见问题。
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Google 与联合国系统发布 UN System Data Commons，这是一个基于 Google Data Commons 构建的开源平台，把联合国各机构的全球统计数据整合为可搜索的 AI-ready 知识图谱。平台支持自然语言查询和交互式可视化，并基于 MCP 等开放标准让 AI 智能体直接获取权威数据、生成图表或报告草稿。联合国系统计划未来一年继续接入更多数据集，目标到 2027 年覆盖 80% 的联合国系统统计数据集。
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Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个可搜索的数据库，用于预测全部 90 亿种可能的单字母 DNA 变异带来的影响。Demis Hassabis 表示，继 AlphaFold 绘制蛋白质宇宙之后，该工具转向绘制人类基因组，帮助科学家更好地理解疾病，并面向学术研究免费开放。
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Slack 推出 Slack Code，让编程智能体进入共享频道，由工程师及其他团队成员共同查看实时预览、引导开发并协作构建软件。所有 Slack 套餐上线时均可使用，支持接入 ChatGPT、Claude、Devin、Vercel 和 GitHub；部署变更需经人工批准，完成后的频道会归档并可搜索。
Slack 推出 Slack Code，让编程智能体进入共享频道，由工程师及其他团队成员共同查看实时预览、引导开发并协作构建软件。所有 Slack 套餐上线时均可使用，支持接入 ChatGPT、Claude、Devin、Vercel 和 GitHub；部署变更需经人工批准，完成后的频道会归档并可搜索。 · Slack launched Slack Code, bringing coding agents into shared channels where engineers and other teammates can view live previews, guide development, and collaborate on software. It is available across all Slack plans at launch and supports connections to ChatGPT, Claude, Devin, Vercel, and GitHub; deployments require human approval, and comple
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Slack 推出 Slack Code，为编码智能体开设专属项目频道，用户可在 Slack 对话中 @ 智能体，让它创建代码频道并跟进任务。在频道里，成员可以查看智能体的操作、审阅其提出的改动、查看实时 HTML 预览，并在需要时让它改变方向；任务完成后频道可自行归档，留下可搜索的记录。Anthropic、Cognition、GitHub、OpenAI 的 ChatGPT 和 Vercel 等正在为 Slack Code 开发集成，Claude、Devin、Copilot 和 ChatGPT 等智能体将进入代码频道；Slack 还推出 Agent DM、Agents 标签页和 Add to Slack 功能。
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OlmoEarth Studio 现已支持按需生成并导出自定义嵌入向量，提供 Nano、Tiny 和 Base 三种编码器，以及多种时间跨度、空间分辨率和 Sentinel 影像源。导出的 int8 COG 可用于相似性搜索、少样本分割、变化检测和 PCA 探索；Tiny 模型仅用 60 个标注像素实现了 0.84 的加权 F1。结果质量可能受云层、大气伪影和观测缺失影响。
OlmoEarth Studio 现已支持按需生成并导出自定义嵌入向量，提供 Nano、Tiny 和 Base 三种编码器，以及多种时间跨度、空间分辨率和 Sentinel 影像源。导出的 int8 COG 可用于相似性搜索、少样本分割、变化检测和 PCA 探索；Tiny 模型仅用 60 个标注像素实现了 0.84 的加权 F1。结果质量可能受云层、大气伪影和观测缺失影响。 · OlmoEarth Studio now supports on-demand generation and export of custom embeddings, with Nano, Tiny, and Base encoders plus configurable time spans, spatial resolutions, and Sentinel imagery sources. The exported int8 COGs support similarity search, few-shot segmentation, change detection, and PCA exploratio
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Unsloth 发布 Unsloth Desktop，称其为首个可在本地运行和训练模型的桌面应用，已上线官网和 GitHub。该应用开源，支持 Mac、Windows 和 Linux，覆盖 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF，可将 Claude Code 和 Codex 接入本地 LLM，并支持 CPU 与多 GPU 环境（NVIDIA、AMD、Intel、Mac）。官方称训练速度提升 2 倍、显存占用减少 70%，工具调用准确率提高 50% 并支持自愈与沙箱化代码执行，同时提供私有网页搜索、深度研究、RAG、MCP 以及 NVFP4、GGUF 导出。
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Sakana AI 发布日语特化 LLM API「Sakana Namazu」，基于 Moonshot AI 的开源模型 Kimi K2.6，用自有数据适配日语与日本业务语境，并内置 Web 搜索和代码执行工具。该 API 兼容 OpenAI 接口，已有代码只需改写 base_url 并设置 API 密钥即可接入。基准方面，它在 JFBench、日英翻译任务和 FairPoliticsQA 上均超过基座模型，其中 FairPoliticsQA 从 34.10% 提升至 56.30%，同时保持 Kimi K2.6 在 AIME26、MMLU-Pro、LiveCodeBench v6 上的推理与编码表现。
Sakana AI 发布日语特化 LLM API「Sakana Namazu」，基于 Moonshot AI 的开源模型 Kimi K2.6，用自有数据适配日语与日本业务语境，并内置 Web 搜索和代码执行工具。该 API 兼容 OpenAI 接口，已有代码只需改写 base url 并设置 API 密钥即可接入。基准方面，它在 JFBench、日英翻译任务和 FairPoliticsQA 上均超过基座模型，其中 FairPoliticsQA 从 34.10% 提升至 56.30%，同时保持 Kimi K2.6 在 AIME26、MMLU-Pro、LiveCodeBench v6 上的推理与编码表现。
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xAI 将 Grok 引入 Microsoft Outlook，以插件形式在收件箱旁提供智能体，可总结长邮件线程、按用户语气起草回复并整理邮箱。该插件能读取附件并搜索网页和 X，回复需用户手动发送；即日起面向所有付费 X 和 SuperGrok 用户开放，可从 Microsoft Marketplace 添加，同时也支持 Word、Excel 和 PowerPoint。
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Figma 宣布其设计智能体新增自定义工具与更强上下文能力，用户可通过提示词在画布上生成可复用的生成式插件和基于 WebGPU 的 shader 效果与填充。智能体支持直接附加文件、引用其他 Figma 文件结构、联网搜索，并通过 MCP 连接器接入 GitHub、Atlassian、Slack 等工具；用户还可把常用提示词保存为自定义技能并发布给团队。使用他人插件或 shader 在所有套餐免费，提示智能体构建插件或 shader 需设计智能体权限，正式可用后将消耗 AI credits。
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xAI 推出 Grok for PowerPoint，这是一款免费的 Microsoft 365 加载项，可从 Microsoft Marketplace 添加。用户给出大纲后，Grok 能生成完整幻灯片，并调用网络或 X 搜索补充研究、图表和图片，也可单张添加幻灯片、套用样式主题或按一条指令重构章节，并会反问澄清问题。该加载项还能调用 Grok connectors，基于近期邮件、SharePoint 或 Google Drive 文件撰写幻灯片，同时已支持 Word 和 Excel。
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Anthropic 发布新的 Swift 包，为 Apple 的 Foundation Models 框架提供 Claude 支持，开发者可在本地模型处理摘要、抽取等任务后，把需要多步推理、代码生成或联网搜索的请求交给 Claude。该包处理流式输出、工具调用和结构化响应，可直接回填到 SwiftUI 视图，需使用 Anthropic API key，支持 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27、visionOS 27 和 watchOS 27。
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Google Research 与 Google Cloud 合作推出 Agentic RAG 框架，并已在 Gemini Enterprise Agent Platform 以公开预览形式上线。该框架通过 Planner、Query Rewriter、Sufficient Context 等智能体迭代检索，在信息不足时给出具体缺口并继续搜索，相比标准 RAG 在事实性数据集上准确率最高提升 34%。在 FramesQA 的跨语料设置中，系统需从 4 个语料中路由查询，仍答对 90.1% 的问题，延迟与单语料版本平均相差约 3% 以内。
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