MIT-IBM 计算研究实验室启动，塑造 AI 与量子计算未来
MIT-IBM Computing Research Lab 正式成立，将研究范围从单纯的人工智能扩展至算法与量子计算三大支柱。双方延续近十年的合作传统，目标是在 AI 走向主流部署、量子计算接近实际应用的时间节点，推动量子中心超级计算等新型混合计算系统发展。实验室将重点研究 AI 与传统计算系统的融合、面向复杂问题的新型量子算法，以及数学与算法基础的重构。数百名学生已参与过往合作，产出超过 1500 篇论文。新框架的核心在于把算法单独列为关键方向，意味着从算力与模型的工程竞赛转向基础问题研究，探索如何降低复杂系统的求解成本，推动计算产业重新思考可计算性的边界。
Grok Imagine “智能体模式”来了！
马斯克旗下 Grok Imagine 推出智能体模式，将创意工作流整合至无限画布。用户可在同一页面通过对话完成头脑风暴、图片生成编辑及视频制作，无需跳转工具。该功能支持从模特图生成到拍摄角度咨询的全流程操作，适合需要高效产出广告或视觉内容的创作者，实现思考与创作的一站式闭环。
没装摄像头的 AI 眼镜，如何成为第二大脑
Mira 是一款主打 “记忆 + 执行” 的 AI 智能眼镜，通过持续录音将对话转化为可搜索的个人上下文档案。它不仅能实现 900 毫秒内的多语言实时字幕翻译，还能基于记忆自动处理邮件、日程及支付等任务。配合支持手势操作的戒指，用户无需掏手机即可交互。设备仅重 39 克且无摄像头，承诺不利用对话数据训练模型，适合追求隐私与高效语音助手的用户。
Seedance 2.0 + Lovart，13 个 AI 短片提示词技巧
Seedance 2.0 接入 Lovart 后，AI 短片制作流程趋于完整。博主 FILM CRUX 分享了 13 个关键技巧：利用多角度功能提升角色一致性，通过拖拽物体控制运动轨迹，借助音频驱动解决口型同步问题。工作流上支持从剧本直接生成分镜并批量转视频。此外，“运动预算”理念建议镜头聚焦单一动作以增强电影感，配合实拍剪辑常识使用切入镜头遮盖瑕疵，能有效提升成片质量与连贯性。
上下文工程到底在解决什么问题
2026 年 AI 应用开发重心正从提示词工程转向上下文架构。随着 Claude Opus 4.7 等模型长时任务可靠性提升，Agent 失败主因转为上下文窗口管理不当引发的“上下文腐烂”。Logic.inc 指出需系统管控七层上下文信息，Anthropic 亦推出工具调用新特性优化连接层。对开发者而言，核心壁垒已变为如何设计信息架构，确保 Agent 在复杂场景中稳定运行。
Anthropic 为企业推出 Claude 智能体记忆功能
Anthropic 为企业版 Claude 智能体推出 Memory 功能，以文件系统层实现跨会话记忆存储。该功能强调可审计、可控、可回滚的企业级特性，支持 API 管理和权限控制，所有变更均有审计轨迹。与单纯扩展上下文不同， Anthropic 将记忆纳入可编程、可导出、可治理的管理框架，瞄准需要稳定、可追踪智能体能力的企业场景。 Netflix 、 Rakuten 等企业已开始使用。
Google 发布 Gemini Enterprise 智能体平台
Google 发布新版 Gemini Enterprise ，将其从聊天工具升级为面向大型企业的统一智能体平台。新平台整合了应用开发入口 Agent Platform 、员工使用入口及安全治理框架，支持开发者、 IT 团队和知识工作者构建、管理和治理跨工作流的 AI 智能体。平台整合 200 多个模型，提供低代码工具、多智能体系统及长时运行能力，并配备身份认证、注册与策略执行等完整安全机制。 Google 此举旨在解决企业 AI 碎片化问题，但平台越完整也意味着企业越容易被锁进生态。
Atomic Bot 支持一键 Hermes 智能体桌面设置
Atomic Bot 接入 Hermes 智能体，将其从开发者工具变为普通用户可用的桌面应用。用户无需 Docker 或手动配置 API key ，约一分钟即可在本地运行。支持 Ollama 本地模型（ Qwen 、 Gemma ），也可接入云端 API 。 Hermes 采用持久记忆架构， GitHub 星标超 10 万，在 OpenClaw 安全事件后热度显著上升。 Atomic Bot 定位为开源智能体框架的统一前端， Hermes 只是最新接入目标。
Google 在 AI Studio 和 APIs 上推出 Deep Research 智能体
Google 推出 Deep Research 和 Deep Research Max 两款研究智能体，通过 Gemini API 面向企业级用户开放。这两款产品基于 Gemini 3.1 Pro ，能发起完整研究工作流，整合网络信息、专有数据和多类型文件，生成带图表的研究报告。 Deep Research 强调速度和交互体验， Deep Research Max 侧重异步大规模分析。 Google 还与 FactSet 、 S&P Global 等数据提供商合作，将竞争从“谁能写”推向“谁能进入真实业务流程”。