今天，我们发布并开源 Kimi K2.6 模型，带来行业领先（state-of-the-art）的代码、长程任务执行和 Agent 集群能力。Kimi K2.6 现已上线 kimi.com、最新版 Kimi 应用、Kimi API 和 Kimi Code 编程助手，所有用户都可以开始使用。
打开手机的订阅管理页面，我数了一下：过去十二个月里，我为各种 AI 应用付过费的数量是七个。目前还在续费的，两个。
最近，移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布了一份《State of Mobile 2026》。AI 应用的增长不但没有减速，反而更快了。AI 应用的下载量翻倍，达到 38 亿次；IAP 收入增长超过三倍，突破 50 亿美元；
CaveAgent的核心思想很简单：与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照，不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
前几天，AI 推理服务供应商 OpenRouter 发布了一份报告《State of AI》，基于平台上 60 多家提供商的 300 多个模型，100 万亿个 token 的交互数据，对 LLM 的实际应用情况进行了分析。报告中，提到了一个「灰姑娘水晶鞋效应」，特别有意思。研究者在分析用户留用数据时发现一个现象：AI 模型发布第一个月进来的用户，往往比后来进来的用户留存率更高。
在具身智能与视频理解飞速发展的今天，如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤？北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态（State）” 作为视觉锚点，解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。
2025 年 12 月，硅谷风险投资机构 Andreessen Horowitz（简称 a16z）与 AI 推理服务平台 OpenRouter 联合发布了一份名为《State of AI》的研究报告。这份报告基于 OpenRouter 平台上超过 100 万亿 token 的真实用户交互数据，试图呈现过去一年间大语言模型在实际应用中的真实状态。
在过去数十年里，医疗行业一直被认为是数字化的“落后者”，技术创新迟缓，采购周期漫长。但今天，情况彻底反转。
谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
麦肯锡刚刚发布了2025年AI最新报告，一组数据让人“破防”：88%的组织都在用AI，但只有39%的组织吃出了“真金白银”。这份《The state of AI in 2025》回答了AI时代大家都很关心的一个问题：
