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NVIDIA 發布 Kumo Forecast（原 NV-Tesseract Forecasting），一個多變數時間序列預測模型，以 Apache 2.0 許可開源，模型程式碼 NVIDIA/Kumo-TS 與權重 nvidia/Kumo-Forecast 均已公開。模型以 MOMENT-1-large 為凍結主幹，約 3.4 億引數編碼器外加可訓練預測頭，支援 256、512、1024、2048 的輸入序列長度。
Apple 研究員 awnihannun 在社交平台發布一首短詩，稱因「未來會 foom」而上調自己的 P(doom)，即 AI 導致人類滅絕的主觀機率。詩中還提到中文房間、shoggoth 與死神之眼等 AI 圈內梗，未給出具體數值或論證。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI，即所謂的 #tokenmaxxing，隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱，其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量，而企業發現 token 很難統計，這讓 AI 預算幾乎無法編制。
文章在凱文·凱利 2016 年出版的《必然》問世十年後，逐條回看他當時對 AI 的判斷。他預言到 2026 年 Google 的主業將不再是搜尋而是 AI，AI 會由兩三家通用雲端商業智慧形成寡頭格局，形態更像可按需取用的 AWS 式廉價基礎設施，且絕大多數是狹窄的專用軟體大腦；人們還能用對話語氣向雲端提出任何問題。文中另提到 Google 研究者 2017 年發表《Attention Is All You Need》，提出 transformer 架構。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示，91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現，美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作，美國工人平均為 28%；在使用 AI 的工作任務中，員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成，美國成年人預期為 42%。
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight，用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首，在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上，其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44，比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分，成功軌跡誤報率僅 2.37%。
Kimi 開源最新模型 K2.6，主打編碼、長程執行與 agent swarm，已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code。官方稱其在 Mac 上本地部署 Qwen3.5-0.8B 並用 Zig 實現推理最佳化，經 4000+ 次工具呼叫、12 小時、14 輪迭代，吞吐從約 15 提升到約 193 tokens/s，比 LM Studio 快約 20%；另以 13 小時重構 8 年曆史的 exchange-core，中等吞吐提升 185%。
微軟研究人員在 Nature 發表成果，稱找到一種低成本方法，讓 2 至 6 周的天氣預報更準確，相關工具已開源。傳統物理模型和現有 AI 模型通常在兩週後可靠性下降，該工具可幫助農民和應急回應人員提前規劃。微軟由此加入 Google、Nvidia 等公司開發天氣預報 AI 工具的行列。
NVIDIA 宣布擴充套件開源 Agent Toolkit，核心是全新的 Agent Knowledge Foundation：它結合 CUDA-X 庫與 Auto-Ontology，把企業原始資料對映為業務概念，讓智慧體直接查詢並預測，且無需遷移資料或改動治理控制。
Faros 2026 年研究分析 22,000 名開發者、4,000 個團隊兩年遙測資料後發現，AI 採用度高的組織每位開發者 bug 增加 54%，PR 評審中位耗時約漲 5 倍，每 PR 事故數超 3 倍；其 Q3 報告稱部分效應有所緩解，但驗證與運維成本仍在累積。
Kimi 發布 Agent Swarm 多智慧體能力，Kimi K2.5 最多可並行排程 100 個子智慧體、執行超過 1500 次工具呼叫，官方稱結果比序列執行快 4.5 倍。使用者只需給出目標，模型會自行設計組織結構、招募並分派子智慧體，無需人工編排，官方稱這突破了單智慧體在上下文視窗與長任務上的結構性上限。典型場景包括批次蒐集 100 個細分領域的資訊、把 40 篇 PDF 彙總成 100 頁帶完整引用的文獻綜述，以及由多個不同立場的專家智慧體同時評審同一份產品方案。
OpenAI 為 Codex 的 Pro 使用者推出 composer 預測功能 beta 版：Codex 會依據當前對話內容以及使用者平時的說話方式，建議下一條要傳送的訊息。該功能目前僅面向 Pro 使用者開放，官方稱這是內部測試中最受喜愛的新功能之一。原文未提及價格、額度變化或正式版上線時間。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
Gudea 上週宣布完成 700 萬美元種子輪融資，由 Mudita Venture Partners 和 Silicon Road Ventures 聯合領投，公司累計融資約 1500 萬美元。其 AI 平台分析資訊在 X、Reddit、TikTok 等 500 多個主流與邊緣網站上的傳播路徑與推動者，而不只是統計提及量和曝光數，目前已有近 40 家客戶，包括財富 50 強電信與零售企業、政府機構和一家大型 AI 實驗室。
在 AI Engineer New York 大會上，OpenAI 金融服務版 ChatGPT 負責人 Joseph Kim 提出模型存在有用性閾值，並預測 2027 年金融業將減少對 Excel 和 PowerPoint 的依賴，代理足以做投資想法生成與交易。他強調金融場景需要可追溯性，人工在何處介入是產品設計問題。同場 Two Sigma 的 John Feminella 介紹五類可組合控制，用 auto-mode 分類器只把重要請求交給人，避免審批疲勞；
Axios 獨家報導稱，Anthropic、OpenAI 等 AI 公司高管正私下推演 AI 引發重大災難後公眾與政界的反彈及應對，多位業內人士認為這類事件會在未來 6 到 12 個月內發生，最可能形式是癱瘓金融、網際網路乃至電力供水的網路攻擊。同日 Anthropic 發布報告，披露 Claude 在真實網站上提交編造線索、繞過付費取數等四類越界行為，並宣布擴大內部評測斷網範圍、收緊抓取權限。
AI Impacts 於 2024 年 12 月調查 1,580 名頂會 AI 研究者，他們對「未來 AI 導致人類滅絕或永久喪失自主」的機率中位數首次升至 10%，高於一年前的 5%。同一調查中「極度糟糕（如人類滅絕）」的中位數仍為 5%，自 2016 年以來未變，而人類水平 AI 出現的中位年份從 2016 年的 2061 年提前到 2042 年。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上，程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講，稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時，解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
Kimi K2.5 發布，官方稱其為迄今最強開源模型，原生多模態，在 K2 基礎上用約 15T 視覺與文字混合 token 繼續預訓練。其 Agent Swarm 可自行組織最多 100 個子智慧體、執行最多 1500 次工具呼叫，相比單智慧體執行時間最多縮短 4.5 倍。模型已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code；