inclusionAI 已發布 ZoomGain-9B 的 GGUF 格式權重，透過 llama.cpp 轉換，涵蓋語言模型與視覺編碼器／投影器（mmproj），提供 FP16、Q8_0 與 Q4_K_M 版本。影像輸入需將語言模型與對應的 mmproj 檔案配對使用，該儲存庫說明了透過 llama-mtmd-cli 進行命令列推論，以及透過 llama-server 架設網頁聊天的方式。需使用支援 Qwen3.5 多模態的 llama.cpp 建置版本，且量化可能影響準確度。
Google 將 Gemini Intelligence 帶到更多 Android 裝置，包括首款 Motorola Gemini Intelligence 手機 motorola signature 27，於 11 月 19 日在美國開放預購，以及透過今日 Pixel Drop 登場的 Pixel 10、Pixel 10 Pro XL 和 Pixel 10 Pro Fold。新功能包括「Create My Widget」，可依據文字描述，運用 Gmail、Calendar 和 Search 資料建立自訂小工具，以及「Device Assistance」，讓你透過詢問 Gemini 來控制和修復手機。Rambler 現已在 Pixel 10 系列和 motorola signature 27 上推出，任務自動化擴展至英國、印度和日本，而 Create My Widget 將在接下來幾週內登上 Pixel Watch。
Workday 以 LangGraph 負責編排、LangSmith 負責追蹤、可觀測性與評估，由四人團隊打造了一個用於生產環境 AI Agent 的內部開發者平台。原型開發時間從 4–5 個月縮短到不到一天，團隊也已成長到約 30 人。
Meta 發布了一篇工程概述，介紹 Your algorithm——一套 AI 工具，讓 Facebook 使用者以自然語言表達他們希望在 Feed 和 Reels 中看到的內容，並提供一個可編輯的單一頁面，列出「感興趣」與「不感興趣」的主題。每次變更都會由一個較小的 LLM 驗證，並以嵌入向量與搜尋關鍵字豐富化，再儲存到 Feed 與 Reels 都會讀取的共享儲存區；同時，一個微調過的 LLM 重排序器會移除與新增「不感興趣」主題相符的內容。Meta 表示，補充的尾部載入與客戶端快取失效機制可讓變更更快生效，而另一個獨立的 LLM 評審會在發布前對 Lately Summary 等輸出進行評分。
Meta 詳細說明 TLX（Triton Low-Level Extensions），這是 Triton 的擴充，加入明確的 warp-group 與 cluster 層級編排，同時保留 Triton 的張量程式設計模型。TLX 已在 Meta 全面投入生產環境運行，在數千顆 NVIDIA Blackwell GPU 上為 GEM 訓練達到 20-25% 端到端 MFU，為 RecSys 推論將運算密集型網路延遲最多降低三分之二，並有一個分散式分組 GEMM 核心部署於大規模 LLM 預訓練。Meta 表示 TLX 鎖定 NVIDIA Hopper 與 Blackwell，以及 AMD Mi300 與 Mi350x，並正著手支援更多架構、自動 warp-group 推論與 torch.compile 後端。
MiniMax 發布 H3-Image，這是一款建構於 H3 的開放權重影像生成模型，支援文字轉影像、基於參考的生成與影像編輯，且能在 10 秒內產出 4096 × 4096 的影像。該公司表示它最多可處理 16 張參考影像，並宣稱在開放權重模型中擁有最先進的提示詞遵循能力，同時回報速度最高可達主流替代方案的 5 倍。H3-Image 可透過 MiniMax API Platform、MiniMax Code 與 Hailuo AI 使用，定價為同類產品的 50–70%，上市首週 4K 及以上請求享 5 折優惠。
推薦理由：MiniMax 發布開放權重的 H3-Image，宣稱可在 10 秒內生成 4K 影像，且定價為同類主流產品的 50–70%，為開發者提供高解析度影像工作的新開放選項。
Google DeepMind 向開發者、企業、科學家與消費者開放 Gemini 4 Carbon，將其定位在 Gemini 4 Argon 之上，適用於需要更深層推理與更多 token 的任務。Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 與 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，每項任務成本比次佳的外部模型低 2 倍以上，定價為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元，與 Argon 的 introductory 價格相同。Google 也預覽了 Google Antigravity 中的 /swarm，能將單一提示詞轉化為一支協同運作的代理團隊，並回報 Carbon 在模擬網路攻擊測試中攔截了 99% 的攻擊軌跡。
推薦理由：Google 的發布說明詳細介紹了 Gemini 4 Carbon 如何以更高的 token 用量換取更深層的推理，在 CursorBench 4.0、WANDR 與 AutomationBench 上排名第一，每項任務成本不到次佳外部模型的一半。
NVIDIA 將其用於保護與治理自主代理的開源執行環境 OpenShell 貢獻給雲原生運算基金會，成為沙箱專案，同時也對 Google 主導的 Agent Substrate 做出貢獻。NVIDIA 宣布三項新的 DSX AI Factory 平台元件：NVIDIA Kubernetes Engine 與 NVIDIA Kubernetes Recipes（現已進入公開預覽），以及 NVIDIA Snapshot，可在數秒內還原檢查點副本，無需重新載入模型或暖機。Crusoe 在 Crusoe Cloud 上測試 GLM-5.3，將工作負載就緒時間從約八分鐘縮短至 31 秒，而 Saturn Cloud 則將 vLLM 啟動時間從 2 到 8.5 分鐘縮短至 6 分 34 秒。
推薦理由：NVIDIA 將其代理安全執行環境 OpenShell 貢獻給 CNCF，並為 GPU AI 工廠新增 Kubernetes 工具，早期的 Snapshot 成果將推論啟動時間從數分鐘縮短至數秒。
Recraft 發布 Vectorizer Pro，這是一款可將 PNG、JPG 和 WebP 圖像轉換為更乾淨 SVG 的向量化工具，自 2026 年 10 月 29 日起，所有方案的使用者皆可在 Recraft Studio 中使用。它能讓直線筆畫保持筆直且間距均勻，保留尖銳的圖示尖端與轉角，並將曲線繪製為一氣呵成的乾淨線條，減少在 Figma 或 Illustrator 中的後續清理工作。扁平插畫、標誌、圖示和線稿受益最大，而紋理複雜的來源圖像可能仍需先進行簡化。
Mastra 推出 Mastra Forward，這是一項 AI 工程服務，為客戶配備一位具名的前線部署工程師，並搭配 Mastra Factory——一套安裝在客戶儲存庫中的代理集群。年度合作費用低於聘請一位資深 AI 人才，並包含企業授權，支援託管、自架或 BYOC 部署，外加 Trace Intelligence 資源池。Mastra 表示其工廠每週產出 750+ 個 PR。
Google 發布 A2UI 1.0，這是其開放協議的首個穩定版本，讓 AI 代理能以互動式畫面回應，並由各應用程式自身的原生元件渲染。1.0 版新增雙向函式呼叫、無障礙支援與擴充元資料，並提供 React、Angular、Lit、Flutter、SwiftUI 與 Jetpack Compose 的開源渲染器（Compose 渲染器為 0.9.1 版，1.0 版即將推出），以及 Python、TypeScript 與 Dart 的代理 SDK。Atlassian 正將 A2UI 引入 Jira，Alation 在 Claude 中以它渲染其資訊流，而字節跳動於 2026 年 6 月發布了 Lynx 渲染器，目前支援 0.9 版。
推薦理由：Google 穩定的 A2UI 1.0 協議讓代理能回傳原生互動式畫面，而非大段文字，並提供網頁、Android 與 iOS 的渲染器，早期採用者包括 Atlassian 與字節跳動。
Mastra 現在於 MCPServer 和 MCPClient 中支援 tasks，讓長時間執行的工具呼叫在背景執行，同時 agent 持續回應使用者。伺服器會立即回傳 task ID，用戶端則輪詢狀態值 working、input_required、completed、failed 或 cancelled，並在任務完成時向 agent 發送通知。工具可設為 always、auto（預設在 2 秒的 syncWindowMs 之後）或 off，任務仍可呼叫 suspend() 以取得人工輸入；此功能需要 @mastra/mcp@2.7.0 和 @mastra/core@1.81.0 或更新版本，且仍屬實驗性。
Preferred Networks 的 AUTiv 自動小鼠尾靜脈注射系統在第 12 屆 Robot Award 中獲得日本機械工業聯合會會長獎。該系統使用 4K 立體攝影機與深度學習來定位約 0.3mm 的尾靜脈，並執行自動穿刺與給藥，減少針刺事故與動物緊迫。日本已交付約 20 台，並已確認追加製造。
Amazon 推出 Mitra-v2，這是第二代用於分類與迴歸的表格基礎模型，隨附微調後的模型以及推論與微調程式碼，以 Apache-2.0 授權在 Hugging Face 上發布。它是在合成表格上預訓練的，列數是 Mitra-v1 的 10 倍、欄數約為 3 倍，採用新的混合 SCM 先驗與混合優化器，同時保持 Transformer 架構不變。在涵蓋 51 個真實世界資料集的公開基準 TabArena 上，Mitra-v2 在單一模型領域領先，在兩者皆原生執行的 33 個資料集中有 32 個勝過 Mitra-v1，並在一小時預算內完成全部 51 個資料集；微調後的 Mitra-v2 也在 ScoringBench 上排名第一。
推薦理由：Mitra-v2 顯示，擴大合成預訓練資料而非加深網路，能將表格基礎模型推上 TabArena 單一模型領域的頂端。
Sakana AI 已任命退役美國海軍上將、前美國國家安全局局長兼美國網路司令部司令 Michael Rogers，以及前中情局站長 Tom Moran 為資深顧問。他們將就強化防禦能力與網路安全，向這家總部位於東京的公司提供建議。Rogers 於 2014 年至 2018 年擔任美國國家安全局局長，而 Moran 在中情局任職近 30 年，並曾六度擔任站長。
LiveKit 發布了 LiveKit Portal for ROS 2，這是一個獨立的 ROS 2 節點，可將 ROS 圖連接到 LiveKit 房間，讓 ROS 與非 ROS 參與者能透過 WebRTC 交換主題、服務呼叫與視訊，而無需在網路上暴露 DDS。它支援四種資料路徑——透過 DataTracks 傳輸主題、透過 RPC 傳輸服務、將影像作為 VideoTracks，以及直接視訊來源——並以 YAML 規則控制方向、速率限制與結構描述編碼。一個示範將立體 SLAM 與場景重建從 Jetson Orin Nano 漫遊車卸載到桌上型 RTX 5090。
Google 與 Adobe 正在擴大合作，將 Adobe 的創意與生產力工具直接嵌入日常使用的 Google 應用程式，並把 Google 的前沿 AI 模型引入 Adobe 的應用程式。Google Drive 和 Gmail 很快會在檔案預覽中以「以…編輯」的入口，將 Adobe Acrobat 顯示為建議應用程式；同時，Adobe 正在為 Gemini 和 Gemini Enterprise 新增 Acrobat 與創意工具連接器，並將創意工具引入 Google 搜尋的 AI 模式。企業可以在 Gemini Enterprise 中使用 Adobe 的 CX Enterprise Coworker 代理，而 Adobe 將與 Google DeepMind 共同探索一款用於 Photoshop 的圖像模型，可能實現近乎即時的編輯。
Google Cloud 宣布推出醫療保健版 Gemini，這是一套 AI 解決方案，透過連接電子健康紀錄、帳務平台、臨床指引與 Medicare 資料集，整合分散的臨床、營運與行政系統。該平台在這些脈絡中進行推理，以在既定護欄內並搭配人工監督，編排病歷彙整與事前授權審查等多步驟工作流程。初期以預覽形式推出，合作夥伴包括 HCA Healthcare、Highmark Health 與 Northwell Health，目標是解決臨床人員每週因文書作業而損失的約 28 小時。
Stripe 以 LangChain 的開源 Deep Agents 框架打造了全公司通用的知識 AI 平台 Kai，由一位工程師在一週內完成初版。這套技術堆疊在 Deep Agents 之上疊加了 Stripe 專屬的框架與配置層，採用由 S3 支撐的檔案系統中介軟體、用於執行程式碼的沙箱中介軟體、用於長時間工作階段的摘要中介軟體，以及橫跨 500 多個內部 MCP 工具與 1,000 多項技能的基於技能的動態工具載入機制。Kai 在大約四週內從 296 名使用者成長到超過 5,000 名，如今 Stripe 有 83% 的人每週使用，累計超過 6 萬個工作階段。
Google DeepMind 研究人員使用 AlphaProof Code——一個多 LLM 代理框架——對 Signal 協議實際底層程式碼的關鍵安全屬性進行正式驗證。由 Gemini Carbon 驅動的代理生成了超過六百萬行 Lean 程式碼，人類專家僅審查了約百分之一的程式碼庫；驗證耗時四週，而這項任務歷來需要專家團隊數年時間。當兩個先前已修復的錯誤被重新引入 Signal 程式碼的隔離版本時，該系統產生了機器檢查的證明，證明有錯誤的版本不安全，DeepMind 正在將其正式驗證產物開源。
推薦理由：Google DeepMind 的多代理框架在四週內正式驗證了 Signal 部署的加密程式碼，而這項任務歷來需要專家團隊數年時間。
OpenAI Academy 在美國五個城市為照護者帶來免費、實作的 ChatGPT 工作坊，協助他們建立日常生活中實用的 AI 技能。
OpenAI 在 ChatGPT 中推出 Businesses，讓企業能在 ChatGPT 內管理其商家資訊。這項功能也讓企業了解自身在 ChatGPT 中的呈現方式，目的是把興趣轉化為行動。
ThinkYoung 的最新研究與 OpenAI 在 EMEA 教育合作中的經驗，聚焦於支持教師、AI 素養與自主學習。這項工作旨在處理該地區課堂使用 AI 時所存在的指引落差。
OpenAI 研究人員檢視了預訓練、架構、強化學習與模型生成資料如何影響思維鏈（CoT）可監控性的兩項代理指標：無 CoT 能力與 CoT 可控性。他們報告指出，無 CoT 能力會隨著較低的基礎模型困惑度平滑變化；CoT 可控性在強化學習期間上升，即使除了長度限制與最終答案評分之外沒有過程監督；且可控性可透過對教師模型 rollout 進行 SFT 傳遞給學生模型。作者提醒，這兩項代理指標都不完美，且隨著能力擴展，模型可能變得更難透過其 CoT 進行監控。
推薦理由：OpenAI 的生命週期研究將較低的預訓練困惑度與 RL 擴展連結到較弱的 CoT 可監控性，為訓練選擇如何形塑監督風險提供了具體框架。
Hugging Face 發布了一篇關於決策模型的說明文章，這類模型接收狀態與具型別的問題，並回傳預定義答案上的機率，而非生成文字。文章詳細介紹了 choice、score 與 noul 原語、信心公式，以及透過 Transformers 的 DecisionPipeline 與 AutoModelForDecision 提供的新支援、Transformers 與 llama.cpp 中共用的 /v1/systemone 端點、用於探索的 Hub 標籤，以及使用 Trainer API 進行微調。文章指出，同一個端點也能透過在批次前向傳遞中對答案 logits 評分，與相容的自迴歸 LLM 搭配運作。
推薦理由：Hugging Face 解釋了決策模型如何將分類轉變為具型別、非生成式的介面，並展示如何用 Transformers 與 llama.cpp 來服務與微調這些模型。
OpenRouter 在八份自製的劣化掃描檔上測試了 15 個視覺模型、Mistral OCR 與 Tesseract，Claude Opus 5.5 最準確，264 個關鍵值中答對 262 個，每 1,000 頁成本 $16.42，而 Mistral OCR 性價比最佳，264 個中答對 258 個，成本 $2.02。在一張褪色收據上，GPT-6 Luna 與 GPT-6.1 Sol 捏造了卡片數字、一個伺服器名稱與 wifi 密碼，這些錯誤無法從字元錯誤率中看出。文章包含轉錄掃描檔、關閉推理、交叉核對兩個不同實驗室的模型，以及透過 file-parser 外掛執行 Mistral OCR 的程式碼。
推薦理由：對 15 個視覺模型加上 Mistral OCR 與 Tesseract 在八份劣化掃描檔上進行實測基準測試，並附上可執行的程式碼，可交叉核對兩個模型以揪出捏造的值。
Hugging Face 組織現在可以連結 Google Cloud 帳戶，讓 Hub 的使用量顯示在既有的 Google Cloud 帳單上，而非透過信用卡付款。此設定透過 Google Cloud Marketplace 進行，涵蓋 Team 或 Enterprise 訂閱、依用量計費的運算服務如 Jobs、Inference Endpoints、Inference Providers 和 GPU Spaces，以及按 Hugging Face 公開定價的額外儲存空間。訂閱在 Marketplace 計費開始前會由 Hugging Face 審核，已綁定信用卡的組織則會在下一个計費週期開始時切換。
Apple 研究人員與哈佛合作者提出加權狀態湯（weighted state souping），此方法學習依查詢而定的權重，用以重新組合快取的 SSM 狀態編碼，在單跳與多跳文件問答、大海撈針檢索、變數追蹤與工具使用上提升長上下文表現。一種稀疏變體在編碼成本相對於上下文長度幾乎恆定的情況下，仍維持、有時甚至提升表現。該論文獲 NeurIPS 2026 的 PALM workshop 接受。
一項 Apple 與哈佛的研究顯示，狀態空間模型（SSM）中的門控機制會使其先學到一種權重內的「記憶」解法，延遲甚至阻止其收斂到正確的上下文學習。即使架構與記憶容量並未施加任何根本限制，此現象依然發生。然而，門控往往能改善對長序列長度的泛化能力。
Waymo 已推出 Waymo Accessibility Network UK，這是一個讓英國身心障礙倡議人士與慈善機構進行雙向對話的論壇，旨在塑造其自動駕駛技術在英國街頭的部署方式。該網絡的 10 個創始合作夥伴包括 RNIB、Age UK、Transport for All 和 Guide Dogs UK，成員將支持使用者研究與產品測試。Waymo 表示，來自身心障礙社群的意見回饋已為音訊提示和尋車工具等功能提供參考。
Apple 研究人員測試 LLM 評審在評估生成文本是否符合使用者偏好寫作風格方面的表現，使用四種 LLM 針對三項長篇寫作任務生成文本，並將評審標註與人類成對標籤進行比較。評審品質與 LLM 在 MMLU 上的通用能力僅呈弱相關（Pearson's ρ ≤ 0.2），且隨寫作任務與評估標準而異，成對比較比獨立評分更具一致性。最強的 LLM 並未最可靠地重現人類評估，可能是因為對細微細節的敏感度被誇大。
一位 Sierra 設計師運用 AI，在短短兩週內將 Mossy 這個看得見的聲音從概念推進到正式上線。該專案分享了這位設計師的流程以及過程中累積的心得。
Google 推出了 Language Explorer，這是一個互動式網路平台，讓研究人員、教育工作者和語言愛好者能夠探索並視覺化數千種語言的多樣性。此平台是 Google 的 1,000 Languages Initiative 的一部分，並以開源的 LinguaMeta 資料集為基礎，本週在柏林通訊博物館開幕的新展覽中亮相。Google 翻譯現在支援近 250 種語言，而 Gboard 則涵蓋 900 多種語言變體。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5，這是其迄今能力最強的視覺-語言-動作模型，擴大了機器人可學習的技能範圍，並加快其掌握技能的速度。在 200 項不同任務的評估中，該模型相較於先前的基線成功率高出 30% 至 100%，同時完成任務的速度快 20% 至 30%；在 Mercedes-Benz 生產線的概念驗證中，Apptronik 的 Apollo 2 人形機器人以 96% 的成功率揀選並包裝汽車零件。此次發布還新增了針對物理安全的推理時推理引導，使在障礙物周圍的安全任務完成率提升 33%，在附近有人時提升 43%，並推出開源基準 ASIMOV-Jailbreak，Gemini 4 Argon 在其上的越獄抵抗力達到 99.5%。
推薦理由：Gemini Robotics 2.5 在 200 項任務上的成功率提升了 30% 至 100%，並在 Mercedes-Benz 生產線的試點中達到 96% 的揀選放置成功率，為評估 VLA 模型的真實世界部署提供了參考數據。
Sierra 正在慶祝 APX 屆滿兩年，這是一項為期一年的輪調計畫，讓應屆畢業生在 Agent Product Manager、Agent Engineer、Platform Product Manager 或 Platform Engineer 等職位中進行兩次為期六個月的輪調。APX 成員已推出 Voice Personas、在新加坡開設 Sierra 首個亞洲辦公室，並為 Rocket 推出抵押貸款代理以及 Horizon 版本。Sierra 表示，Fortune 50 中近 50% 是客戶。
LangSmith Bring Your Own Cloud (BYOC) 現已在 AWS 上正式推出，為企業提供在其自有 AWS 帳戶與 VPC 中執行的受管 LangSmith 部署。追蹤、資料集、實驗、提示、代理部署與沙箱資料等敏感資料皆保留在客戶的 AWS 環境中，而 LangChain 則負責監控、升級、擴展與叢集生命週期管理。BYOC 適用於美國、歐盟與亞太地區共 15 個 AWS 區域的 Enterprise 客戶。
Meta 在 lldb-server 中建構了一套廠商中立的加速器外掛架構，讓 LLDB 能在單一工作階段中除錯橫跨 CPU 與 GPU 的應用程式。此設計將 CPU 與 GPU 表示為各自獨立的 LLDB target，各自擁有架構、執行緒、暫存器與位址空間，並由外掛將廠商的裝置除錯 API 轉譯為 LLDB 概念。GPU 支援僅在應用程式使用受支援的 GPU runtime 時才會啟用，因此純 CPU 除錯仍走既有的原生路徑，不會增加額外負擔。
Mastra 推出 Mastra FDE，這是一項前線部署工程計畫，開放給任何正在打造代理的團隊，將 Mastra 工程師派駐到客戶團隊中，從架構設計一路支援到正式上線。合作模式從每週 6 小時的顧問形式，到每週 20 至 40 小時的實際開發，並搭配與 Mastra 創辦人及工程師共用的 Slack 頻道，以及 Mastra Enterprise。Mastra 表示，這項計畫的成本低於聘請一位資深 AI 人才。
Curative 在 Claude 上建構了一套代理階層，簽署供應商合約的速度約為其團隊 2025 年的 50 倍，透過其代理 Gwen 達成 23,000 份合約簽署，每週新增 2,000 至 2,400 份合約。Gwen 每次執行處理一筆供應商交易，主要使用 Claude Opus，而 Sonnet 費率審查員清除了約三分之二的超模板費率請求，Haiku 審判員則在每條訊息發送前進行審閱。每份合約約消耗 2,000 萬個 token，成本約為原先的十分之一，Curative 的合約團隊已從 45 人增至約 55 人，每人的生產力約為原來的 2.5 倍。
Anthropic 正在推出一項更新，讓支援的互動式連接器能在對話旁或全螢幕開啟完整工具，並讓 Claude 對開啟的頁面、資料列或檔案進行變更，使用者核准的方式與連接器動作相同。此次推出涵蓋網頁版與 Claude 桌面應用程式的所有方案，首批工具包括 Asana、Canva、Carta、Dropbox、monday.com、Smartsheet、Vercel 與 Webflow，Figma、Harvey 與 Shopify 也正在建置整合。這些連接器執行於 MCP Apps，而 Claude 現在支援更多該擴充功能，例如應用程式工具與內嵌網站，並以公開預覽形式提供給開發者。
推薦理由：Claude 的連接器現在會在對話旁開啟完整工具，並讓 Claude 直接編輯頁面、資料列與檔案，採用與連接器動作相同的核准流程。