最新报告探讨了生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中的表现，如去雾、超分等，传统上依赖PSNR/SSIM等像素级指标。研究发现，Nano Banana Pro在视觉效果上更佳，但传统指标表现欠佳，因生成式模型更追求语义合理而非像素对齐。
在生成式 AI 技术日新月异的背景下，合成语音的逼真度已达到真假难辨的水平，随之而来的语音欺诈与信息伪造风险也愈演愈烈。作为应对手段，语音鉴伪技术已成为信息安全领域的研究重心。
今年下半年，Sora的出现再次将AI视频推至全球讨论的焦点。基于用户提供的图像信息，AI能够复刻人物形象，并生成高度逼真的视频内容，生成式视频能力的边界被进一步延展
2025年12月5日，纽约时报（NYT）起诉Perplexity版权侵权。Perplexity是一家“小而美”的开发生成式AI的公司，苹果曾考虑收购它以增强自己的AI能力。
自从生成式AI诞生的那一天起，“你使用了AI！”便迅速成了玩家群体对那些“不守规矩”的游戏厂商最具杀伤力的一句诘问。
在生成式AI（GenAI）的推动下，2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫，而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛，AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验，让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
生成式AI狂奔三年，2025迎来架构创新的大年，三条脉络交织演进，伴随着Scaling law（规模定律）遇到天花板的争议，开始定义AI进化的新范式。
生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式，它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略，在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实系统中，这类方法仍面临两大「硬伤」：一是训练极度依赖大规模演示数据，二是推理阶段需要大量迭代，动作生成太慢，难以实时控制。
马斯克的Grok这两天再次大规模「翻车」，在邦迪海滩枪击案等重大事件中胡言乱语，将救人英雄误认为修树工人和以色列人质，甚至混淆枪击与气旋。这不仅是技术故障，更暴露了生成式AI在处理实时信息时致命的 「幻觉」 缺陷。当算法开始编造现实，我们该如何守住真相的底线？
Flaviu Radulescu于2023年创立Runware，当时他在测试一家文本转图像公司时意识到，尽管生成式AI技术很强大，但生成图像的速度很慢。
