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。
如果说2023年是生成式AI的「出道年」，2024年是「炒作年」，那2025年，就是生成式AI真正走进普通人生活的「落地年」。
人工智能初创公司Fal 获得红杉资本和英伟达等投资方的新一轮融资，据知情人士透露，公司估值达到 45 亿美元，较数月前增长两倍。该公司表示，本轮由红杉资本领投的融资规模达1.4亿美元，标志着其年内第三次募资。如此快速的融资节奏反映出投资者对人工智能工具在开发者和企业端日益增长的应用需求充满信心。
12月伊始，可灵AI接连放出大招。全球首个统一的多模态视频及图片创作工具“可灵O1”、具备“音画同出”能力的可灵2.6模型、可灵数字人2.0功能……5天内5次“上新”，直接让生成式AI领域的竞争“卷”出新高度。
进入 2025 年，生成式 AI 正在从“概念验证”走向“规模化落地”，技术与应用的节奏明显加快。这个趋势在 Y Combinator 的 Demo Day 上体现得尤为清晰：在最新的 F25 批次中，AI 公司占比高达 53%（83 家 / 156 家），而在 2021 年的 W21 批次，这一数字仅为 12%。
在生成式 AI 的新时代，人们一直在讨论它会不会颠覆教育、改变编程、重塑工作方式——但你可能没想到：现在连 6 岁的小孩都能通过AI 变成“侵权生成器”了。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经深入到我们工作和生活的方方面面。然而,如何让AI生成的内容更加可信、可追溯, 一直是学术界和工业界关注的焦点问题。想象一下,当你向ChatGPT提问时,它不仅给出答案,还能像学术论文一样标注每句话的信息来源——这就是"溯源大语言模型"要解决的核心问题。
今天，谷歌生成式AI团队发布了Nano-Banana的首个官方教程——《The Complete Guide to Nano Banana Pro: 10 Tips for Professional Asset Production》。核心信息是如何用 Nano-Banana Pro 制作专业级的素材！
