Anthropic于2月12日宣布完成300亿美元G轮融资，投后估值3800亿美元（较上一轮约1830亿美元显著抬升），由Coatue与新加坡主权基金GIC领投，微软、NVIDIA等参投。公司披露年化收入约140亿美元，约80%来自企业客户；AI编码产品Claude Code年化收入约25亿美元。Anthropic表示资金将用于扩建算力与基础设施、推进前沿研究，并加大企业级产品与商业化投入。

OpenAI发布轻量版编程模型GPT-5.3-Codex-Spark，定位低延迟推理与实时协作式编码，面向快速原型等高频迭代场景。该版本由硬件合作方Cerebras的WSE-3晶圆级芯片驱动，芯片含约4万亿晶体管，强调极低延迟工作负载。这也是双方去年达成超100亿美元多年合作协议后的首个重要落地成果。目前Spark仅在Codex应用内向ChatGPT Pro用户提供研究预览。

Google宣布对Gemini 3的Deep Think推理模式进行重大升级，面向科学、研究与工程等复杂问题（含不完整或混乱数据）。官方披露其在Humanity’s Last Exam（无工具）得分48.4%，在ARC-AGI-2达到84.6%（经ARC Prize Foundation验证），Codeforces取得3455 Elo，并称在2025年国际数学奥林匹克竞赛达到金牌水平。该能力已向Gemini应用的Google AI Ultra订阅用户开放，企业用户可通过Gemini API申请早期访问。

Allen Institute for AI（Ai2）推出实验性并开源的AutoDiscovery，作为Asta科学AI生态的一部分，目标是在数据中自动提出假设、生成实验方案、编写并执行Python、解读统计结果并迭代新假设，形成闭环研究流程。系统用“贝叶斯惊奇”衡量信息增益，并结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）选择探索路径；可检索1.08亿篇学术摘要与1200万篇全文论文。材料称其支持上传最高20GB数据，并可自动运行最多500次实验/假设以辅助研究人员筛选方向。

Cloudflare发布“Markdown for Agents”，通过HTTP内容协商让代理在请求头携带Accept: text/markdown，即可在边缘网络将网页HTML动态转换为Markdown返回，减少脚本与布局噪声带来的token浪费。官方示例显示同一页面从16180 token的HTML降至3150 token，约减少80%，可降低长上下文检索、网页阅读与工具调用成本。该能力还结合Content Signals Policy相关Header，帮助站点声明内容在训练、搜索与输入侧的授权边界，面向Agent流量提供更可控的内容输出。

GitHub称开源社区正进入“Eternal September”：生成式AI显著降低提交Issue/PR的成本，但维护者审阅成本并未下降，低质量贡献与自动化噪声开始侵蚀协作信任。GitHub计划为维护者提供更细粒度的仓库级管控工具，包括PR数量限制、互动限制、按条件设置的准入与分流机制，以优先保障可信贡献者的带宽。同时其还在探索声誉/信誉体系与自动化分诊能力，例如根据项目指南自动评估提交质量，减少维护者被动“分拣”负担。

小米技术团队开源首代具身VLA模型Xiaomi-Robotics-0，参数量4.7B，面向实时机器人控制。其采用“Cerebrum+Cerebellum”分工：多模态VLM负责理解指令与环境，DiT生成连续动作块，并通过KV Cache共享、异步推理与专用注意力掩码降低开销与抖动。材料称该方案可实现约80ms端到端推理延迟，强调在消费级硬件上的实时性。团队同时公开两阶段训练配方与关键机制，意在降低开发者在具身智能上的复现与部署门槛。

小红书REDtech开源图像编辑模型FireRed-Image-Edit，并发布评测集RedEdit Bench（覆盖15类高频编辑与修复任务）。团队构建多路径数据生产引擎，通过指令可控合成、结构可控合成与模板化合成叠加严格清洗去重，提升复杂指令遵循与内容一致性。训练上采用多阶段流程，并在强化学习中引入Layout-Aware OCR奖励，专门约束海报改字等文本编辑的错字、错位与版式崩坏；同时将超分、去噪、去模糊等低层视觉任务统一纳入指令微调，强化一模型多场景编辑能力。