前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
两个AI顶流终于是碰到了一起，这回设计师们真要慌了但也可能是大意过望了—— 因为Lovart，这个顶流设计师Agent，现在已经正式接入Nano Banana Pro了！
前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型，能力大幅提升，而且解决了多语言问题。
Beside 要解决的正是这个核心问题。他们并不是简单地在现有电话系统上加一层 AI，而是从底层重建了整个电话基础设施。这意味着他们能够直接接入电话网络，捕获每一通来电和短信，然后让 AI 在这些实时对话中发挥作用。
2025年11月，印度国会议员、前外交部国务部长沙希·塔鲁尔（Shashi Tharoor）在《印度教徒报》发表了一篇颇具影响力的专栏文章。文章中，他以“十字路口”为喻，描绘了印度IT产业的集体焦虑。
当AI能「看」见实验室的细节，能「听」见研究员的每一次反应，能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时，AI将通过人类的双手，直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
ChatGPT发布距今已近36个月，面对OpenAI的领先，哈萨比斯带领谷歌AI全面反攻，通过新发布的Gemini 3强势回归。Gemini 3在LM Arena等多个模型榜单登顶，表现优于GPT-5及其他模型，上演了一场完美逆袭。
2000 亿参数、3 万块人民币、128GB 内存，这台被称作「全球最小超算」的机器，真的能让我们在桌面上跑起大模型吗？ 向左滑动查看更多内容，图片来自 x@nvidia 前段时间，黄仁勋正式把这台超
前 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 也一样。他在前几天发推，说自己「开始养成用 LLM 阅读一切的习惯」。Karpathy 在周六用氛围编程做了个新的项目，让四个最新的大模型组成一个 LLM 议会，给他做智囊团。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
