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嗨大家好！我是阿真！ 7月份我写了一篇关于每个AI生图模型的优劣势的总结，因为工作需要，我针对不同需求会切换很多工具，另外产品更新需要及时测评时不时买个月度会员，单月买的不算在内，当时我经常消费的几个
朋友们，以后谁再跟我炫耀他去看 NBA 比赛，只是晒门票和山顶照，我都会笑而不语。 NBA 中国赛时隔六年回归，作为一个老球迷，原本我只想一睹球星的风采，买几件球衣和纪念品在朋友圈炫耀一番。 但接下来
一段“AI换脸”的不雅视频，让一位高校导师突然陷入诈骗危机；一张“近乎复刻”的AI克隆照，让白领小雅担心自己的照片被用来制作色情内容；青岛保时捷女销冠和台球运动员王思诺则深陷恶意AI造“黄谣”风波……他们都是AI技术被滥用的受害者。
为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
两位哈佛学者通过研究6200万份简历和近2亿条招聘职位数据，揭示了AI对就业带来的真实、残酷的冲击：它不是无差别地针对所有人，而是在大量“吞噬”初级岗位，让那些刚刚踏入社会的年轻人，面临着空前陡峭、狭窄的职业起跑线。与此同时，为数众多的普通院校毕业生群体受到的冲击更为显著。
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
极客公园最近体验了一款叫做 Websets 的 AI 搜索工具。与谷歌搜索不同，Websets 试图理解人类的复杂意图。它并非为日常查询设计，而是专门处理传统搜索引擎难以完成的复杂任务，例如寻找具备特定复合经验的专业人士，或筛选符合多重标准的公司实体。
曼巴回来了！Transformer框架最有力挑战者之一Mamba的最新进化版本Mamba-3来了，已进入ICLR 2026盲审环节，超长文本处理和低延时是其相对Transformer的显著优势。另一个挑战者是FBAM，从不同的角度探索Transformer的下一代框架。
2022年11月，OpenAI的ChatGPT问世，这一事件不仅是技术创新的里程碑，更被视为重塑全球AI战略版图的关键转折点，它标志着新一轮大国AI竞赛的序幕被正式拉开。在此背景下，其增长的规模与速度本身，就是一种颠覆性的战略壁垒。
AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。