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AMIE，我们的研究医疗AI系统，在一项首创性研究中展示了实时临床视频咨询能力。

Google Research 与 DeepMind 在真实模拟问诊中，首次展示了医疗 AI 系统 AMIE 的实时临床视频咨询能力；诊断准确率和沟通质量获得临床评估者认可，但距离实际诊疗落地仍有距离。

台风“海豚”登陆中国前夕，国产AI气象大模型提前五天将登陆时间和地点误差控制在30分钟、30公里内。中国正把AI天气预报从科研竞赛升级为国家级基础设施，与西方顶尖模型的差距正在肉眼可见地缩小。

Cua 团队发现苹果 macOS 虚拟机中的虚拟 GPU 向应用上报了过于保守的 Metal 图形能力，导致 llama.cpp 在虚拟机里只能走慢速代码路径；他们用一个进程级兼容层修正能力报告后，LLM 推理速度提升 11–16 倍，接近物理机水平。

TechRadar 刊文提出判断 AI 技术栈控制权的五个问题。核心观点是：一家公司能下载模型、在自己的云上运行，并不等于真正掌控 AI 系统；从模型来源、依赖组件到法律合同和退出机制，每一步都需要可验证的能力，否则所谓“自主可控”只是假设。

由前 DeepMind、Apple、OpenAI 和 Meta 员工创立的 AI 公司 Trajectory，完成 4000 万美元融资，估值达 3 亿美元，专注“持续学习”模型方向。值得注意的是，这并非又一家做大模型的明星创业公司，而是瞄准了当前 AI 模型“训练完就固定”的短板。

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一个面向长时间运行 AI Agent 的轻量级开源模型（30B 参数、3B 活跃参数），专注工具调用、结果验证等高吞吐执行任务，用低成本换取高速度，同时推出 NeMo Switchyard 路由库，让不同任务自动分发给最合适的模型。

英伟达发布开源 MoE 模型 Nemotron 3.5 Lightning，宣称输出速度最高提升 4 倍，同时推出一个面向 Agent 场景的模型路由工具。开源、快、带路由，是这次发布最值得关注的三件事。

当科技界把注意力都放在大语言模型上时，一群生物学家正尝试绕过“人工智能”，直接培养人类脑细胞来构建“生物智能”。这类被称为“人类脑类器官”的活体神经元组织，已被用于控制机器人走迷宫、玩《Pong》和《Doom》等游戏，并成为生物计算研究的新载体。

一家初创公司正在尝试走一条与科技巨头不同的AI路线——让模型真正能被用户训练和定制，而不是被大公司锁死在封闭的云端。这件事的意义在于，它挑战了“AI只属于少数巨头”的现状。

AI 编程公司 Cursor 的人才主管公开复盘自家招聘流程，指出多数公司在“试工”环节犯了一个方向性错误——只顾评估候选人，却忘了让候选人也能充分评估公司。这背后是 AI 人才争夺战白热化后，招聘逻辑从“筛选”转向“双向说服”的缩影。