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Sapient Intelligence 发布 HRM-Text 模型，以约1B参数、仅40B训练tokens和1500美元成本，在MATH、GSM8K等推理基准上取得突破性成绩。该模型创新采用分层双时间尺度递归架构（H/L模块）、仅对回答部分计算损失的预训练目标及PrefixLM注意力机制，在有限算力下显著提升有效计算深度与任务执行效率，挑战大模型依赖规模扩张的传统范式。
苹果在WWDC 2026正式承认Siri老化，推出全新Apple Intelligence战略：与Google深度合作，采用定制化Gemini大模型训练五大Apple Foundation Models，首次将Private Cloud Compute扩展至Google Cloud和Nvidia GPU；重构Siri为具备记忆、跨设备同步和系统级智能的AI助手，但受限于硬件门槛与中国监管，功能落地存在区域与设备差异。
谷歌在Android专属发布会上宣布Android将从操作系统升级为智能系统（Intelligence System），以Gemini Intelligence为核心驱动，深度整合多模态AI能力，覆盖手机（Android 17）、笔记本（Googlebook）、车机（Android Auto）全场景，实现跨设备统一智能体验，对标苹果理想中的AI生态。
英国大模型初创公司Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮融资，刷新欧洲纪录，由红杉、光速领投，英伟达、谷歌等跟投；创始人系AlphaGo核心技术负责人大卫·西尔弗，公司聚焦强化学习路径，挑战当前大模型依赖人类数据投喂的范式，被视为欧洲AI自主崛起的关键信号。
文章以苹果两条技术路线——自研芯片（Apple Silicon）与人工智能（AI）能力——为双主线，对比分析其三十年发展轨迹：芯片线历经多次失败后卧薪尝胆，终实现全栈自主并支撑产品创新；AI线虽起步最早（Siri），却因战略摇摆、组织割裂与执行滞后持续落后，最终转向依赖Google Gemini等外部模型。核心命题是苹果是否仍具备定义新时代产品的能力。
苹果计划在iOS 27中对iPhone原生输入法进行重大AI升级，引入上下文感知的纠错与写作辅助功能，支持语境化同义词推荐、逻辑错误识别及端侧NPU处理，仅限A17 Pro及以上芯片设备；同时将推出Siri 2.0和第三方AI助手集成。
苹果计划在iOS 27中开放Siri与Apple Intelligence底层接口，设立App Store独立AI应用专区，支持第三方AI模型（如ChatGPT、Gemini）接入，并通过佣金模式盈利，以应对AI竞争、防止用户流失，相关方案将在WWDC26公布。
苹果正秘密测试独立Siri应用‘Campo’，计划在WWDC 2026亮相；新Siri将具备连贯对话、视觉界面升级、系统级深度集成及个人上下文感知能力，从辅助功能跃升为跨设备AI智能体，强化隐私与本地AI体验。
Luma Labs发布首款公开图像生成模型Uni-1，采用自回归Transformer架构，统一文本与图像token序列，支持参考图控制、76种视觉风格及信息图生成；在RISEBench等基准测试中空间推理与参考生成表现领先；提供API定价及免费试用。
AI 行业正从云端大模型转向本地小模型与边缘计算，强调隐私保护、可靠性和场景适配。这一趋势为 Web3 AI 带来机会，区块链技术可解决本地 AI 的可信性问题，如数据篡改验证和隐私协作。相关项目如 Lattica 和 HeadCap 正在探索去中心化协作的基础设施支持。
