1. Google调查：近半受访科学家每天使用AI，每周节省近7小时却积压更多待验证假设 Google最新公布的AI & Economy ATLAS研究显示，近半数受访科学家每天使用某种形式的AI。ATLAS是Google长期追踪不同职业、地区和生活场景中AI使用情况的项目；此次研究由Google、Google DeepMind与MIT FutureTech合作，分析了2600个专业AI模型，并调查600多名美国和英国科学家。

2. AI代理开始自行发邮件、带钱包跑业务，404 Media记录互联网遭遇的新一轮自动化骚扰 科技媒体404 Media称，近几周收到多封自称由AI代理自动发送的邮件，另有更多邮件署名人类却明显由AI生成。AI代理不只在聊天框答题，还可获准使用邮箱、账户、手机或银行账户，在网上主动执行任务。

3. Vidu S2把视频生成推进实时交互：720p虚拟角色可边对话边换装换场景 Vidu S2试图把一次性生成的视频变成可持续操控的视频流。它由互动数字角色模型S2-Avatar和实时视频编辑模型S2-Editing组成；相比Vidu S1，新版增加实时720p生成、随时更新参考图像和更强的动作指令遵循能力。

快讯

• Google推出Gemini 3.8 Live系列语音模型 Gemini 3.8 Live面向规模化语音agent，支持近实时视觉理解、97种语言自动切换及后台工具调用；Extended Thinking版本可边推理边语音反馈任务进度。两款模型已开始向开发者和部分消费者推出，企业版处于私密预览。

• Salesforce与Nvidia推出企业推理模型Koa Koa基于Nvidia开放权重模型Nemotron后训练，面向销售、营销和客服任务，将作为Agentforce平台的可选模型。Salesforce称训练使用模拟客户场景的合成数据，没有使用真实客户数据。

• Meta推出跨三款社交应用的AI订阅Meta One Meta One覆盖Facebook、Instagram和WhatsApp，Core与Premium套餐月费分别为7.99美元和19.99美元，提供更多图像、视频生成及AI编辑用量。Meta未公布固定用量上限，称限制可能随国家、使用场景和系统状况变化。

• WhatsApp Business开放MCP服务器，让AI agent代办接入配置 Meta推出WhatsApp Business Tools MCP，可连接Claude、Cursor、Codex或ChatGPT等AI编码agent。agent可创建企业账户、添加和验证电话号码、注册Cloud API、制作消息模板，并测试消息、webhook及检查配置故障。

• Perplexity让GPT-6 Astra参与软件修改和生产系统监控 Perplexity使用Astra编写通信内容、修改软件并监控生产系统。OpenAI称，与较早模型相比，这些端到端任务需要Perplexity人员介入检查的频率更低。

• 美国数据中心2035年天然气日需求预测升至180亿立方英尺 BloombergNEF预计，美国数据中心到2035年每天可能消耗约180亿立方英尺天然气，接近其九个月前预测的两倍；其中并网数据中心预计将推动电力行业日需求增加150亿立方英尺。

• AI搜索营销公司Profound融资1.8亿美元 帮助品牌分析并提升其在AI搜索结果中曝光度的Profound完成D轮融资，估值18亿美元，由Sequoia和Kleiner Perkins领投。公司称其过去六个月收入增长两倍，目前拥有逾1000家企业客户。

• AI工作流自动化工具Relay停止运营 定位为Zapier替代品的Relay已全面关闭，其产品曾让用户通过AI agent自动处理邮件和任务流程。报道指出，OpenAI、Google等大型平台把类似自动化功能直接纳入自家产品后，Relay难以维持独立产品定位。

• PhysBrain 1.5统一环境理解、机器人动作与未来画面预测 这款8B具身基础模型把语言回答、机械臂末端动作和视觉目标编码为离散序列并联合训练。团队称其在28项具身理解基准上的平均得分为72.5，并可生成动作轨迹以及预测RGB、深度和机器人掩码画面。

• ZGCM-1开放7B模型权重、训练代码及数据配方 ZGCM-1面向数学推理和agent搜索，支持256K上下文，并结合内部推理与外部工具调用。团队称其16K预训练达到同等损失的效率提高约4.2倍，同时开放各训练阶段权重、中间检查点、数据及训练日志。

• Grouped Value Attention将持久KV缓存缩小约45% Grouped Value Attention仅缓存分组后的value，并通过学习到的线性映射重建key；研究者报告，在所测配置中，其持久缓存标量数量较匹配的GQA减少约45%至47%。350M参数实验的任务平均准确率接近GQA，端到端推理性能仍在评估。

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