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。
Intent近日宣布获得数千万美元战略投资， a16z 与 GV 联合领投，跟投方还包括几位前微信产品负责人创立的基金。在 2025 年 AI Agent 市场规模已经冲到 73.8 亿美元的节点上，这笔钱显然押注的是“聊天即执行”这个赛道的爆发潜力。
在AI以指数级加速迈向ASI的2025年，新智元迎来十周年历史时刻，将于9月7日在北京中关村软件园举办盛大峰会。大会以「新天终启，万象智生」为主题，汇聚百度王海峰、英伟达赖俊杰、百川智能王小川、昆仑万维方汉、未来智能胡郁等多位重量级嘉宾，共同探讨芯片、大模型、Agent、具身智能及医疗智能等全球ASI最前沿突破，展望ASI重塑人类社会的恢弘篇章。
记忆，你有我有，LLM 不一定有，但它们正在有。
你或许也有过这样的猜想，如何让AI智能体（Agent）变得更聪明、更能干，同时又不用烧掉堆积如山的算力去反复微调模型？
当大多数人还在抱怨传统工单系统的笨重时，一家叫做 Pylon 的公司却在短短18个月内完成了从种子轮到B轮总计5100万美元的融资，估值飙升至8亿美元。更令人震惊的是，他们已经吸引了780多家快速增长的公司，包括 Together AI、Cognition 和 Temporal，其中超过150家公司主动从 Zendesk、Intercom 等老牌平台迁移过来。
AI写论文早就不稀奇了，可如今，它甚至能提出实验方案，设计出能被验证的分子。今年10月，AI将更进一步，走上学术舞台。在一场名为Agents4Science的会议上，它不仅要当第一作者、评审，还要亲自上台报告。这不只是一次会议，更像是一场公开的实验。
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
人多，好办事。agent多，照样好办事！ 在最新的Andrew’s Letters中，吴恩达老师就指出： 并行智能体正在成为提升AI能力的新方向。
让LMM作为Judge，从对模型的性能评估到数据标注再到模型的训练和对齐流程，让AI来评判AI，这种模式几乎已经是当前学术界和工业界的常态。
