2026年2月28日，阿里云通义实验室AgentScope团队宣布，旗下可本地可云端部署的个人AI助理CoPaw正式开源。本次开源不仅面向开发者开放完整代码，还基于用户反馈完成了易用性、本地部署、记忆管理、可扩展性四大方向的全面升级，通过Apache 2.0开源协议实现免费商用、源码可审计，让用户能够自由定制专属智能搭档，推动个人智能体的普惠化与个性化发展。

CoPaw（Co Personal Agent Workstation）是一款聚焦「本地优先、主动服务、数据可控」的协同个人智能体工作台，原生支持钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage等主流聊天与办公平台，具备定时任务、主动心跳、技能扩展等核心能力，仅需几条命令即可完成本地部署，实现从「被动聊天AI」到「主动协作智能体」的跨越。此次开源版本围绕「降低门槛，打开上限」的核心逻辑进行升级，让普通用户轻松上手，同时为开发者提供无限的扩展空间。

在模型管理方面，CoPaw突破了原有内置云端模型的限制，实现了全类型模型的灵活接入。用户可自定义模型供应商，自由增删私有部署大模型、新兴模型API等；新增Ollama Provider，实现本地模型全链路本地化，数据全程不出本地设备；同时内置llama.cpp（跨平台）与MLX（Apple Silicon）本地推理后端，与云端供应商并列选用，全面适配云端API、自建推理服务、本地模型等多种使用场景。

记忆系统的优化让CoPaw的本地使用体验大幅提升，记忆模块与主对话链路共享Chat Model，无需单独配置，简化操作并降低维护成本；新增local模式，无需安装配置三方向量数据库即可实现向量检索，同时修复Windows系统兼容性问题，真正实现Windows用户开箱即用，解决了本地轻量使用的技术门槛。

作为本次升级幅度最大的部分，CoPaw完成了Agent核心架构的模块化重构，让可扩展性成为核心优势。Prompt、Hooks、Tools、Memory等核心组件全面解耦，开发者可独立替换或扩展任意模块；自定义Skills可与控制台UI自动同步，支持从社区Skills Hub一键导入共享能力；提供标准化ChatModel扩展接口，支持运行时MCP热插拔，无需重启即可扩展能力，同时开放Context Length、ReAct轮数等核心参数，满足高级用户的精细调控需求。

多频道接入能力也迎来系统性重构，CoPaw重新设计了ChannelAddress、消息内容类型等核心协议，通过强类型约束让频道开发更规范；引入Manager队列+Consumer Loop异步消费模式，保障消息处理不丢失；统一所有渠道的消息转换流程，开发新渠道仅需关注差异部分；新增频道注册表与CLI管理工具，可像安装插件一样完成频道的增删改配，方便用户接入自定义IM工具。

为了让不同用户快速上手，CoPaw提供了多种极简的安装与启动方式。本地环境下，macOS/Linux用户可通过一键安装脚本完成部署，Windows及所有用户均可通过pip安装（要求Python3.10~3.13），执行初始化与启动命令后，即可通过浏览器进入控制台；同时支持Docker部署，拉取镜像并运行容器即可使用。针对隐私需求较高的用户，CoPaw支持完全本地模式，无需API Key、不依赖云服务，可一键完成本地模型的选择与下载配置，而将CoPaw部署至云服务器，即可实现7×24小时全天候在线，随时响应消息与执行定时任务。

值得注意的是，目前小参数量本地模型虽资源占用低、易部署，但难以处理复杂规划与代码生成任务，官方仍推荐配置云端大模型API以完整体验CoPaw能力，后续团队也将推出适配本地模式的专属模型，探索大小模型协同机制。

此次开源只是CoPaw生态建设的起点，AgentScope团队透露了后续的核心发展规划：将持续加强多模态交互能力，探索语音、视频通话等交互形式；发布针对CoPaw核心技能专项调优的可本地部署模型，提升本地模式可用性；开发大小模型协同机制，让本地模型处理隐私数据、云端模型完成复杂任务，兼顾安全与性能；优化云原生架构，结合AgentScope Runtime深度整合云端算力、存储与工具生态；持续建设Skills Hub社区生态，丰富技能仓库，让优质能力实现共享。

目前，CoPaw的源码已在GitHub（https://github.com/agentscope-ai/CoPaw）上线，官网与详细文档可通过https://copaw.agentscope.io/访问。团队还开设了钉钉交流群（群号：105130040570），邀请全球开发者与用户共建生态，同时推出晒出专属CoPaw的互动活动，为用户送上定制周边，鼓励更多人参与到个人智能体的定制与创新中。

CoPaw的正式开源，不仅补齐了个人智能体工具链的短板，更以开放的姿态打破了AI应用的技术壁垒。依托通义实验室的技术积累与阿里云的基础设施，CoPaw将吸引海量开发者参与迭代，推动AI与日常办公、生活场景的深度融合，让个性化、可定制的个人智能助理成为人人可用的普惠工具，开启全民智能协作的新时代。

OpenAI宣布获得新融资1100亿美元，其中300亿美元来自软银，300亿美元来自英伟达，500亿美元来自亚马逊，投前估值7300亿美元。

OpenAI称，公司还与亚马逊签署了战略合作伙伴关系，并与英伟达签订了关于下一代推理计算的协议。随着这轮融资的进行，预计后续还会有更多金融投资者加入。

OpenAI周五宣布，ChatGPT已达到9亿周活跃用户，使这款AI聊天机器人接近10亿。OpenAI还透露，目前拥有5000万付费订阅用户。

公司在博客中写道：“用户势头在年初显著加速，1月和2月有望成为我们历史上新订阅人数最多的月份。”人们用ChatGPT来学习、写作、规划和建设。随着使用规模的扩大，产品会以人们立刻感受到的方式提升：更快的响应、更高的可靠性、更强的安全性以及更稳定的性能。”

新的每周活跃用户数比OpenAI在2025年10月报告的8亿用户跃升了1亿。

OpenAI在宣布已筹集1100亿美元私募资金时分享了这些新数据，这标志着历史上最大规模的私人融资轮之一。新融资包括亚马逊500亿美元投资，以及英伟达和软银各300亿美元的投资，预估值为7300亿美元。该轮融资仍然开放，公司预计将有更多投资者加入。

2026年2月25日，谷歌正式宣布为Android操作系统旗下Gemini AI推出一系列功能更新，其中最受关注的是全新的多步骤任务自动化能力，可助力用户完成外卖点单、网约车呼叫等日常操作。同时，谷歌还对诈骗检测功能进行拓展，并升级Circle to Search视觉搜索体验，进一步丰富Gemini在安卓生态的AI应用场景，持续深化移动终端的智能交互体验。

此次推出的Gemini多步骤任务自动化功能目前处于测试阶段，核心可支持食品配送、生鲜采购、网约车三大品类的指定应用操作，让用户能够将此类待办事项交由AI处理，实现操作效率的提升。不过该功能现阶段存在使用范围限制，仅在谷歌Pixel 10、Pixel 10 Pro以及三星Galaxy S26系列设备的Gemini应用中上线，且初期仅对美国、韩国地区用户开放。

为规避AI自动化操作的潜在风险，谷歌为该功能搭建了多重安全防护机制。首先，所有自动化操作均需用户发出明确指令方可启动，从源头避免误操作；其次，操作过程中用户可实时查看进度，若发现AI出现操作失误或卡顿，可随时终止任务；此外，AI自动化操作将在手机的安全虚拟窗口中进行，仅能访问指定的有限应用，无法获取设备中的其他数据，保障用户隐私与设备数据安全。

除核心的自动化功能外，谷歌此次还对Gemini的诈骗检测能力进行了重要拓展。此前已在美、澳、加、印、爱尔兰、英国等地区Pixel系列手机上线的通话诈骗检测功能，现已登陆美国地区的三星Galaxy S26系列设备；同时，依托Gemini端侧模型开发的短信诈骗检测功能，已在美、加、英三国的Pixel 10系列设备中启用，并即将落地三星Galaxy S26系列，为用户的通讯安全再添一层保障。

Circle to Search视觉搜索功能也迎来关键升级，此前该功能仅支持对屏幕中单一物体的识别搜索，升级后可实现手机屏幕全内容的识别分析，能够同时对多个物体进行搜索。用户可通过圈选、涂鸦等手势，一次性搜索穿搭中的所有服饰与配饰，或深入了解屏幕中一组事物及相关主题，依托Gemini 3人工智能模型的强大图像理解能力，大幅提升视觉搜索的实用性与便捷性，还整合了虚拟试穿等功能，进一步优化用户体验。 Gemini的此次系列更新，契合了AI赋能个人生活、实现更多任务自动化的行业趋势。目前，ChatGPT、Anthropic’s Cowork、OpenClaw等AI工具均已在任务自动化领域实现不同突破，而谷歌Gemini则聚焦移动终端场景，为安卓用户打造轻量化、场景化的AI自动化体验。 据悉，谷歌一直通过安卓系统更新及Pixel系列手机专属的Pixel Drops更新，持续为安卓生态推送

Gemini的新功能与优化，不断深化AI与移动终端的融合。与之形成对比的是，苹果旗下的综合AI功能套件研发进程相对缓慢，原计划推出的AI版Siri也再度推迟至今年晚些时候上线，谷歌在移动AI生态的布局与落地速度进一步凸显。

未来，随着测试的推进与技术的完善，谷歌或将逐步开放Gemini多步骤任务自动化的应用支持范围与设备覆盖范围，为更多安卓用户带来智能、高效、安全的AI使用体验，推动移动终端的AI应用向更广泛的生活场景延伸。

MatX是一家由两名前谷歌硬件工程师创立的芯片初创公司，已筹集了由Jane Street和前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner成立的投资基金Situational Awareness领导的5亿美元B轮融资。

公司的目标是让其处理器在训练大型语言模型（LLM）和交付成果方面，比英伟达的GPU强10倍。

本轮其他投资者包括Marvell Technology、NFDG、Spark Capital以及Stripe联合创始人Patrick Collison和John Collison，该公司的创始人兼首席执行官Reiner Pope于周二在LinkedIn发布帖子宣布。

尽管公司未公布最新估值，但据彭博社上月报道，MatX最接近的竞争对手Etched以5亿美元的估值完成了一笔5亿美元融资。Etched未立即回应置评请求。

MatX的最新一轮融资距离其约1亿美元的A轮融资已过去一年多，该轮融资由Spark Capital领投。TechCrunch早前报道，2024年轮融资估值超过3亿美元。

在2023年共同创立MatX之前，Pope曾领导谷歌TPUs的AI软件开发，TPU是这家科技巨头的专有AI芯片。他的联合创始人迈克·冈特曾是TPU硬件的首席设计师，后来离开创办了这家初创公司。

这笔新资金将帮助MatX与台积电合作生产芯片，计划于2027年开始发货。

加州旧金山，2026 年 2 月 23 日 —— 专注于可解释人工智能的初创企业 Guide Labs 今日宣布，正式开源其 80 亿参数大语言模型 Steerling-8B。该模型采用全新架构设计，实现了生成内容的全链路可追溯，为解决长期困扰行业的 AI “黑箱” 问题提供了突破性方案。

Steerling-8B 的核心创新在于其原生可解释性：模型生成的每一个 token 都能精准追溯至训练数据中的源头。这一能力既支持事实引用的参考资料核查，也能解析模型对幽默、性别等复杂概念的理解逻辑，从根本上提升了 AI 决策的透明度与可信度。

长期以来，可解释性与模型性能的平衡是行业难题。Guide Labs 首席执行官 Julius Adebayo 表示，Steerling-8B 在保持高透明度的同时，依然保留了宝贵的涌现能力—— 模型能够自主形成如量子计算原理等未经过显式训练的 “发现概念”，证明可解释性无需以牺牲性能为代价。

这一技术突破将为多领域带来变革，尤其适用于高监管与高风险场景：

• 金融领域：可确保贷款评估仅基于财务指标，排除种族、性别等受保护特征的干扰；
• 内容治理：助力平台精准识别并阻断版权侵权、暴力等违规内容，同时明确标注判定依据；
• 科学研究：为蛋白质折叠等领域的 AI 辅助研究提供可追溯的推理路径，加速科研成果验证。

作为 Y Combinator 孵化企业，Guide Labs 于 2024 年 11 月完成由 Initialized Capital 领投的 900 万美元种子轮融资。公司团队由来自 MIT、马里兰大学等机构的专家组成，在可解释机器学习领域拥有 20 余年研究经验，已发表 24 篇以上顶会论文。

据介绍，Steerling-8B 的开源是公司布局的第一步。未来，Guide Labs 将推出更大规模的模型，并开放 API 与智能体服务，让企业能够轻松集成可解释 AI 能力，推动可信人工智能在更多行业的落地应用。