最近，视频会议软件公司 Zoom 发布了一条出人意料的消息：他们宣称在“人类最后的考试”（Humanity s Last Exam，简称 HLE）这个号称当前 AI 领域最具挑战性的基准测试上，取得了 48.1％ 的成绩，比此前由 Google Gemini 3 Pro（带工具）保持的 45.8％ 高出 2.3 个百分点。
Google 周五宣布，正式向 Google 翻译引入其 Gemini 模型的各项能力。此次更新不仅带来了能够通过耳机进行的实时语音翻译 Beta 版体验，还大幅提升了文本翻译的语境理解能力，并扩展了应用内的语言学习工具。
要吊打 Gemini 的 GPT 5.2 在今天凌晨正式发布了，向所有用户推出。 上个月刚刚退订掉 ChatGPT Plus，转到 Gemini，这次需要因为 GPT-5.2 再回去吗？ 看完下面这些网友真实的体验分享，还有 APPSO 的上手实测，或许能有个答案。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院（The Wharton School）今年发布了一系列名为《Prompting Science Reports》的重磅研究报告。他们选取了2024-2025最常用的模型（如GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Pro/Flash等），在极高难度的博士级基准测试（GPQA Diamond）上进行了数万次的严谨测试。
“谷歌刚把免费版 Gemini API 的每日请求次数从 250 降到了 20，我的 n8n 自动化脚本现在基本都用不了了。这对任何开发小型项目的人来说都是个打击。”网友 Nilvarcus 表示。近日，有网友曝出 Google 收紧了 Gemini API 免费层级的限制：Pro 系列已经取消，Flash 系列每天仅 20 次。这对开发者来说远远不够用。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
对于谷歌（Google）而言，刚刚过去的一周可以看作其人工智能战略转型的关键节点。随着 Gemini 3 的正式发布，以及名为 Nano Banana Pro 的新模型在社交媒体与开发者社区中迅速走红，这家科技公司正在重新找回自己在 AI 领域的节奏与底气。
如果说过去一年里，AI 让开发者生产力翻倍，那么如今它也开始以同样的速度放大风险。 上周，Google 刚刚推出的基于 Gemini 的全新 AI 编码工具 Antigravity，上线不到 24 小时便被一名安全研究员攻破，指出它存在严重的安全Bug。
Gemini 3 发布之后这些日子里，我逐渐感到疑惑：为什么总让 AI 写网站写 PPT，Gemini 都发到第三代了，不能干点更有意思的事吗？
最近两周的模型竞赛非常热闹：OpenAI 在 11 月 12 日发布 GPT-5.1，引入更强的推理深度与更高效的对话体验；Google 在 11 月 18 日发布 Gemini 3，全面强化多模态理解与复杂推理能力；Anthropic 在 11 月 24 日又发布了 Claude Opus 4.5，模型在专业文档处理、代码生成与长流程 agent 方面有显著提升。
