端侧 AI

一辆特斯拉汽车搭载 FSD V14.3.3 版本软件，完成了全球首次全程零人工干预、横穿加拿大的自动驾驶行程。车辆从温哥华出发，历时 4 天 21 小时，行驶 3760 英里（6051 公里）抵达哈利法克斯，全程所有驾驶操作（包括高速并线、应对复杂路况与自动泊车）均由系统自主完成，无任何系统退出或人工修正。该版本随 2026.14.6.6 更新推送，整合了春季软件功能。

作者展示了如何在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用。此前的 Datasette Lite 使用 Web Workers，但无法执行 <script> 标签中的 JavaScript。新方案由 Claude Opus 4.8 协助完成开发，解决了这一问题。作者已展示了基础的 ASGI FastCGI 演示和运行 Datasette 1.0a31 的演示，并计划后续将此方法应用于升级 Datasette Lite。

Liquid AI 发布了其 LFM2-5 系列的 8B-A1B 模型，该模型采用混合专家（MoE）架构，在包含 38T token 的数据集上训练完成。

通义实验室发布教程，演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器，使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型（约 1.3GB），摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON，再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据，仅传输语义提取结果。项目已开源，实测可识别红绿灯状态等场景。

面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布并开源两大数据集：Ultra-FineWeb-L3（超600B Tokens，中文200B+，为当前最大中文预训练合成数据集）和UltraData-SFT-2605（国内首个千万级同时含深思考与非思考标注的SFT数据集）。两者基于UltraData数据分级治理体系构建，在MiniCPM5-1B训练流程中得到完全验证，覆盖预训练退火到后训练SFT全链路。已上线UltraData网站与HuggingFace，免费开放。

清华大学 THUNLP 实验室、面壁智能、OpenBMB 与 AI9stars 联合研发并开源的智能体操作系统 PilotDeck，以 WorkSpace（工作舱）替代传统对话框，每个工作舱拥有独立文件系统、记忆和技能，实现项目隔离。三大核心能力：记忆白盒化，全链路可见可控，支持一键修改和回滚；智能路由，自动识别任务难度动态分配模型，开启后成本节省近 70%，复杂任务仅用 1/6 成本即可反超顶级模型方案；Always-on 常驻任务，AI 主动发现并持续推进工作。支持端云协同，可调用端侧模型作为子 Agent，自动部署 VoxCPM 等模型完成多语言播客等任务。

华为何庭波提出半导体新演进路径“韬（τ）定律”，以“时间缩微”（如逻辑折叠）替代“几何缩微”作为新指导原则。她表示，过去6年华为已基于此自主研发381款芯片。今年秋季将发布新的麒麟手机芯片，这是首个完整的“韬芯片”，其性能、集成度相比去年是“跳跃性”提升。

Google Research 推出了一种新的隐私分析解决方案。该方案结合了一种新的密码学安全聚合协议与可信执行环境（TEE）的透明性，旨在实现前沿的隐私与安全保证。其核心是基于零信任原则，通过密码学与硬件保护的结合，确保系统仅能获取群体的匿名化聚合洞察。

面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数，在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型，相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB，支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成，现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。

华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，并介绍逻辑折叠（LogicFolding）技术。该技术通过三维空间拓扑重组提升芯片性能，不依赖新光刻工艺。在麒麟2026芯片测试中，晶体管密度从155 MTr/mm²提升至238 MTr/mm²，性能核心能效提高41%，最大时钟频率提升近13%。论文显示，麒麟2027芯片已进入Silicon状态，后续规划包括麒麟2028、2029。AI芯片方面，昇腾990计划在2030年左右引入逻辑折叠，硬件集成预计到2035年提高超过100倍。

Google发布了面向开发者的新工具包：Kotlin版ADK与Android版ADK 0.1.0。这两个工具包旨在帮助开发者构建AI Agent。其中，Kotlin版ADK将代理工作流引入后端项目开发；Android版ADK则专注于移动端应用，提供了构建AI代理所需的特定功能。此次发布为开发者提供了在Android生态及更广泛平台创建AI应用的官方工具基础。

Google 通过推出全栈 Gemini AI 解决方案扩展其智能家居生态系统。该方案集成了先进的摄像头智能、自然语言查询功能和日常活动摘要能力。它为服务提供商和硬件制造商提供了现成的参考设计与API，使其无需大量研发投入即可构建主动式、品牌化的智能家居服务。该计划旨在超越基础设备控制，迈向能够理解情境并实时响应用户需求的AI原生智能家居。

腾讯于5月21日发布了操作系统层级AI助手“马维斯”，支持Windows、Mac和安卓平台同步上线。该助手具备文档归类解析、图片智能识别处理、系统维护等功能，并强调与操作系统深度集成，可调度不同模型处理任务，部分功能可在离线状态下使用。腾讯表示“马维斯”能完成市面主流Agent的大部分工作，并具备桌面操控手机应用等能力。这是继3月WorkBuddy和“龙虾”产品矩阵后，腾讯推出的又一AI助手产品。

Google AI Edge Gallery 应用在安卓平台上扩展了设备端 AI 能力，通过引入对开源模型上下文协议（MCP）的实验性支持，使得 Gemma 4 模型能够协调处理跨 Google Workspace 和 Google Maps 等外部数据源的复杂任务。此次更新添加了“定时通知”技能，用于实现日常事务的自动化管理，并新增了持久化聊天记录功能，允许用户近乎即时地恢复长会话上下文。该平台依托开源工具包，积极鼓励社区开发者通过其 GitHub 仓库构建并分享专注实用的工作流、提示配置与工具集成。