Airbnb CTO 谈如何把公司改造成 AI-native：60% 代码由 AI 编写
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 接受 Latent Space 采访，介绍公司向 AI-native 转型的实践：目前 60% 的代码由 AI 编写，功能交付量同比增长近 80%，工程师人均 PR 吞吐量提升约 1.6 倍。
全部 AI 动态
Latent SpaceAI 评分6262
Microsoft ResearchAI 评分1818 微软亚洲研究院新加坡分院成立一年：推进前沿 AI 研究、合作与人才培养
微软亚洲研究院新加坡分院（MSRA – Singapore）作为微软在东南亚的首个研究实验室，成立一年来聚焦下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践及生态与人才培养四大方向。该实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗 AI 和自进化诊断智能体，并联合 EDB 于 2026 年 2 月举办物流与运输 AI 高管圆桌会。
Mistral AIAI 评分4242 Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进欧洲工业 AI
Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 为 Private AI Compute 引入安全服务端持久记忆
Google Private AI Compute 团队公布为 Private AI Compute 平台引入私有服务端记忆的技术方案，让云端 AI 在跨设备场景下持久保留上下文，同时维持端侧级隐私标准。
推荐理由：Google 公开了 Private AI Compute 的持久化服务端记忆方案，读者可了解云端 AI 如何在保留跨设备上下文的同时维持端侧级隐私。
Mistral AIAI 评分5858 Mistral 与 Mozilla 合作，Firefox Smart Window 改用 Mistral 模型
Mistral 宣布与 Mozilla 达成合作，Mozilla 的 AI 浏览助手 Firefox Smart Window（beta）现由 Mistral 模型驱动，先面向法国和北美用户，英国和德国预计今年晚些时候跟进。
Mistral AIAI 评分3838 Cloudera 与 Mistral 达成合作，将专用主权智能引入企业数据
Mistral 与 Cloudera 建立合作，将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台，企业可在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。企业还能在受控环境中用专有数据训练定制模型，数据与由此产生的智能均归企业所有。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户自管数据，双方称此举面向对主权 AI 日益增长的需求。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，估值超 210 亿欧元
Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元，由三星电子领投，Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。这是欧洲科技公司迄今规模最大的股权融资，资金将用于扩展前沿研究、算力、基础设施和商业增长。Mistral 目前业务覆盖 20 个国家，服务 125 家以上全球企业，包括 Airbus、ASML 和 HSBC。
推荐理由：Mistral 完成欧洲科技公司最大股权融资，读者可了解其主权开源 AI 全栈路线与投资方结构。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral 与 HUMAIN 达成战略合作，推进沙特及中东主权 AI
Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与 AI 解决方案部署，合作规模达数亿欧元。双方将优先开发网络安全与语音方向的模型，并计划打造阿拉伯语表现强劲的前沿模型，Mistral 还将探索使用 HUMAIN 的数据中心基础设施。双方计划在沙特面向受监管行业制定联合市场策略，以满足对主权 AI 的需求。
Import AIAI 评分2222 Import AI 468：23 条 RSI 政策建议、PostTrainBench+，以及信任与透明度如何影响 AI 竞赛
Import AI 第 468 期收录了智库 IFP 提出的 23 条政策建议，分属 7 个类别，用于帮助政策制定者应对 AI 研发进一步自动化的风险。MIT 与 Columbia 的论文《Racing to Ruin》用博弈模型分析双寡头研发竞赛，认为透明度和把对手视为可信理性行为者是实现协调减速的两个关键变量。本期还包含 thebes 的一篇关于智能机器与机器人身体的短篇科幻小说。
Berkeley AI ResearchAI 评分1212 2026 BAIR 研究生展示：伯克利 AI 实验室博士毕业生去向一览
伯克利 AI 研究实验室（BAIR）公布 2026 届博士毕业生名单，其研究覆盖机器人、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for Science 等方向。