我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
近年来，视频大语言模型在理解动态视觉信息方面展现出强大能力，成为处理真实世界多模态数据的重要基础模型。然而，它们在真实性、安全性、公平性、鲁棒性和隐私保护等方面仍面临严峻挑战。
AI一分钟，人类十年功！ 一觉醒来，AI推理模型已横扫特许金融分析师CFA考试。在一级考试中，Gemini 3.0 Pro创下97.6%的历史最高纪录。二级考试中，GPT-5以94.3%的成绩领先。
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。
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。
GPT-5.2也发布了有几天了。
当古装剧中的长袍在武林高手凌空翻腾的瞬间扬起 0.01 秒的惊艳弧度，当 VR 玩家想伸手抓住对手 “空中定格” 的剑锋，当 TikTok 爆款视频里一滴牛奶皇冠般的溅落要被 360° 无死角重放 —— 如何用普通的摄像机，把瞬间即逝的高速世界 “冻结” 成可供反复拆解、传送与交互的数字化 4D 时空，成为 3D 视觉领域的一个难题。
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」。
6位前DeepMind成员以元系统重塑大模型调用方式，该系统推出的Gemini 3 Pro优化技术在ARC-AGI-2上以54%的成绩夺得榜首，而成本仅为此前最优方法的一半。
近日，浙江大学副教授胡星和团队开发出一款名为 CatCoder 的 AI 框架，它能够读懂一个完整的软件项目，生成准确、可用的代码。在 Java 任务上，它在代码编译通过率和测试通过率上，比业内表现突出的代表之一 RepoCoder 最高提升了 14.44% 和 17.35%。
