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就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。
随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，如何科学、准确地评估其性能，特别是深度的逻辑推理和代码生成能力，已成为人工智能领域的一大挑战。传统的评测基准在面对日益强大的模型时，逐渐暴露出数据污染、难度不足、无法有效评估真实推理能力等问题。在这一背景下，一个旨在检验模型竞赛级编程水平的评测基准——Codeforces应运而生，为我们提供了一个更严苛、更接近人类程序员真实水平的竞技场。
在写作和编程中，使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而，这个过程中仍然存在一些挑战，比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足，以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此，OpenAI发布了一个新的特新：Canvas，它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具，集成了写作、编程和实时协作的功能。
OpenAI刚刚发布了一个全新的AI Agent产品，称为ChatGPT Agent。这个全新的Agent系统可以控制我们的电脑，然后使用电脑上的浏览器、PPT、Excel等工具帮我们完成一些日常的工作，从头开始帮我们完成一些非常复杂的任务。根据OpenAI的描述，这个Agent系统的目标未来是一个通用的Agent，而这些能力未来将会随着这个产品不定期更新。
随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，如何准确、全面地评估它们的能力成为了一个日益重要的课题。在众多评测基准中，Simple Bench 以其独特的定位脱颖而出，它专注于检验模型在日常人类推理方面的能力，而在这些方面，当前最先进的模型往往还不如普通人。本文将详细介绍 Simple Bench 评测基准，探讨其出现的背景、设计理念、评测流程以及当前主流模型的表现。
MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而，实际使用中，很多人反馈说模型效果并不好。而此时，官方也下场了，说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式，可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%！本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。
EmbeddingGemma 是基于 Gemma 3 架构打造的全新开源多语言向量模型，专为移动端/本地离线应用而生。它以约 308M 参数的紧凑体量，在 RAG、语义搜索、分类、聚类等任务上提供高质量表征，同时将隐私与可用性拉满：无需联网即可在本地生成向量。
Ai2近日发布的全新评测平台——SciArena，为这一痛点带来了创新解法。此次产品不仅继承了“人类众包对比评测”的理念，更结合科学问题的独特复杂性，构建了开放、透明且可迭代的模型评测生态。
为了解决大模型的Agent操作依赖交互和人工处理这个问题，普林斯顿大学与 Sierra Research 的研究团队在 2025 年 6 月提出了 τ²-Bench（Tau-Squared Benchmark），并发布了论文《τ²-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment》。 它是对早期 τ-Bench 的扩展版本，旨在建立一种标准化方法，评估智能体在与用户共同作用于环境时的表现。
MTEB是一个用于评估向量大模型向量化准确性的评测排行榜。它全称为Massive Text Embedding Benchmark，是一个旨在衡量文本嵌入模型在多种任务上表现的基准测试。
谷歌开源了其Gemma 3模型系列的新成员——Gemma 3 270M。该模型的设计理念并非追求通用性和大规模，而是专注于为定义明确的特定任务提供一个高效、紧凑的解决方案。其核心价值在于通过微调（fine-tuning）来执行专门化任务。
Anthropic正式发布最新一代入门级模型Claude Haiku 4.5。相较上一代小模型，Haiku 4.5 在编码、推理与“计算机使用/子代理编排”等关键生产力场景上实现逼近甚至局部追平 Sonnet 4，但价格更低、速度更快，定位于“面向规模化落地的高性价比主力”。
就在今日，Google 正式推出 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast，这两款升级版视频生成模型以付费预览形式登陆 Gemini API。Veo 3.1的核心亮点是：更丰富的原生音频（从自然对话到同步音效）、更强的电影风格理解与叙事控制、以及显著增强的图生视频（Image-to-Video）质量与一致性。
Manus AI 是一款尖端的人工智能代理程序，于 2025 年 3 月 6 日正式发布，旨在跨多个领域自主执行复杂任务，弥合人类意图与可操作结果之间的差距。它由 Butterfly Effect 开发，该公司在中国（北京和武汉）以及新加坡（BUTTERFLY EFFECT PTE. LTD.）设有运营机构。以下内容基于截至 2025 年 7 月 5 日的最新信息，涵盖其产品功能、关键技术特点及用户反馈。
Anthropic 在 Opus 4 发布不到三个月后推出 Claude Opus 4.1，宣称“可直接替换”旧版模型。更新聚焦真实世界编码、长链路代理（agentic）任务和细粒度推理，同时保持相同 API 名称结构和计费档位，方便现有应用平滑迁移。
智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力，结合类似Deep Research的Agent技术，对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计，变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里，但我就是看不懂”的尴尬，这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。
随着多模态大语言模型（MLLM）在各个领域的应用日益广泛，一个核心问题浮出水面：我们如何信赖它们生成内容的准确性？当模型需要结合图像和文本进行问答时，其回答是否基于事实，还是仅仅是“看似合理”的幻觉？为了应对这一挑战，一个名为SimpleVQA的新型评测基准应运而生，旨在为多模态模型的事实性能力提供一个清晰、可量化的度量衡。
OpenAI 于 2025 年 11 月正式发布 GPT-5 系列的阶段性更新版本 —— GPT-5.1。这一更新并非针对模型架构的全面重做，而是围绕“对话体验、一致性、任务适配性”进行的系统化优化。在 GPT-5 推出后，业界对其不稳定回复、语气波动、任务深度控制不足等表现提出了不少批评，因此本次更新可视为 OpenAI 对这些问题的集中调整。
让AI Agent通过编写代码来调用工具，而不是直接工具调用。这种方法利用了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）标准，能显著降低token消耗，同时保持系统的可扩展性。下面，我结合原文的逻辑，分享我的理解和改写版本，目的是记录这个洞察，并为后续实验提供参考。Anthropic作为领先的AI研究机构，于2024年11月推出了MCP，这是一个开放标准，旨在简化AI Agent与外部工具和数据的连接，避免传统自定义集成的碎片化问题。
11 月 13 日，SimilarWeb 发布了最新的 GenAI 访问流量分布。从数据走势可以明显看到，大模型行业正在经历从“ChatGPT 绝对统治”向“多极竞争”的结构性转变。 一年前，ChatGPT 占据了超过 86% 的流量份额，整个行业几乎处于单中心状态。然而在过去的 12 个月里，大模型的多样化发展、不同厂商的产品升级、企业用户需求变化，都推动了新一轮的流量重分配。
Google 最新推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 不只是一次“图像质量提升”，而是让普通用户也能借助专业级提示词，生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中，最关键的能力不是模型本身，而是： 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词，效果天差地别。 本文将完全聚焦于： 怎么写提示词，才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。
在衡量大语言模型（LLM）智能水平的众多方法中，除了常见的常识推理、专业领域测评外，还有一个正在兴起且极具挑战性的方向——算法问题求解。在这一领域，几乎没有哪项比赛能比 国际信息学奥林匹克（International Olympiad in Informatics，简称 IOI） 更具权威性与含金量。
IFBench 是一个针对大语言模型（LLM）指令跟随能力的评测基准。该基准聚焦于模型对新颖、复杂约束的泛化表现，通过 58 个可验证的单轮任务进行评估。发布于 2025 年 7 月，该基准旨在揭示模型在未见指令下的精确执行水平。目前，主流模型在该基准上的得分普遍低于 50%，显示出指令跟随的潜在局限。
2025 年 11 月 13 日，OpenAI 团队在 Reddit 上进行了一场针对 GPT-5.1、模型自定义能力、开发者 API、未来路线图 的公开 AMA（Ask Me Anything）。这次交流并不是简单的功能答疑，而是罕见地从内部视角解释了他们如何思考安全策略、模型行为塑形、推理模式优化、人格定制逻辑、多模态进展以及实际工程实现细节。