蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组（后简称“团队”）推出PromptCoT 2.0，要在大模型下半场押注任务合成。实验表明，通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练，PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果，达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。
如今，几乎转个身的功夫就会听到又有公司创建了新的 MCP 服务器。几乎每天都有新的 MCP 服务器发布，该如何判断哪一个最适合自己？通过大量的研究和 Gemini 的一点帮助，我们识别出了十个可以支持和简化前端开发工作的 MCP 服务器（加上一个实验性 MCP 服务器）。
当地时间9月19日，上午6:02分，Google Gemini App宣布 Gemini Chrome正式面向美国所有符合条件的 Mac和 Windows用户推出，并其即将在手机端 iOS上推出。
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
谷歌这只「香蕉」火得有些疯狂：Nano Banana（即 Gemini 2.5 Flash Image）自 8 月底上线以来，仅用几周就吸引了超过 1,000 万新用户，并在 Gemini 应用中完成了 2 亿次图像编辑请求
训练、推理性价比创新高。 大语言模型（LLM），正在进入 Next Level。 周五凌晨，阿里通义团队正式发布、开源了下一代基础模型架构 Qwen3-Next。总参数 80B 的模型仅激活 3B ，性能就可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，也超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking，实现了模型计算效率的重大突破。
最近，朋友圈和抖音小红书几乎被 Nano Banana 刷屏了。这个香蕉模型似乎要让 P 图这个词消失，直接给 Gemini 带来了一千万的新用户，火得一塌糊涂。
一年前，Google 在 AI 赛道上还是「追赶者」的形象。ChatGPT 席卷硅谷时，它显得迟缓。 但短短几个月后，情况突变。 Gemini 2.5 Pro 横扫各大榜单，「香蕉」模型 Nano Banana 让生图、修图成了轻松事；视频模型 Veo 3 展示了物理世界的理解力；Genie 3 甚至能一句话生成一个虚拟世界。
谷歌回归搜索老本行，这一次，它要让 AI 能像人一样「看见」网页。 这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能（5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出），它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容，包括网页、PDF 和图像。
在图像生成上，Google 其实已经有 Imagen 4 这样的文生图模型，为什么 nano banana 最后还是由 Google 带来的？但这确实不是偶然或者瞎猜的，nano banana 是结合了 Google 多个团队的项目成果。首先就是 Gemini 强大的世界知识与指令遵循能力，其次就是 Google 内部顶尖文生图模型 Imagen，所提供的极致图像美学与自然度追求。
