就在今天，谷歌Nano Banana 2预览版闪现第三方平台，生成速度飙到10秒、画质拉到4K。网友实测炸锅，一句话直出OS+UI复杂界面，还能在黑板上一键推导微积分。真正的「PS终结者」即将上线。
在旧金山北滩的一栋不起眼的建筑里，有一家公司正在悄然改变软件开发的规则。Cursor，过去一年最有名的一家 AI 独角兽，从零起步，在不到两年时间里达到了 1 亿美元 ARR，员工人数从二十几人扩张到接近 250 人，它的产品被全球顶尖开发者使用，甚至在重新定义「开发工具」的标准。
太快了！一天之内Grok连迎两大更新——Grok 4 Fast与Grok Imagine都进行了大升级。Grok 4 Fast把上下文窗口提高到2M，并把完成率拉到94.1%（推理）与97.9%（非推理）。这意味着，你不必再把一本书或一整个代码库切碎喂给模型，它可以一次吞下，然后稳定地给出结果。
现实爽文，小扎打脸！ 2023年上半年，扎克伯格在Meta大裁员，几个月之内裁掉一万人，其中就包括由十几名科学家组成的Meta-FAIR蛋白质小组。 然而，被裁掉的几名科学家不甘心，创办了AI蛋白质公
在好莱坞，AI连动物演员的位置都抢走了！真实的动物被算法重建成更完美的数字替身。有人说这是技术的善意，能让动物不再受训练之苦；也有人说，这是一场「无声的驱逐」的革命。当连呼吸都能被算法生成，我们该怀念的，或许不是那些动物，而是它眼里那一点不完美的生命力。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
《Science》的一篇新文章指出，大模型存在一个先天难解的软肋：幻觉难以根除。AI厂商让大模型在不确定性情况下说「我不知道」，虽然有助于减少模型幻觉，但可能因此影响用户留存与活跃度，动摇商业根本。
北京大学，银河通用，阿德莱德大学，浙江大学等机构合作，探究如何构建具身导航的基座模型（Embodied Navigation Foundation Model）提出了NavFoM，一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
