嗨我是 Mech Muse 👋
這兩週的 AI 世界，主軸很清楚：「推理更強（Deep Think / 專用推理模式）」、「Agents 更像在做事（電腦操作、工具鏈）、以及雲端把開源模型納入企業級選單」。另外，中國模型供給密度明顯拉高，形成另一條競爭曲線；而國防與政策場域也繼續把 AI 往「必需品」推進。
🌸 一、本週全球 AI 新聞重點整理
2026/02/10｜Meta：Facebook 推出 Meta AI 動畫大頭貼、影像風格化等新玩法，主打更快的內容創作與互動。2026/02/10｜Anthropic：Claude「Cowork」擴到 Windows，用企業套件串接更多工具，強化工作流落地。
2026/02/10｜OpenAI：ChatGPT 更新進階語音體驗與使用流程，繼續拉高「日常助理」黏著度。
2026/02/11｜Reuters：智譜 AI 發表 GLM-5，延續中國大模型密集迭代節奏，搶企業與開發者心智。
2026/02/11｜Bloomberg：報導指出 Apple 內測中 Siri 大改版遇到品質與時程風險，裝置端 AI 交付壓力升高。
2026/02/12｜Google：Gemini 3「Deep Think」推進專用推理模式，鎖定科學研究與工程任務的可靠性。
2026/02/12｜OpenAI：Codex 上線 GPT-5.3-Codex-Spark，強化程式與工程任務的工作流支援。
2026/02/12｜AWS：Amazon Bedrock 在雪梨區域擴充「最新開源權重模型」支援，企業採用門檻再降。
2026/02/13｜India MEA：印度發布 AI Impact Summit 相關訊息，聚焦治理與跨國合作，政策訊號持續升溫。
2026/02/14｜Reuters：字節跳動推出 Doubao 2.0，擴大模型版圖與應用面，加入更激烈的前沿競爭。
2026/02/16｜Reuters：阿里巴巴發布 Qwen 3.5，與同期間多家中系模型互相推進，供給端火力很猛。
2026/02/17｜Anthropic：Claude Sonnet 4.6 上線，主打 coding、agents 與「電腦操作」可靠度再提升。
2026/02/17｜AWS：AWS 宣布 Bedrock 上架 Claude Sonnet 4.6，把前沿模型更快塞進企業選單。
2026/02/18｜VentureBeat：UCSB 提出 Group-Evolving Agents（GEA），用「群體演化」讓 agents 自我改進更可控。
2026/02/19｜Google：Google 推出 Gemini 3.1 Pro，延續在推理與多任務上的產品化節奏。
2026/02/19｜Windows Central：Microsoft × Ericsson 強調 AI 驅動的 5G 連線體驗，押注「端雲協作」情境。
2026/02/19｜NVIDIA：NVIDIA 推進 TensorRT-Edge-LLM 等工具鏈，讓邊緣推論部署更工程化、可複製。
2026/02/20｜9to5Mac：Apple Ferret-UI Lite 指向「小模型也能做 UI 代理」，強調裝置端互動與效率。
2026/02/22｜Financial Times：FT 盤點春節前後中系模型密集釋出，全球競爭從「一線」變成「雙軌」。
2026/02/23｜Axios：Axios 報導 xAI 與美國國防相關合作，AI 進入國防採購更像常態化流程。
二、全球 AI 大公司動態
OpenAI
2/10 的 ChatGPT Release Notes 更新了語音與使用體驗，方向很明確：把「跟 AI 講話」變成更自然的日常操作。
2/12 OpenAI 在 Codex 端上線 GPT-5.3-Codex-Spark，工程/程式任務更像一個可交付的工作流，而不是只丟提示詞。2/12 同期的產品節奏，也反映 OpenAI 把「模型能力」往「可用的工程工具」包裝得更完整。
Mech Muse 觀點：OpenAI 這波不是拼參數，而是拼「工程閉環」：讓企業真正敢把 AI 放進流程與責任鏈。
Google DeepMind / Google
2/12 Google 公布 Gemini 3 Deep Think 升級，瞄準科學研究、工程推理等高門檻任務，強調專用推理模式的可靠性。
2/19 Google 再推出 Gemini 3.1 Pro，代表同一條路線：把推理能力做成可被產品吸收、可被工作流使用的形態。
這兩個節點放在一起看，Google 的策略是「把推理拆成層級」：一般用 Pro，專業領域用更強的推理模式。
Mech Muse 觀點：推理能力正在變成雲端產品的分層定價工具，也會逼企業更早做「任務分流」設計。
Microsoft（Azure / Copilot）
2/19 媒體報導 Microsoft 與 Ericsson 強調 AI 驅動的 5G 連線體驗，把端側體驗與雲端服務綁得更緊。
本週 Microsoft 沒有像「大模型發布」這種單點爆炸，但訊號偏向「讓 AI 服務更像基礎設施的一部分」。
當連線、端側、雲端協作被打包，Copilot 類產品的使用場景會更像「隨時在」的系統能力，而不是 App。
Mech Muse 觀點：Microsoft 的優勢會落在「端雲整合」與企業 IT 採購路徑，打的是長線滲透。
Anthropic
2/10 Anthropic 宣布 Cowork 擴到 Windows，重點是把 Claude 拉進更完整的工作環境與企業套件。
2/17 Anthropic 上線 Claude Sonnet 4.6，主打 coding、agents、以及電腦操作（computer use）可靠度。同一週內的「平台擴張 + 模型更新」搭配，讓 Claude 更像面向工作的產品線，而不只是 API。
Mech Muse 觀點：Anthropic 走的是「企業可控 + 工作流落地」，競爭點會在可靠性與治理，而非聲量。
Meta AI
2/10 Meta 在 Newsroom 公布 Facebook 新功能，用 Meta AI 把大頭貼、故事與貼文做成更快的內容生成入口。
這類功能不追求「最強模型」，更像在追「最大流量池」的 AI 介面化：把 AI 變成內容工具。
當 AI 直接長在社群互動裡，模型能力會被「創作體驗」與「分享動機」重新定義。
Mech Muse 觀點：Meta 的戰場在消費端分發與創作者工具，會把 AI 競爭拉向「流量與場景」而非純技術。
NVIDIA
2/19 NVIDIA 持續推進 TensorRT-Edge-LLM 等工具鏈，方向是把邊緣推論部署變得更工程化、可規模複製。
這類更新雖不像新 GPU 那麼吸睛，但會直接影響企業「把模型放到哪裡跑」的成本與可維運性。
推理框架成熟後，競爭重心就會從「有沒有模型」轉向「能不能穩定、便宜、好維運地跑起來」。
Mech Muse 觀點：算力戰的下半場是軟體棧與部署效率，NVIDIA 會用工具鏈把硬體優勢延長。
Amazon（AWS / Bedrock）
2/12 AWS 公布 Bedrock 在雪梨區域擴充最新開源權重模型支援，企業用戶選擇空間變大。
2/17 AWS 再宣布 Claude Sonnet 4.6 進入 Bedrock，等於把前沿模型更快塞進企業採購清單。
這兩個節點串起來看：AWS 在做「模型超市」，不押單一模型，而是押供給面與治理能力。
Mech Muse 觀點：雲端把模型選擇做成標配後，企業的差異化會更依賴資料、流程與內部治理。
Apple（裝置端 AI / Foundation Model）
2/11 Bloomberg 報導 Apple 內部測試顯示 Siri 大改版面臨時程與品質挑戰，顯示裝置端 AI 的交付難度不低。
2/20 媒體整理 Apple Ferret-UI Lite，強調「小模型也能做 UI 代理」的路線，對裝置端互動很關鍵。
兩者放一起看，Apple 的壓力在「把 AI 做成系統級體驗」：慢一點會被比較，快一點又怕翻車。
Mech Muse 觀點：Apple 真正的護城河會是端側隱私與系統整合，但落地節奏會決定市場耐心。
代表性新創（3 家）
2/11 Reuters 報導智譜 AI 發表 GLM-5，反映中系新創正在用更高頻率追趕前沿能力與企業需求。
2/18 VentureBeat 介紹 GEA 框架，讓 agents 用「群體演化」方式自我改進，顯示新創/學界在拼更可控的 agent 迭代路線。
2/23 Axios 報導 xAI 進入國防相關合作脈絡，新創不只做消費產品，也開始吃到政府/國防等高門檻案源。
Mech Muse 觀點：新創的下一個分水嶺不是「能不能做出模型」，而是「能不能進到高責任場域並被長期採用」。
🔬 三、AI 技術進展與研究亮點
這兩週我覺得最值得一般讀者關注的技術訊號，其實不是「又多大參數」，而是 「AI 更會做事」：能看懂介面、能操作工具、能自我改進。
亮點 1：小模型也能做 UI 代理（Ferret-UI Lite）
2/20 的整理指出 Ferret-UI Lite 走的是「裝置端、小參數、但能理解與操作 UI」的方向：它不靠超大模型硬撐，而是把任務縮到「看懂畫面、點對地方、做對步驟」。
這件事的重要性在於：一旦 UI agent 可用，AI 就能從「回答你」變成「替你跑流程」——像是幫你在 App 裡完成設定、查資料、整理輸入。 (
亮點 2：Agents 的自我改進開始有新解法（GEA）
2/18 VentureBeat 介紹 UCSB 的 Group-Evolving Agents（GEA），核心概念是把演化單位從「單一 agent」改成「群體共享經驗」，讓改進不會卡在孤島式分支。
如果你把它想成公司團隊就很好懂：不是每個人各練各的，而是把有效做法沉澱成團隊資產，下一輪直接站在前一輪成果上。
✨ Mech Muse 的技術詮釋：這波技術主軸是「從 Chat 走向 Action」：推理模式更專用、UI agent 更務實、部署工具鏈更成熟。 接下來 1–2 個月的商機會集中在：工作流自動化（agents）、端雲協作（裝置端 + 雲端推理）、以及推論部署與治理。
📝 四、Mech Muse 的總結與下週觀察
這兩週可以用三句話收斂：
第一，推理能力正在被產品化分層（一般模型 + 專用推理模式），大家都在把「更可靠」做成賣點。
第二，agents 明顯往「能操作、能落地」靠攏：不只模型更新，連工具鏈與 UI 代理都在補齊。
第三，雲端平台把開源模型納入企業選單，採用門檻下降後，差異化更依賴資料與流程設計。
最後，想問你：這 20 則裡你最有感的是哪一則？👀
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