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Meta推出MobileMoE，首次在商用智能手机上实现高效混合专家模型（MoE）推理，显著降低计算开销并提升性能。实测显示其在iPhone 16 Pro上输入阶段最高提速3.8倍，内存占用更低，在常识、科学、代码和数学等14项基准测试中建立新的精度-效率帕累托前沿。
爱奇艺CEO龚宇提出AI时代“去中心化”战略，通过自研AI影视制作平台纳逗Pro，整合奇智大模型及多家视频生成模型，赋能创作者降低长视频制作门槛与成本，推动内容生产规模化、创作者版权与收入自主化，并以技术开放、补贴政策和工作室机制加速AIGC在中剧、长剧等商业长片领域的落地。
开发者antirez为DeepSeek V4 Flash模型推出专用本地推理引擎ds4，使其可在128GB内存的MacBook Pro上高效运行，实现零token成本的本地AI编程助手功能；该方案通过不对称2-bit量化、SSD KV缓存和Metal原生优化达成性能突破，既提升DeepSeek海外生态认可度，也对其API商业化路径构成挑战。
爱奇艺正全面拥抱AI技术，推动影视行业从中心化向去中心化转型。通过自研AI平台纳逗Pro、奇智大模型及70余个智能体，降低长视频制作成本与周期，赋能中小创作者。龚宇判断AI将引发内容供给指数级增长，未来五年半数以上头部作品或由AI生成，平台重心转向构建开放生态与分账机制。
陶哲轩提出数学正从证明稀缺时代进入证明过剩时代，AI大幅加速证明生成与验证，但人类对证明的理解（消化）严重滞后，导致大量‘生肉证明’堆积、抑制学术进展；他强调未来数学家的核心竞争力在于问题选择、工作流设计及证明消化能力，学术评价体系亟需重构。
小米开源MiMo-V2.5系列大模型，含1.02万亿参数的MiMo-V2.5-Pro，支持100万上下文与高效Agent能力，在多项基准测试中超越DeepSeek-V4-Pro及Kimi K2.6等主流模型；首日完成阿里平头哥、AMD等7家芯片厂商适配，并推出100万亿Token激励计划及Agent生态共建合作。
GPT-5.5 Pro在LisanBench测试中达成文本IQ 130、视觉IQ 145，首次突破门萨俱乐部130门槛，标志AI正式跨入人类前2%高智商行列；其视觉推理能力显著超越文本，效率提升与成本下降同步实现，OpenAI以每月一更节奏加速推进模型迭代，重塑AI竞争格局与知识获取范式。
23岁非科班青年Liam Price与同伴用ChatGPT（GPT-5.4 Pro）仅80分钟破解困扰数学界60年的Erdős原始集猜想#1196，AI另辟蹊径采用马尔可夫链与冯·曼戈尔特权重方法，突破人类长期依赖的解析数论路径，获陶哲轩、Lichtman等顶尖数学家高度评价，标志AI在基础数学发现中取得里程碑式突破。
爱奇艺CEO龚宇在2026爱奇艺世界·大会上提出‘真人实拍或成非遗’等言论，宣布AI艺人库纳逗Pro上线并公布117名演员授权意向名单，引发艺人集体辟谣与舆论危机；事件折射长视频平台在营收下滑、用户时长被短剧蚕食的生存压力下，急切借AI降本增效，但面临技术信任缺失、艺人权益争议及AI表演质感不足等现实挑战。
谷歌DeepMind论文提出图像生成器可作为通用视觉学习器，通过将视觉理解任务（如分割、深度估计、法向量预测）统一转化为RGB图像生成任务，构建出Vision Banana模型，在多项2D/3D任务上超越或媲美专用模型，标志着计算机视觉正经历类似NLP领域的生成式范式转变。
爱奇艺因财务危机加速押注AI影视，推出AI艺人库和纳逗Pro平台以降本增效，但市值缩水97%、连续亏损、现金流枯竭；与此同时，真人演员集体维权，横店群演就业率暴跌，而抖音反向投入5亿元扶持真人短剧，凸显长视频平台在资本压力下牺牲内容质量与劳动者权益的技术异化困境。
爱奇艺在年度世界大会上推出AI艺人库及纳逗Pro智能体平台，旨在通过AI重构影视工业全链条以应对持续亏损、营收下滑与用户流失困境。此举引发艺人维权与行业焦虑，暴露技术替代、产权边界、监管合规及内容温度等深层挑战，本质是长视频平台在存量危机下的结构性求生转型。
谷歌推出基于Gemini 3.1 Pro的两款自主研究智能体Deep Research与Deep Research Max，聚焦企业级AI分析场景，支持私有数据融合、MCP协议接入第三方金融数据源（如FactSet、标普、PitchBook）、原生图表生成及异步后台任务，通过API向开发者开放，旨在替代初级分析师基础工作，强化在AI编程与自主智能体领域的竞争力。
爱奇艺在AI战略发布会上因不当表述引发重大公关危机：CEO龚宇称‘真人实拍或成非遗’并宣布百余艺人‘签约’AI艺人库，遭张若昀等艺人迅速辟谣，舆论反噬导致股价暴跌、信任崩塌；文章剖析其根源在于业务焦虑下的沟通失当，暴露公关体系失效、受众认知错位及法律与传播语言脱节等问题。
文章通过实测千元安卓机vivo Y500 Pro运行谷歌Gemma 4 E4B本地大模型，发现其响应极慢（单题耗时2.5–3.3分钟）、逻辑推理错误率高、多模态识图能力弱（如漏识Apple Store、无法识别绿植喷头），对比旗舰机表现差距显著；指出当前本地AI受限于中端芯片NPU算力，尚难在普通手机实现可用体验，真正普及依赖芯片厂商将AI算力下沉至中低端平台。
