近年来，以GPT-4o、Gemini 2.5 Pro为代表的多模态大模型，在各大基准测试（如MMMU）中捷报频传，纷纷刷榜成功。
对于计算任务负载来说，越是专用，效率就越高，谷歌的 TPU 就是其中的一个典型例子。它自 2015 年开始在谷歌数据中心部署后，已经发展到了第 7 代。目前的最新产品不仅使用了最先进的制程工艺打造，也在架构上充分考虑了对于机器学习推理任务的优化。TPU 的出现，促进了 Gemini 等大模型技术的进展。
世界上最聪明的手机 Google Pixel，这次要连 P 图的活都帮你干了。 刚刚全新发布的 Pixel 10 系列手机，不仅能用 AI 手把手帮你拍照或者增强你拍的远距离照片，还支持全新的 AI 修图工具：只要动动嘴皮子，告诉 Gemini 你想要什么样的图，AI 就能自动帮你 P 好了。
继Kaggle Game Arena的淘汰赛后，国际象棋积分赛成果出炉！OpenAI o3以人类等效Elo 1685分傲视群雄，而Grok 4和Gemini 2.5 Pro紧随其后。DeepSeek R1和GPT-4.1、Claude Sonnet-4、Claude Opus-4并列第五。
谷歌最近发布了一项关于其 AI 模型 Gemini 能源消耗的研究报告。
硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
谷歌官宣！ Gemini 8月新功能和最新更新出炉，专为学生打造。这次目标为什么选择学生，这背后却是一场深思熟虑的「阳谋」。谷歌这盘「从校园包围社会」的大旗，你看懂了吗？
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
GUI 智能体正以前所未有的速度崛起，有望彻底改变人机交互的方式。然而，这一领域的进展正面临瓶颈：现有数据集大多聚焦于 10 步以内的短程交互，且仅验证最终结果，无法有效评估和训练智能体在真实世界中的长时程规划与执行能力。
