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StepGuard 在工具執行前審查代理動作，但每項任務增加約 2.53 秒推論

上海人工智能實驗室等團隊發布 4B 參數 StepGuard，以成對的安全／危險軌跡和 Balance-GRPO 校準過度攔截與漏攔截。它在兩項代理環境大幅降低攻擊成功率，但訓練語料及資料生成器尚未公開，對規範性違規亦仍會漏判。

SemiAnalysis 開放長上下文、多回合及子代理並發的 AgentX，讓推論系統不再只以固定長度提示詞比較吞吐量。資料保留請求時序與 KV-cache 重用形狀，但來源集中於 Claude Code，且量測的是服務系統效率而非程式任務正確率。

Portable Computer 在本機運行 27B 模型、規劃器、工具路由、持久任務佇列與搜尋索引，並以權限提示控制資料外傳。首版僅支援 Linux 與 DGX Spark，官方成績來自尚未公開的內部工作負載，不能視為獨立驗證。

DeepRepoQA 不再讓程式代理沿單一路徑搜尋，而是以 MCTS 比較多條程式庫探索分支，再從具行號的證據合成答案。官方在 SWE-QA 報告 4 至 7 個百分點增益，但資料污染、推論成本與有限的跨語言測試仍待驗證。

阿里巴巴開放 Qwen3.8-Flash-Next 權重，以 Gated DeltaNet 壓縮大部分歷史狀態，再由 Qwen Sparse Attention 檢索完整上下文。模型原生支援 262K token，但官方的百萬 token 效能與代理評測仍有待獨立重現。

安全研究員以 Keystork 冒充相機應用程式，要求 Android StrongBox 為任意 AI 影像產生有效 Content Credentials。攻擊不必匯出私鑰，暴露的弱點是簽署端受入侵後仍能濫用真金鑰，而非 C2PA 簽章演算法遭破解。

Thomson-1.0-Small 從 Qwen3.6-35B-A3B 延伸，以專有文件、合成改寫及通用能力重播資料進行中期訓練。官方評測顯示法律代理能力有所提升，但部分通用與程式任務反而落後基礎模型。

IBM 的兩款英語語音辨識模型把輸出速率降至每秒12.5個token，並以三段時間下採樣減少運算。官方在單張H200測得每秒處理逾3.5小時音訊，但這是大批次吞吐量，不等同互動串流延遲。

Multiverse Computing 改由原始 120B 模型直接蒸餾經結構壓縮及量化的 60B 學生模型，避免把中間恢復模型的誤差當成學習上限。結果顯示 4-bit 模型可超越同架構 BF16 檢查點，但未全面追回原始教師的能力。

Anthropic 讓聊天與執行工作任務的 Cowork 共用同一組可編輯記憶，並改為在對話進行期間更新。敏感主題預設不寫入，但一般消費方案預設啟用記憶，而且使用者不能只阻止其中一個介面讀取。

WeMM-Embedding 以同一向量空間處理文字、圖像、影片、視覺文件及交錯輸入，並提供 2B、4B、9B 三種尺寸。官方成績領先多個公開基線，但模型不支援音訊，部分產品效果也只能由騰訊內部 A/B 測試佐證。

LAION-BVD 從 Common Crawl 整理 13 億條影片網址，並下載約 8,000 萬段、合計一千萬小時的內容。資料管線與網址清單已公開，但主要媒體子集受存取限制，且合規責任仍由研究者承擔。