想象一家“永不眠”的公司：白天，全天候运行的 Google Meet 与麦克风捕捉着办公室内的每一处沟通细节，AI 助理实时解析、拆解任务，并在次日清晨8点将策略与进度精准推送到员工指尖；夜幕降临，当人类休息时，另一套自动化流程无缝接管——监测报错、编写代码、生成PR，静待工程师次日一键合并。
简单到难以置信！近日，Google Research一项新研究发现：想让大模型在不启用推理设置时更准确，只需要把问题复制粘贴再说一遍，就能把准确率从21.33%提升到97.33%！
在过去一年里，无论是企业还是独立开发者，都在“做 AI”。
一觉醒来，你的 iPhone 即将用上最强 AI 了。就在刚刚，苹果和 Google 发布联合声明，双方达成达成多年深度合作协议。下一代「苹果基础模型」将直接基于 Google 的 Gemini 模型和云技术构建。
随着越来越多的零售商开始借助 AI 工具来吸引消费者，并将 AI 引入业务的关键环节，Google 希望确保自己站在这场变革的中心。
没有代码，没有部署，没有服务器配置。我只是用"人话"描述了我想要什么，Google就帮我搞定了一切。
2022年，Google Cloud 将π计算到100万亿位，在2025年，高性能计算界的知名评测机构 StorageReview只用了4个月的时间，花了不到一千美元电费就将π算到314万亿位，这可不是为了炫技，而是说明高性能计算也可以很节能。
在这场一年狂飙的亲历者之一——MCP 联合创作者、核心维护者 David Soria Parrra 看来，最戏剧性的分水岭发生在四月前后：当 Sam Altman、Satya Nadella、Sundar Pichai 先后公开表态，Microsoft、Google、OpenAI 都将采用 MCP，“大客户”突然从 Cursor、VS Code 扩散到整个行业。
今年我比较喜欢的 AI 产品中，一个是 Google 旗下的 NotebookLM，我觉得它的价值还没有真正体现出来。还有一个是国内团队做的 Kuse，其团队在没融资的情况下，3 个月做到了差不多 1000 万美金的 ARR。
AI人才竞争白热化，大厂纷纷高薪招募实习生。Anthropic、OpenAI、Google、Meta使用钞能力，给实习生最高开出12.8万月薪！
