最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
昨夜，OpenAI用专家级GPT-5.2复仇Gemini 3成功！而在GPT-5.2发布前一个多小时，谷歌就率先推出全新版Gemini Deep Research Agent。谷歌对Gemini深度研究进行了重新构想，使其比以往任何时候都更加强大。
今日凌晨，比OpenAI早一个小时，谷歌甩出了3个Agent大招：Deep Research Agent功能更新，并首次向开发者开放；开源新网络研究Agent基准DeepSearchQA，旨在测试Agent在网络研究任务中的全面性；推出新交互API（Interactions API）。
最近，Google Research 发布了一篇 Blog《Titans + MIRAS：帮助人工智能拥有长期记忆》。它们允许 AI 模型在运行过程中更新其核心内存，从而更快地工作并处理海量上下文。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
a16z 指出：“模型开发的进展正在简化整个基础设施栈，使得语音智能体具备更低延迟和更高性能。这一提升主要出现在过去六个月内，得益于新一代对话模型的出现。”基于这些趋势，Deepgram 与 Opus Research 合作开展的《2025 语音 AI 状况调查报告》，基于 400 位商业领袖的洞察，涵盖十多个行业，分析了语音 AI 的应用现状与关键特性。
在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
很疯狂，Meta AI裁员能裁到田渊栋头上，而且是整组整组的裁。田渊栋在Meta工作已超过十年，现任FAIR研究科学家总监（Research Scientist Director），他领导开发了早于AlphaGo的围棋AI“Dark Forest”
