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汇总「A」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记，持续更新。
就在刚刚，阿里巴巴正式免费开源了两款全新的多模态模型——Qwen3-VL-Embedding（多模态向量模型）和 Qwen3-VL-Reranker（多模态重排序模型），首次在开源体系中系统性补齐了多模态 RAG 在“向量化检索 + 精排重排”两个关键环节上的能力空白。这两个模型是基于强大的Qwen3-VL基础模型构建的专用多模态向量与重排（Reranking）模型。
本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。
AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。
今天，Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread，第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结，我们这里总结一下，供大家参考。
本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践，总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节，而是聚焦于真实生产环境中的工程问题：功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要，以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后，AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身，而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。
Context Arena 是一个专注于评估大语言模型长上下文处理能力的基准平台。它基于 OpenAI 发布的 Multi-Round Coreference Resolution (MRCR) 数据集，提供交互式排行榜，用于比较不同模型在复杂长对话中的信息检索和理解性能。该基准强调模型在长上下文下的实际表现，避免单纯依赖训练数据记忆。
2025 年 12 月 17 日，Google 正式发布了 Gemini 3 Flash 模型。 这是 Gemini 3 系列中的一款高性能轻量模型，目前已经在 Gemini App 以及 Google 搜索的 AI Mode 中作为默认模型上线。
本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统，以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力，而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文，从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。
就在刚才，智谱推出了两个语音识别模型：闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同，这次聚焦的是语音转文字（ASR）任务，尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。
几个小时前，DeepSeek 突然发布了两款全新的推理模型：DeepSeek V3.2 正式版与DeepSeek V3.2-Speciale。前者已经全面替换官方网页、App 与 API 成为新的默认模型；后者则以“临时研究 API”的方式开放，被定位为极限推理版本。
就在昨天，Anthropic 发布了一套非常重要的工程方案，专门针对这些挑战而设计：基于“Initializer Agent + Coding Agent”的双 Agent 架构。
本文介绍 Terminal-Bench 的设计理念，深入讲解 core、Terminal-Bench Hard 与最新 Terminal-Bench 2.0 的区别，帮助开发者选择合适的 AI 终端评测基准。
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。
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。
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。
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。
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。
BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题，这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准，并将其开源在GitHub仓库中。
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。
MiniMax正式开源MiniMax M2模型，该模型定位是“Mini 模型，Max 编码与代理工作流”。最大的特点是2300亿总参数量，但是每次推理仅激活100亿，类似于10B模型。这款模型非常火爆，原因在于这么小的激活参数数量，推理速度很快，但是其评测结果非常优秀。
在AI时代，Hugging Face Hub已成为开源大语言模型（LLM）和预训练模型的宝库。从Qwen到DeepSeek系列，这些模型往往体积庞大（几GB甚至上百GB），下载过程容易受网络波动影响，导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者，你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度，基于实际使用经验，介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法：从基础的Git克隆，到CLI工具、Transformers库，再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点，我们将逐一剖析，帮
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”。
FrontierMath是一个由Epoch AI开发的基准测试套件，包含数百个原创的数学问题。这些问题由专家数学家设计和审核，覆盖现代数学的主要分支，如数论、实分析、代数几何和范畴论。每个问题通常需要相关领域研究人员投入数小时至数天的努力来解决。基准采用未发表的问题和自动化验证机制，以减少数据污染风险并确保评估可靠性。当前最先进的AI模型在该基准上的解决率低于2%，这反映出AI在处理专家级数学推理时的局限性。该基准旨在为AI系统向研究级数学能力进步提供量化指标。
Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills，旨在让通用 AI 代理（Agent）具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹，为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源，实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同，Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制，兼顾安全性与效率。
