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llama.cpp 建置 b11826 在 mtmd 多模態模組中加入 MiniCPM-OCR 1.0 支援，本地推理可直接用上這一 OCR 模型。同批預編譯包覆蓋 macOS（Apple Silicon 與 Intel）、iOS、Android、Windows、Linux 及 openEuler，包含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 與驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 後端。
面壁智慧與 OpenBMB 開源 MiniCPM-V 4.7，其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首個 MoE 模型，約 3G 記憶體就能在 iOS、安卓裝置上流暢執行，iPhone 17 Pro Max 上解碼速度超過每秒 13 個 token。另有實際引數 1.3B 的 1B 版本，主打 OCR、數學與影片理解。
llama.cpp 建置 b11551 新增 MiniCPM-V 4.7 多模態模型支援，mtmd 與 conversion/minicpm.py 轉換指令碼同步更新。同時允許 mrope 的時間從額外位置槽讀取，GGUF 新增 rope.section_order 後設資料，並處理 grid layout 與相容性問題。
llama.cpp 建置 b11928 加入 MiniCPM-OCR-Jev，這是一個只打分、不生成文字的 OCR 模型。它以 Qwen3.5-VL 為骨幹，在最後一個 token 上讀取 value head，為影像與其渲染文字的匹配度打分，通過 POST /v1/systemone 的 openbmb-minicpm-ocr-jev 決策型別提供服務。checkpoint 沒有 LM head，因此文字生成請求會被拒絕；
一篇新論文提出 Minions：把多臺 macOS 裝置上閒置的 Apple Silicon GPU 聚合成分散式虛擬 GPU 雲，用來跑大規模機器學習推理。作者認為集中式 GPU 基礎設施成本高、彈性有限、資源緊張時等待時間長，而 Apple Silicon 裝置的 GPU 在日常使用中大多處於空閒狀態。論文稱該方案讓團隊能夠利用現有裝置承載推理負載，具體排程方式與效能資料未在摘要中給出。
蘋果發布新款 iPad mini，搭載 2nm 工藝 A20 Pro，官方稱 AI 效能較上代最高提升 4.5 倍，可用於執行本地大模型。512GB 版本配備雙 16 核神經網路引擎、合計 32 核，統一記憶體頻寬提升逾 2 倍，GPU 每顆核心內建神經加速器。
MiniMax 正式發布 M3.1 Flash，官方稱其在 agentic 任務、coding、Computer Use 與網路安全上全面提升，使用成本較上一代降低 70%，線上推理速度提升近 3 倍。定價為每百萬 tokens 輸入 0.15 美元、輸出 0.60 美元、快取輸入 0.015 美元，日常輸出可達 200+ TPS（P50 170+ TPS）。
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。
MiniMax 正式發布 M3.1 Flash，即此前在 OpenRouter 匿名屠榜的 Space Bunny（玉兔）。Agents' Last Exam 得分 29.6%，位列國產模型第一；DeepSWE v1.1 拿到 73.7%，BankerToolBench 以 76.2 分與 Claude Opus 5 並列第一。
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。
Ollama 與 MiniMax 合作，未來三天在 Ollama Cloud 上免費開放 MiniMax M3.1 Flash，無需本地算力即可呼叫。該服務由美國境內託管，並承諾零資料保留，即不儲存使用者請求資料。免費視窗僅限這三天，託管地區與資料策略是官方同時說明的兩項條件。
密碼學家 Matthew Green 在 Twitter 上給出機率估計：有 1% 機率我們生活在 Minicrypt，即公鑰加密不可能存在的假想世界，另有 15% 機率會在功能上對現有公鑰加密演算法失去信心。他認為 AI 產出意外發現的速度，與人類替換標準的速度相差幾個數量級，只有提前做好準備才能從這類衝擊中恢復。Minicrypt 出自 Russell Impagliazzo 提出的假想世界。
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。
無問芯穹完成 23 億元 C 輪融資，累計融資 43 億元，單輪與累計均創國產 AI Infra 賽道新紀錄。這家公司不做模型和應用，而是做模型與晶片之間的中間層，已適配輝達、AMD、華為昇騰等 16 種晶片，服務 37000P 算力，還完成過 700 億引數大模型的異構晶片混訓。其大模型服務平台日均 Token 使用量半年漲超 40 倍，95% 以上推理任務來自 Agent；另據彭博社報導，公司已以保密形式向港交所遞交 IPO 申請。
Google DeepMind 宣布，四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始，在 27 小時內通關 Minecraft，全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作，一共編寫了 2783 個程式，通過聊天分配各自的任務、共享筆記，並一起除錯出現的錯誤。
MiniMax M3.1 Flash 已在 Ollama 上線，可通過 Ollama Cloud 用 ollama run minimax-m3.1-flash:cloud 直接呼叫。官方稱該模型在美國託管、零資料保留，主打快速編碼與 agentic 工作流，支援影像理解和 100 萬 token 上下文視窗。它也能以 ollama launch claude 或 ollama launch codex 指定該模型，接入 Claude Code 與 Codex 使用。
Minotaur 這套不依賴語言模型、也不用 GPU 的 AI 架構，能完成演繹、歸納、溯因、診斷、實驗選擇與信念修正等多種推理，全部由單個網路、單個普通 CPU 核心完成，每題約 0.25 秒。在由從未看過其程式碼的人設計的盲測中，它在一道“提問會改變證人記憶”的警方訊問推理題，以及僅憑資料學習、診斷和預測系統兩項上，與當前語言模型表現持平。文章還回顧了邏輯理論家、通用問題求解器、專家系統、Prolog 與日本第五代計算機專案等前語言模型路線各自的止步之處。
卡內基梅隆大學與微軟聯合推出 PRAISE 證書專案，讓微軟初級軟體工程師線上修讀 CMU 計算機學院的課程，同時由公司資深工程師帶教，學習把 AI 工具用於日常開發。本學期開設 Machine Learning in Production 與 AI 增強軟體工程預修課 I，春季增加 DevOps 安全開發與部署及該課程第二學期，學分可計入軟體工程碩士。
Contexte Tech 將自己的資料目錄以 MCP 伺服器形式開放，無需帳號或金鑰，並把 MCP 視為智慧去中心化搜尋的共同底座。MCP 由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，2025 年 12 月移交給 Linux 基金會下的 Agentic AI Foundation，按帶日期的版本迭代並有公開伺服器登錄檔。與傳統搜尋引擎把網頁抓進自家索引相反，MCP 讓發布方把資料留在本地、由助手在提問時按需查詢，答案附帶來源、許可、作者和更新時間；
General Compute 完成 1 億美元 A 輪融資，由 Blackbird Ventures 與 Abstract Ventures 領投，投後估值 8 億美元，而 5 月種子輪後估值僅 6000 萬美元。這家 neocloud 不買 GPU，改用 SambaNova、Cerebras、Positron 的專用推理晶片搭雲，已靠一份年經常性收入 1 億美元的客戶合同鋪路，並與 SambaNova 簽下 4 億美元晶片採購。