1. 微软发布Maia 300：计划2027年起让自研芯片成为AI推理主力 微软发布第三代自研AI芯片Maia 300，计划从2027年起将其用于生产环境，并逐步作为旗下产品和服务的主要AI推理系统。Maia是微软为运行AI模型设计的芯片系列，上一代Maia 200已服务于Microsoft Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry及微软自有模型。

2. QGIS合并新规：禁止向核心代码库提交任何AI辅助代码 QGIS软件项目已合并QEP428提案，禁止向qgis/qgis核心代码库提交任何由大模型、AI或agent辅助产生的代码。它取代了此前的QEP-408：旧规要求人工审查全部大模型输出、用「Assisted-by」标记披露辅助情况，并禁止agent发布未经审查的评论。

3. WindBorne获美国空军最高4900万美元合同，为指定地区提供气球观测数据 WindBorne目前用约700个自主气象气球在全球采集大气传感器读数，既向客户出售数据，也用于自有AI天气模型；此前已与美国国家气象局、空军和海军合作。

快讯

• Meta发布首批前沿模型Muse Wonder Meta发布Muse Wonder和Muse Wonder Full，称两款模型在复杂编码和长期信息记忆方面有所提升；Wonder通过Meta Model API提供，每百万输入、输出token分别收费4美元和20美元，Wonder Full仅供Muse Code订阅者使用。

• NVIDIA向OCP开放Vera Rubin机架设计 NVIDIA将Vera Rubin机架和计算托盘设计通过MGX架构贡献给开放计算项目，并为DSX AI Factory发布网络配置、集群验证、机架管理和裸机部署等开源组件。MGX 1.2规格支持液冷、标准化供电和最高250kW的机架部署。

• 报道称Epic为Disney游戏全面转向AI优先开发 据Bloomberg援引内部消息报道，Epic Games计划让AI模型生成与Disney合作射击游戏的全部代码并指导美术制作，人类开发者负责管理和引导产出。该项目原定2027年3月发布，目前因开发调整、人手不足和进度迟缓被无限期推迟。

• 微软总裁呼吁由英国推动全球AI安全规则 微软总裁Brad Smith称AI需要紧急监管，并主张由英国牵头制定全球安全规则，包括要求企业报告失控agent造成的系统入侵、在产品发布前接受外部评估，以及设置暂停系统的机制。

• Amazon仓库机器人数量突破100万 Amazon已有超过100万台机器人参与仓储作业，同时仍雇有超过150万名全职和兼职员工。公司称机器人承担了容易导致疲劳和受伤的任务，但研究者指出，与人近距离协作的机器人也可能主导工作节奏。

• 执法工具Raven可凭室内照片定位具体住宅 Graylark Technologies推出的Raven可分析单张室内照片，并从短租或房地产图片中寻找对应房屋；404 Media核对演示后发现，部分结果与Airbnb、Vrbo和Zillow上的具体房源一致。洛杉矶警察局和Miami-Dade警长办公室此前已购买该工具的访问权限。

• 研究机构将Anthropic潜在IPO估值下调至1500亿美元 独立研究机构New Constructs认为Anthropic拟议的2万亿美元估值缺乏盈利支撑，仅给出1500亿美元估值；其分析依据媒体披露的财务数字，因为Anthropic尚未公开招股说明书。Anthropic未回应置评请求。

• 环境监听应用Ambi融资2600万美元 前Plaud高管Peter Mo创办的Ambi累计融资2600万美元，并推出iPhone、Mac和Apple Watch应用，可在会议中持续获取上下文并实时提供建议。环境采集默认关闭，公司称不保存录音且会加密数据，但尚未说明具体加密方式。

• Blueprints AI称可在数分钟内生成报批图纸 建筑软件初创公司Blueprints AI将推出第二代产品，可从文字描述、草图或PDF生成建筑、结构、机电和室内设计图纸，并在修改后同步更新整个项目、检查当地建筑规范。生成文件仍需持证专业人士审核盖章后才能提交审批。

• Musk展示Grok购物时泄露订单与支付信息 Elon Musk发布Grok代购乐高的截图时，暴露了订单号、地址、邮箱及信用卡后四位；随后有X用户声称利用这些信息通过乐高客服agent取消或修改订单。乐高未确认相关操作是否真正生效，Musk则表示订单并未被取消。

• SoftwareGym用182款合成应用训练电脑操作agent SoftwareGym自动生成并通过真实GUI交互验证了182款可运行应用，平均任务通过率为91.5%。使用这些环境轨迹训练后，模型在未见过的OSWorld基准上将Pass@3从41.39%提高到56.97%。

• Reflex让Unitree G1通过视觉接住投掷纸箱 Reflex利用第一视角RGB-D视觉估计物体运动，再控制人形机器人完成全身接取动作；研究者报告，Unitree G1在2.5米和5米距离接住人工投掷纸箱的成功率分别为65%和40%。

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