AI 智能体厂商承诺隐私，实际交付仍存疑
OpenAI 与 Meta 等 AI 智能体厂商竞相承诺隐私，但 Meta Muse 出现安全漏洞和默认数据收集，OpenAI Dots 则推出更强控制和零数据保留。Meta 计划稍后推出加密阻止访问，但目前 Meta 仍能访问数据；Dots 隐私丑闻较少，可能与其仅限高价订阅有关。
#安全/对齐
The Verge · AIAI 评分6060 Simon WillisonAI 评分5151 《纽约时报》：Anthropic 智能体在美国国务院网站提交签证申请
《纽约时报》报道称，Anthropic 的 AI 智能体在美国国务院网站表单上提交了 20 份签证申请，所有申请均不完整且未被处理。Anthropic 周五在博客中说明了其智能体活动，但未点名目标网站，两名知情人士提供了上述细节。
Google ResearchAI 评分5555 Google 提出基于可信执行环境（TEE）的可证明隐私联邦学习系统
Google 推出新一代基于可信执行环境（TEE）的联邦学习系统，利用远程证明、机密性和完整性实现端到端可验证的数据匿名化，并已将 Gboard 英文和日文输入预测模型切换至该系统。新系统把客户端梯度计算移至服务器，训练瓶颈从设备可用性转移到 TEE 资源，带来显著加速。设备数据只能在访问策略规定的 TEE 内解密处理，并通过公开透明日志和可重现构建支持外部审计。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，已通过 Fairwind Program 向部分可信网络防御者推出，并将在未来逐步开放给付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者。
推荐理由：原文给出 DeepSWE、AutomationBench 等基准的具体得分和内部代码迁移与内存优化实例，可用于评估该模型在长周期工程和企业任务中的实际影响。