想象一下，医院和诊所里三分之一的员工不是在治病救人，而是在接电话、填表格、追保险理赔。这不是什么小问题，而是一个让整个医疗体系运转缓慢、成本高昂的巨大黑洞。
终于，Nano Banana正式开放API了！ 现在大家不仅可以直接在Google AI Studio里基于Nano Banana，手动搓出属于自己的App，还可以通过Gemini API接入任意发挥了。
大模型最让人头疼的毛病，就是一本正经地「瞎编」。过去，只能靠检索补丁或额外训练来修。可在NeurIPS 2024 上，谷歌抛出的新方法SLED却告诉我们：模型其实知道，只是最后一步忘了。如果把每一层的「声音」都纳入考量，它就能从幻觉中被拉回到事实。
我惊！ 图灵奖得主、AI三巨头之一的LeCun在Meta待得是如坐针毡。 Yann LeCun已经直接跟同事表示，自己可能会辞去FAIR首席科学家的职务。
想象一下，AI取代了你的工作，甚至连OpenAI的CEO也如此——奥特曼的答案竟是去当农场主！他分享了十年高压下的农场梦想，强调人类渴望创造价值永不止息。短期岗位流失不可避免，但长期来看，AI将催生更以人为本的新职业。
最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》，她把这种现象称为"Great Expansion"（大扩张），我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。
深夜十一点，手机屏幕的微光洒在林悦的脸上。 这一天，她已经陪伴了五个不同的求助者，从一段破碎的婚姻到一位年轻人面对失业的焦虑。作为一名心灵疗愈师，她习惯用温柔的语气安抚对方，用细致的分析梳理对方的情绪。可当最后一通咨询结束时，她却常常陷入一种无形的空洞：那些负面情绪全部向她涌来时，她也略显疲惫。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
只让机器人或虚拟智能体「想象」，不让它们和物理世界交互，它们也能学到和世界交互的技能？谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务，智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体（如机器人或电子游戏玩家）的视角预测潜在行动的未来结果，为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
