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芸思智能推出新型AI集成开发环境Vinsoo，开创多智能体协作编程新时代。该产品采用本地+云端混合架构，支持多个专业AI Agent在安全沙盒中协同工作，覆盖从需求分析到部署的完整开发链条。00后CEO殷晓玥带领团队创新性地将AI从辅助工具升级为开发"团队成员"，提供两种工作模式适应不同场景。Vinsoo不仅处理代码，还能进行界面测试和交互验证，标志着AI编程工具正向系统化、团队化方向演进，为人机协作开发模式带来新可能。
360创始人周鸿祎在ISC.AI2025大会上提出智能体五级分类模型（L1-L5），其中L5为终极形态"创造智能体"。360重点布局L3推理型智能体（专业创作）和L4多智能体蜂群（复杂任务协同），并推出"智能体工厂"平台，支持企业和个人定制高级智能体。周鸿祎强调360将突破L2级别，致力于推动AI生产力升级。（139字）
新闻集团警告特朗普著作遭AI盗用，特别点名《交易的艺术》被大量"消费"。该集团强调AI时代保护知识产权的重要性，称这种行为将"交易的艺术"变成"盗窃的艺术"。尽管特朗普书籍销售仍强劲，但担忧AI侵蚀其内容价值。新闻集团正与多家AI公司谈判合作，倾向协商而非诉讼。同时集团四季度财报超预期，计划2026年推出《加州邮报》。特朗普另起诉《华尔街日报》报道不实，案件待审。（139字）
在百度AI Day开放日现场，百度智能云宣布推出全球首批AI数字员工，涵盖营销经理、还款助理、汽车销售、促销专员、产品经理、课程顾问、招聘专员等核心业务职能。这些数字员工依托百度智能云领先的AI全栈能力，深度融合了大模型、数字人技术及行业Know-How三大业务优势，能够实现开箱即用，上岗即胜任，精准赋能垂直业务场景的同时持续沉淀岗位能力，以“懂业务、给结果、可进化”三大特性重新定义企业级智能服务能力，真正成为企业可信赖的数字业务伙伴。 百度副总裁阮瑜在开放日现场分享，大模型的能力正以前所未有的速度迭代与进化，能力边界也在不断拓展。大模型厂商以多模态大模型能力为基础，开始推出世界模型，构建了物理世界动态建模、因果推理与反事实推演、长期预测与规划等独特能力。大模型的飞速进化，推动AI从人机协同的Copilot形态，向具备自主执行能力的Agent形态跃迁，并进一步向AI主导的Agentic方向深化。在Agentic时代，日常工作中会出现越来越多的新型“劳动者”，智能体将会以“数字员工”的形态参与到企业运行的各个环节当中，而数字员工作为生产单元，正在推动组织生产力发生革命性变化。
中东金融科技公司Alaan完成4800万美元A轮融资，由Peak XV Partners领投。该公司由前麦肯锡顾问杜拉萨米创办，致力于解决中东企业信用卡使用难题。尽管面临监管延迟，Alaan已成为中东首个集成Apple Pay的B2B平台，并率先应用AI技术优化财务流程。自2022年推出以来，平台已处理250万笔交易，服务1500个财务团队，节省150万小时人工，实现1000万美元盈利。新融资将用于沙特市场扩张和AI技术研发。
伊利诺伊州通过新法案禁止AI提供心理健康治疗服务，仅允许用于行政辅助工作。该法案明确禁止AI系统进行临床决策或治疗，违者最高罚款1万美元。州政府强调心理健康服务必须由专业医疗人员提供，回应了社会对AI在医疗领域应用的担忧。此前有报道显示AI聊天机器人曾给出危险建议，立法者认为AI缺乏临床监督和同理心。佛罗里达州也表示将推出AI监管政策。
美国证券交易委员会(SEC)宣布成立人工智能专责小组，由首席AI官瓦莱丽・谢切潘尼克领导。该小组旨在推动AI技术在SEC的创新应用，提升监管效率和准确性，同时确保负责任地使用AI。SEC主席表示，此举将强化投资者保护和市场公平。谢切潘尼克拥有丰富监管经验，将协调各部门AI转型工作，推动可信赖的AI解决方案落地。
Google旗下AI团队DeepMind与安全团队Project Zero联合开发的漏洞检测工具Big Sleep取得突破，成功发现20个开源软件安全漏洞。该工具采用AI自动扫描+人工验证的混合模式，在FFmpeg等流行开源项目中发现了尚未公开的漏洞。这标志着AI驱动的自动化安全检测进入实用阶段，但同时也面临AI误报等挑战。目前该领域已形成多家竞争格局，预示着网络安全检测正迈向智能化新时代。
Google AI漏洞研究员Big Sleep在开源软件中发现20个安全漏洞，主要涉及FFmpeg和ImageMagick等流行项目。该工具由DeepMind与Project Zero联合开发，能自主发现漏洞但需人工审核报告质量。Google高管称这标志着AI在漏洞检测领域取得重要突破，同时承认存在误报问题。尽管AI工具已展现实用价值，但专家强调仍需人类专家把关，未来需持续优化技术。
谷歌AI团队发布MLE-STAR机器学习工程代理系统，通过结合网络搜索、针对性代码优化和多重检查机制，有效解决了现有机器学习代理过度依赖记忆、代码质量不佳等问题。该系统采用两轮优化流程，引入调试代理等质量保障措施，在Kaggle竞赛中表现优异。开源代码库可供研究者整合使用，推动机器学习工程自动化发展。（140字）