Photo Scrubber：用 GPT-6 Astra 打造的本地人脸模糊与元数据清除工具
Simon Willison 用 GPT-6 Astra 构建了实验性工具 Photo Scrubber，可自动识别人脸并模糊处理。该工具基于 Google 的 MediaPipe C++ 库，通过 @mediapipe/tasks-vision 编译为 WebAssembly，并使用 BlazeFace 人脸检测模型，全部在本地运行。
Simon WillisonAI 评分3838 The Decoder精选AI 评分8080 FTC 对 OpenAI、Anthropic 等 AI 实验室启动消费者保护调查
美国联邦贸易委员会正就潜在的消费者保护违规问题调查 OpenAI、Anthropic 及其他头部 AI 实验室。FTC 主席 Andrew Ferguson 计划通过具有法律约束力的民事调查令要求提交文件并质询高管，相关命令预计数周内发出。
推荐理由：FTC 对多家 AI 实验室启动正式调查，读者可了解监管从口头警告升级为法律程序的节点。
The DecoderAI 评分7171 Google 在 Gemini 中全球上线 Skills，取代 Gems
Google 在 Gemini 聊天中全球上线 Skills，用针对具体任务的详细提示词取代此前的 Gems，用户输入斜杠加名称即可调用。Skills 格式源自 Anthropic 并以开放标准提供，支持文本、PDF 和图片作为参考材料，Gemini 还能从历史对话生成 Skills 并在匹配时自动运行，多个 Skills 可串联处理更大任务。
The Decoder精选AI 评分7878 Google 发布 Gemini 4 Argon，基准追平 OpenAI 与 Anthropic 但未明显领先
Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，在多项基准上缩小与 OpenAI、Anthropic 的差距，但未取得明显领先。该模型先向 Fairwind 计划的“可信网络防御者”和 Google 内部团队开放，之后才面向开发者、企业和消费者，推广价输入 $2/百万 token、输出 $10/百万 token，缓存输入便宜 95%。
推荐理由：汇总第三方基准与定价数据，读者可据此判断 Gemini 4 Argon 与 OpenAI、Anthropic 前沿模型的差距和成本位置。
The Verge · AIAI 评分6060 特朗普 AI 安全协议全文公布：科技领袖承诺自我监管
特朗普昨日宣布的“道德约束性”AI 安全协议全文公开，正式名称为《前沿责任联合承诺》，由 Google 的 Sundar Pichai、Anthropic 的 Dario Amodei。
Ars Technica · AIAI 评分6060 Google 用 SynthIDBio 为 AI 设计的蛋白质加水印
Google DeepMind 团队发表论文，提出基于 SynthID 的蛋白质水印方案 SynthIDBio，可在不破坏蛋白质功能的前提下，让 AI 设计的蛋白质序列带上可检测的标记。
The DecoderAI 评分7474 Ataraxos 击败 Stratego 顶尖选手 Niemeijer，算力成本仅为 DeepNash 的约五百分之一
研究团队开发的 Ataraxos 在 Stratego 对局中以 85% 的有效胜率击败史上最强者 Niemeijer，终结了人类在该棋类项目上的优势。
TechCrunch · AIAI 评分3838 前 Google 与 SpaceX 产品经理创办的 Satlyt 融资 800 万美元，在卫星上运行 AI
前 Google 云业务、SpaceX Starlink 工程师 Rama Afullo 创办的 Satlyt 完成 800 万美元种子轮，由休斯顿 Non Sibi Ventures 领投，用于开发在卫星上运行 AI 模型的软件。
The Verge · AI精选AI 评分7878 Google 发布 Gemini 4 Argon，初期仅限可信网络安全人员使用
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，称其在软件工程、法律金融等企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流中具备前沿性能。该模型初期仅向一组可信网络安全人员开放，Google 表示正参与美国政府的前沿模型预发布访问流程，并将逐步扩大访问范围。
推荐理由：Google 发布 Gemini 4 Argon 并限制访问，读者可了解其能力定位与分阶段开放的安全考量。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自五百万名同意参与者、超过一万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、50 个美国州和 20 多种 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：Google 用五百万人的万亿分钟可穿戴数据预训练通用生理表征，读者可了解基础模型在健康领域的规模化路径。