1. Nvidia投260亿美元自建AI模型，GPU供应商开始跟客户抢生意 Nvidia提交给美国证监会的文件显示，公司计划拿出260亿美元构建开放权重模型。这笔投入直接瞄准OpenAI们所在的赛道。Wired率先报道了这份文件，金额接近几家顶级AI实验室迄今融资额的总和。

2. Hacker News封杀AI评论的同一周，AI面试官正在给求职者打分 一个AI头像坐在屏幕对面，提出行为面试问题，分析你的回答，决定你能不能进下一轮。The Verge记者亲身体验了这种AI视频面试，整个过程没有真人参与，而数百万求职者已经在面对同样的场景。

3. OpenAI给Responses API配上计算机环境，Agent运行时平台成型 Responses API更新了，开发者现在能给agent分配一台真正的计算机。

快讯

• Anthropic成立Anthropic Institute Anthropic发布新研究机构Anthropic Institute。

• Rakuten部署OpenAI Codex，故障修复时间缩短一半 Rakuten在软件开发流程中全面接入Codex，平均故障修复时间（MTTR）降低50%，CI/CD审查实现自动化，全栈项目交付周期从数月缩短至数周。

• Google用AI改善澳大利亚偏远社区心脏健康筛查 Google发起新项目，用AI辅助澳大利亚偏远地区的心脏健康检测。

• Wayfair用OpenAI模型自动化客服分单和商品属性标注 Wayfair将OpenAI模型接入客服工单分流和产品目录管理，数百万条商品属性的标注实现规模化自动处理。

• 研究发现：启用推理帮助LLM「回忆」本来答不出的知识 新论文发现，即使面对不需要逐步推导的简单事实问题，开启推理模式也能大幅扩展模型参数知识的召回边界，解锁原本无法给出的正确答案。

• LLM写长篇故事会「忘记自己说过什么」 研究者系统分析了LLM在长篇叙事生成中的一致性缺陷：模型在数万词的故事中会自相矛盾，违反自己设定的角色特征和世界规则。团队发布了首个专门评估叙事一致性的benchmark ConStory。

• MM-Zero：视觉语言模型从零数据实现自我进化 研究者提出MM-Zero框架，让多模态视觉语言模型在没有任何种子数据（包括图像）的情况下自我进化，突破了此前VLM自我改进至少需要部分标注数据的限制。

• CoCo用代码替代自然语言做思维链，提升文生图精度 研究者提出CoCo框架，在文生图任务中用代码而非自然语言做思维链推理，对复杂空间布局、结构化视觉元素和密集文字内容的生成精度显著提升。

• LoGeR将密集3D重建扩展到分钟级长视频 LoGeR通过分块处理和混合记忆机制，在不做后处理优化的前提下实现超长视频序列的密集3D几何重建，绕过了注意力机制的二次方复杂度瓶颈。

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