谷歌深夜投下重磅炸弹，Gemini 3.1 Pro 性能较前代提升 2 倍，在极难推理基准 ARC-AGI-2 中以 77.1% 碾压 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.2。其不仅在多模态生成上跨代进化，价格更直接腰斩，彻底打破成本-智能曲线。
OpenAI 正推进史上最高额融资计划，由亚马逊、软银、英伟达领投。资金将重点投入芯片与云基建，目标在 2027 年突破通用人工智能的物理瓶颈。其估值已达竞争对手 Anthropic 的 2.2 倍，AI 军备竞赛进入新阶段。
World Labs 成立不到两年估值翻 5 倍，获 AMD 与英伟达 共同参投。李飞飞强调：AI 下一个前沿是感知、触觉与视觉的融合，Marble 模型正致力于构建可导航、几何一致的 3D 物理世界，实现从生成内容向生成世界的跨越。
上海仪电联合商汤等发布白皮书，定义物理 AI 为“面向真实物理环境的复杂智能系统”。重点转向动作执行的可靠性与安全性。2026 年将是“世界模型”预测状态与“仿真数字孪生”进化沙箱大规模融合的元年。
“智能领域的智慧也应该能够遗传。EvoMap 正在通过基因协议打破经验孤岛。”
蚂蚁万亿开源模型主打即时响应与 Token Efficiency。在 OpenClaw 测试中，其展现了老练的 Agent 自主性，能自动拆解复杂 JSON 日志并编写 Python 程序交付结果。其特有的“人情世故”训练使其在商务协作中更具温度。
通过 GEP 基因进化协议，开发者实现了“一个 Agent 学会，百万 Agent 继承”。实操显示，当本地 Agent 修复 Python 报错后可将其封装为基因胶囊发布至全球网络，通过 Reputation 机制筛选优质经验，大幅降低算力冗余。