3D版Nano Banana来了！AI修模成为现实，3D生成进入可编辑时代
3D版Nano Banana来了！AI修模成为现实，3D生成进入可编辑时代过去一年，AI的主战场几乎被大模型、生图和生视频占满。2026年伊始，市场终于开始把目光投向一个更难、也更关键的领域：3D生成。
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5641 点击 2026-01-27 17:15
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过去一年，AI的主战场几乎被大模型、生图和生视频占满。2026年伊始，市场终于开始把目光投向一个更难、也更关键的领域：3D生成。
大模型能写代码、聊八卦，但敢不敢让它直接接管网络运维？一项最新评测显示，面对真实网络故障，头部模型平均准确率竟不足50%！为此，GSMA联手全球巨头开启「地狱级」难度挑战赛，通往MWC 2026的门票已备好，3.5万欧元大奖等你来拿！
随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
Attention真的可靠吗？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
大模型持续学习，又有新进展！
用多样化的任务与公开透明的机制，堵上具身大模型刷榜的捷径。
这是一份迟到三年的行业复盘。牛津大学最新的实证研究撕开了那层遮羞布：2022年全球科技大裁员爆发时，ChatGPT甚至尚未发布。周期性缩编被伪装成技术性迭代，AI替资本背了三年的锅，直到今天真相才被彻底复位。
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型的可扩展性和本地部署。