Google Earth 集成 Nano Banana 2 图像生成
Google 将最新的图像生成模型 Nano Banana 2 集成到 Google Earth 网页版，用户输入文本即可将卫星和 3D 地图场景重新“绘画”成任意想象画面，比如百年前的城市或社区新设施。这是大模型在三维地理空间领域的一次落地尝试，直接降低了普通人用 AI 改造真实地图的门槛。
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GitHub Models 现已正式退役
GitHub 于 2026 年 7 月 30 日正式关闭了 GitHub Models 服务，包括模型目录、Playground 和推理 API 全部下线。这意味着开发者不能再通过 GitHub 直接试用和调用第三方模型，微软正将 AI 入口收拢到自家 Foundry 平台和 GitHub Copilot 中…
Google DeepMind 新 AI 模型可操控机器人全身
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，新模型能控制人形机器人的全身运动（从脚趾到手指），并支持更精细的五指操作和多机器人协作。这是向通用型家用或工业机器人迈出的实际一步，但运动速度仍需提升。
一段Prompt让你的Kimi K3 花钱更少，出活更快
一位开发者针对Kimi K3模型“想太多、成本高、输出慢”的痛点，发布了一段简短Prompt（工作合同），通过明确任务边界和终止条件，让K3在保持性能的同时减少无效推理，显著降低API调用成本。对大模型用户来说，这是一个低成本提升模型实用性的实操技巧。
Nscale收购Anyscale，谋求掌控更多AI计算栈
英国AI云服务商Nscale以16.5亿美元收购Anyscale，后者是开源分布式框架Ray背后的公司。这笔交易让Nscale从底层算力延伸到工作负载管理软件层，试图在日益拥挤的AI基础设施市场中构建更完整的垂直栈。
RadixArk 与 Google Cloud 合作，将完整 SGLang 功能引入 TPU
RadixArk 与 Google Cloud 宣布合作，将开源推理框架 SGLang 的完整功能带到 Google TPU 上，开发者未来可像使用 GPU 一样，用同一套 API 在 TPU 上运行主流大模型，并有望实现新模型“GPU 发布当天即支持 TPU”。
Meta与Microsoft的AI支出：两份财报的故事
Meta和微软同期发布财报，两家都在大举押注AI，但投资者给出了截然不同的反应。Meta支出近乎翻倍、自由现金流骤降，股价盘后跌近10%；微软AI投入带来Azure和Copilot的明确回报，股价涨近8%。市场用钱投票：AI支出可以，但必须看到可量化的回报。
Filing: Meta reports $279B in future lease agreements in Q2 related to AI data centers that are not reflected on its balance sheet, up 53% from the prior period (Shona Ghosh/Bloomberg)
Meta在2026年第二季度披露了总额2790亿美元的未来租赁协议，专门用于AI数据中心，且未体现在当前资产负债表上，金额比上一季度暴增53%。这揭示了全球头部AI公司正在以“租赁”形式锁定未来数年算力，其对数据中心基础设施的长期投入远超外界预期。
Google integrates Nano Banana 2 into Google Earth via a new Create Image button, letting users prompt visual alterations of locations or infographics (David Gewirtz/ZDNET)
Google Earth 新增“Create Image”按钮，内嵌 Nano Banana 2 模型，用户只需输入自然语言提示，即可对地图中的地点视图或信息图进行视觉编辑与风格调整，无需专业图像处理技能。
London-based Nscale agrees to acquire Anyscale, a source says for ~$1.65B; Anyscale, which helps AI workloads run more efficiently, had a $1B+ valuation in 2022 (Brody Ford/Bloomberg)
伦敦云基础设施公司 Nscale 以约 16.5 亿美元收购 AI 效率平台 Anyscale，后者曾在 2022 年估值超过 10 亿美元。这笔交易将算力供给与工作负载优化能力结合，可能重塑 AI 推理与训练领域的基础设施格局。