1. Gemini 3.1 Pro半价对标旗舰，Google向Anthropic发起定价战 Google给前沿模型的API定价砍了一半。Gemini 3.1 Pro每百万token输入收2美元、输出收12美元。对面Opus 4.6收5美元和25美元，贵了一倍有余，基准性能却在同一梯队。

2. 微软Copilot越权读取机密邮件，企业AI助手的第一道裂缝 一家企业客户为邮箱系统配好了数据保护策略，划定了AI助手能看什么、不能看什么。微软本周确认，Copilot绕过了这些策略，直接读取并总结了付费客户的机密邮件。

3. AI投资创纪录，生产率数据纹丝不动 2024年美国企业在AI上投入超过2500亿美元。但一项覆盖四国6000名高管的调查发现，约90%的受访者认为AI在过去三年对生产率没有影响。阿波罗首席经济学家的总结几乎复刻了1987年的Solow悖论：「AI无处不在，唯独不在宏观经济数据里。」

快讯

• World Labs完成10亿美元融资，Autodesk出资2亿美元 李飞飞创办的World Labs完成10亿美元融资，其中Autodesk投入2亿美元。双方将探索将World Labs的世界模型整合进Autodesk的3D工具链，首先聚焦影视娱乐场景。

• Google在Gemini应用中上线AI音乐生成功能Lyria 3 用户可通过文本或图片提示生成30秒的定制音乐片段，基于Google的Lyria 3模型。

• 智谱发布GLM-5，主打agent工程能力 GLM-5采用DSA架构降低训练和推理成本，同时引入异步强化学习基础设施提升后训练效率，定位从辅助编程转向自主工程执行。

• Perplexity放弃广告模式，与OpenAI路线分道 AI搜索公司Perplexity宣布撤出广告业务，担忧广告会损害用户对聊天工具的信任。同期OpenAI正加速广告变现，两家公司在商业模式上走向相反方向。

• Amazon在不到6个月后终止Blue Jay机器人项目 Amazon表示Blue Jay的核心技术将转用于其他机器人项目，相关员工已调岗。

• Anthropic明确禁止订阅账号用于第三方服务 Anthropic更新使用条款，正式禁止通过个人订阅认证为第三方提供API访问。

• 印度AI实验室Sarvam一次发布五个开源模型 新模型包括300亿和1050亿参数的语言模型、文本转语音模型、语音转文本模型以及文档解析视觉模型。

• 研究质疑稀疏自编码器的可解释性：未能稳定超越随机基线 Hugging Face发表的论文对SAE（稀疏自编码器）进行系统评估，发现在多项下游任务中SAE提取的特征未能显著优于随机基线，对当前主流的神经网络可解释性方法提出挑战。

• Simon Willison：AI写代码让我开始接受强类型 编程25年后，Simon Willison表示当coding agent替你敲键盘时，类型提示带来的迭代速度损失消失了，而显式类型定义的收益变得更有吸引力。

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