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Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
Liquid AI 推出 LFM3 系列，六款 2B 級模型（文字、視覺、音訊、全模態與決策）均從 LFM3-1.7B-Base 派生，可按輸入模態選型，並在單張 GPU 上微調後部署到端側。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 引數少 35% 卻更強，4bit 量化約 1GB，上下文 256K，8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快約 25%。
Liquid AI 發布 LFM3 家族，首發六個約 2B 引數的多模態模型，均源自同一 LFM3-1.7B-Base 骨幹，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 以及兩個決策模型。基座以 22T tokens 預訓練，最後 3.5T tokens 的中期訓練將上下文擴至 256K。架構由門控短卷積、256 token 滑窗注意力與全域性注意力三混合而成，8K 上下文下比 LFM2 快約 25%。
LiquidAI 發布 d1 決策模型家族的兩款開放權重模型 d1-3B 與實驗性的 d1-omni-600M，二者都基於 Liquid Foundation Models，不逐 token 生成，而是在單次前向傳播中直接給出答案。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得 48.57，為 10B 以下最佳，超過 Decider 35B-A3B 的 47.11；
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
Liquid AI 的 LFM3 系列模型已可在 Ollama 本地執行，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 與決策模型。文字模型在 4-bit 量化下僅約 1 GB，上下文視窗 256K，官方定位是可隨處執行、並能在單張 GPU 上微調的小模型。
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
Ollama 官方帳號引述 jmorgan 在 This Week in AI 播客（與 Jason 對談）中的說法，稱企業 AI 正在經歷它的“PC 時刻”。該推文未給出具體產品、資料或時間表，只是觀點性表態，沒有更多細節。
Mistral 宣布與輝達建立新合作，將 AI 引入工業工程，並加快模擬速度。合作還包含為物理 AI 發布開放基準與配套資料集，以及為 CAE、EDA 中的 agentic AI 提供評測。更多資訊見 Mistral 官方公告。
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。
Anthropic 在提交給美國 SEC 的 S-1 上市檔案中承認，其 AI 資料中心正越來越依賴天然氣（主要成分是甲烷）供電。檔案稱，爭奪電力供應與電力充足的資料中心選址的競爭十分激烈，公司資料中心的建設因此容易受到燃料成本上漲和現有供應鏈約束的衝擊。這意味著生成式 AI 的算力擴張與化石燃料繫結，供電成本與穩定性風險已被寫進公開的上市披露。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示，物理 AI 目前仍處於「樂高時代」，機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為，當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件，通用與專用機器人並行推進，只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘，大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退，這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器，宣稱不會幻覺、更快更便宜，但輸出仍會出錯，且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高，並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現，並由此質疑行業四年來的創新增量。
巴西 Itaú 銀行正在把生成式 AI 鋪到全體客戶與員工：面向客戶的是對話式介面 ia.i，IARA 平台負責治理，兩者共同支撐其 AI First 戰略。該行所在的銀行業是巴西監管最嚴格的行業之一，因此對話產品與治理平台被放在一起推進。原文沒有披露所用模型、上線時間和覆蓋使用者規模等細節，訊息發布於 2026 年 10 月 16 日。
Linux 基金會旗下 AAIF 新增四個託管專案，Anthropic 把 Agent Skills 規範連同名稱、Logo、GitHub 組織與 agentskills.io 域名一併捐出。其餘三項是 OpenAI 統一模型介面的 Open Responses（AWS 已參與維護與開發）、Hugging Face 的訓練環境框架 OpenEnv、阿里的沙箱 OpenSandbox，AAIF 託管專案增至 10 個、會員達 305 家。
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。
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。
Anthropic 宣布將 Agent Skills 標準捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF），以保持其開放、社群驅動與供應商中立。AAIF 由 Anthropic 與 Block、OpenAI 於去年共同創立，此前 MCP 規範也已捐入該基金會。Anthropic 最早在去年 12 月就將 skills 定位為開放標準，此次是把它交給中立的基金會託管。
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想：以真實物理實驗作為強化學習環境，訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室，希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」，並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料，自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月，目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
Bluesky 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布擴充套件其 AI 實驗平台 Attie，讓普通使用者無需程式設計就能建置網站、測驗、遊戲、投票等互動體驗。這些作品執行在支撐 Bluesky 的 AT Protocol 上，使用者可自帶 AI 模型或使用開放權重模型，Attie 還會根據其公開 Bluesky 資料推薦可做的專案，並借 Bluesky 的分發觸達受眾。Bluesky 目前有 4700 萬註冊使用者但互動量下滑；
OpenAI 表示，歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中，超過一半的 AI 使用已涉及這類工具，小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變，以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
NVIDIA 發布 AIOps 平台 Minerva，為 AI 工廠提供端到端可觀測性。它把 GPU、網路、儲存、排程器與工作負載的遙測匯入動態知識圖譜，每小時分析數十億資料點，用於發現異常、預測故障並把告警風暴聚合為帶根因的事件；平台還內建 AI 助手，可連線外部 agentic 工具，目標是提升 GPU 正常執行時間與 AI 工廠產出。
輝達宣布計劃投資 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 四家法國初創，方向分別是醫療智慧體、原子級材料工程、通用機器人和企業規劃平台。輝達稱其在歐洲技術生態的累計承諾投入已接近 100 億美元，此前還投資過 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics。
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告：其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工，到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍，同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降，人均程式碼、銷售與合同處理產出上升，瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查：91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現，美國成年人中僅 39%；
Cerebras 聯合創始人兼 CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上稱，人人家裡都有一臺 AI 裝置的未來並不遙遠，個人 AI 助理會像手機一樣部分在本地執行、部分回到雲端。他預計這些助理會非常瞭解使用者、擁有獨立的安全邊界，還能接入信用卡代為購物。Feldman 自己已用一組 agent 整理日程、準備通話物件的背景資料，但他表示消費級創意留給其他創業者，Cerebras 只做平台。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖，稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室，硬體配置尚可，目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能，因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。