1.3千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里，1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在70-80万左右，相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
TwinMind的创始人Daniel George在JPMorgan工作时深深体验了这种痛点，当时他每天要参加无数个会议，于是他开发了一个脚本来录制音频、转录文本，并输入到ChatGPT中。神奇的事情发生了，随着时间的推移，ChatGPT开始真正理解他的项目，甚至能生成可用的代码。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
1997年，Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出，由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络（SNN），能够展现出更强大的计算特性，会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。
谷歌曾被OpenAI甩在身后，27岁小哥却凭一己之力成为谷歌AI的「流量密码」。他用硬核技术和贴心互动，成了开发者心中的知心大哥。
来自加州大学河滨分校（UC Riverside）、密歇根大学（University of Michigan）、威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin–Madison）、德州农工大学（Texas A&M University）的团队在 ICCV 2025 发表首个面向自动驾驶语义占用栅格构造或预测任务的统一基准框架 UniOcc。
语音合成（TTS）技术近十年来突飞猛进，从早期的拼接式合成和统计参数模型，发展到如今的深度神经网络与扩散、GAN 等先进架构，实现了接近真人的自然度与情感表达，广泛赋能智能助手、无障碍阅读、沉浸式娱乐等场景。
AI虚拟人模型架构从CNN、GANs演进至Transformer+扩散模型，实现从单一面部驱动到半身/全身动态生成的跨越，口型同步与多模态协同表现显著提升。
当我们看到一张猫咪照片时，大脑自然就能识别「这是一只猫」。但对计算机来说，它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片，实际上是一个包含 300 万个数字的数据集（1000×1000×3 个颜色通道）。每个数字代表一个像素点的颜色深浅，从 0 到 255。
