OpenAI 与 Google Cloud 宣布，OpenAI 的前沿模型和 Codex 工作流将接入 Gemini 的 Model Garden，并通过 Google Cloud Marketplace 提供。原文未披露具体模型版本、上线时间和定价。
推荐理由：OpenAI 模型与 Codex 工作流接入 Google Cloud 的 Gemini Model Garden，读者可了解企业采购与部署路径的变化。
英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中发布 DSX POD 参考设计，将 Vera Rubin AI 工厂装入模块化集装箱，现场部署时间可从六个月缩短至 14 天。
推荐理由：黄仁勋在 GTC Berlin 集中发布 DSX POD、OpenShell 安全智能体架构与 Agent 知识层，可据此观察英伟达如何把智能体纳入自家全栈基础设施。
Google Cloud 与 NVIDIA 宣布 NVIDIA Vera Rubin 基础设施正式可用，A5X 实例将于下月开放，并计划扩展至欧洲。
推荐理由：Google Cloud 与 NVIDIA 公布 A5X 实例的可用时间与欧洲扩展计划，读者可据此判断大规模强化学习负载的部署节奏。
NVIDIA 发布面向创作者、游戏玩家和 AI 智能体的 Windows PC 产品 RTX Spark，并在全球多地举办发布活动。
推荐理由：原文给出 RTX Spark 的本地 AI 实测完成时间对比，可据此判断笔记本端侧推理的可用性。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，并输出可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上，它比同类最快的 zkVM 平均快 10 到 39 倍，在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与密码学假设之间同时取得进展。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由：微软研究院开源约 3500 行的 Agent RL 框架，用真实 harness 参与训练，并给出 6000 样本提升 14.6 个点的完整流程。