聚焦人工智能、大模型与深度学习的精选内容，涵盖技术解析、行业洞察和实践经验，帮助你快速掌握值得关注的AI资讯。
就在大家还在争论 AI 编程上限的时候，Cursor 团队发布了一份非常值得大家关注的内部测试报告，展示了当我们将 Agent 的规模和运行时间推向极致时，会发生什么。这不仅仅是简单的代码生成，而是让 AI 像人类团队一样协作，构建百万行级别的项目。这项实验为我们揭示了 AI 在编码领域的潜力与局限，值得每位开发者关注。
Anthropic 于 2026 年 1 月 12 日发布了 Cowork，这是一款基于 Claude 模型的新型 AI Agent工具，作为 Claude 桌面应用的 macOS 版本研究预览版推出。目前仅限 Claude Max 订阅者使用，未来计划扩展到 Windows 和跨设备同步。Cowork 继承了 Claude Code 的核心代理能力，但更注重非开发者用户的日常生产力任务，例如访问用户指定的文件夹，读取、编辑或创建文件，帮助整理杂乱下载、从截图生成电子表格，或从笔记起草报告。
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。
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。
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。
昨天，Karpathy 发布了《2025 LLM Year in Review》，对过去一年大模型领域发生的结构性变化进行了深度复盘。在这篇总结中，他不再纠结于具体的模型参数，而是将目光投向了推理范式的演进、Agent 的真实形态以及一种被称为“Vibe Coding”的新型开发模式。
在今年的Microsoft Build 2023大会上，来自OpenAI的研究员Andrej Karpathy在5月24日的一场汇报中用了40分钟讲解了ChatGPT是如何被训练的，其中包含了训练一个能支持与用户对话的GPT的全流程以及涉及到的一些技术。信息含量丰富，本文根据这份演讲总结。
过去几年，大语言模型的训练路线相对稳定：更大的模型、更长的预训练、更精细的指令微调与人类反馈对齐。这套方法在很长一段时间内持续奏效，也塑造了人们对“模型能力如何提升”的基本认知。但在 2025 年前后，一种并不算新的训练思路突然被推到台前，并开始占据越来越多的计算资源与工程关注度，这就是**基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning from Verifiable Rewards，RLVR）**。
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。
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。
谷歌终于在2025年11月18日发布了新一代Gemini 3模型：Gemini 3.0 Pro。该模型目前在各个评测排行榜中都获得了非常优秀的结果，几乎是领先了所有的模型。而根据此前大家的匿名投票评分和早期测试，该模型的文本生成、编程、SVG生成等方面都非常优秀。谷歌官方强调，Gemini 3.0 Pro不仅在推理能力上达到了新的业界巅峰，更在理解深度、细微差别以及“思考”能力上实现了质的飞跃。
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。
Scale AI 于 2025 年 9 月 21 日发布了 SWE-Bench Pro，这是一个针对 AI 代理在软件工程任务上的评估基准。该基准包含 1,865 个问题，来源于 41 个活跃维护的代码仓库，聚焦企业级复杂任务。现有模型在该基准上的表现显示出显著差距，顶级模型的通过率低于 25%，而最近的榜单更新显示部分模型已超过 40%。这一发布旨在推动 AI 在长时程软件开发中的应用研究。
DeepSeek AI团队重磅推出DeepSeek-OCR，该模型不仅在文档提取上达到了行业领先水平，更通过创新的视觉压缩技术，将长上下文处理效率提升了 10 倍以上。根据测算，在A100-40G的一个GPU上，它每天可以将20万页的文档图像数据转为Markdown文本！
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。
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。
就在昨天，2025年10月7日，Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力，新增了“界面交互（UI 控制）”能力，能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。
Sora2 的发布再次引爆了视频生成领域。你可能已经看到过一些令人惊叹的演示视频，但当你自己上手时，生成的作品可能并不尽如人意。问题出在哪里？很可能就在你的提示词（Prompt）上。
就在今日，OpenAI正式推出了 Sora 2 ——其旗舰级视频与音频生成模型。相比2024年2月发布的初代 Sora，本次升级带来了断层级的真实感与显著增强的可控性。它不仅能更好地遵循物理规律生成视频，还首次实现了同步对话与环境音效的生成，并通过全新 iOS 应用“Sora”开放给公众使用。
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。
xAI 正式发布 Grok 4 Fast —— 一款以 极致性价比与前沿性能 为核心卖点的新一代推理模型。相比前代产品，它不仅在推理准确率上几乎与旗舰模型Grok 4等持平，还凭借 40%更高的推理效率 和 高达98%的成本降低，将高质量智能推理真正带入大众用户和企业应用场景。
阿里发布了全新的语音识别大模型Qwen3-ASR-Flash，该模型是Qwen3系列模型中首个语音识别大模型，中英文语音识别错误率低于GPT-4o-transcribe和Gemini 2.5 Pro。不过，该模型目前仅通过API提供，不开源！