Google 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 实时对话模型
Google 推出 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型,前者主打规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务。
Google 推出 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型,前者主打规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务。
腾讯技术工程发文梳理 AI 工程范式从 Prompt Engineering、ReAct 到 Context Engineering 的演进,指出多数 Agent 失败已不是模型失败而是上下文失败。
苹果推出 iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max,搭载 48MP Fusion 主摄、可变光圈和 A20 Pro 芯片,并随 iOS 27 以 beta 形式上线新一代 Apple Intelligence 与 Siri AI。
美团技术团队推出《Agent 评测白皮书》系列博客,首篇《评测全览》提出完备评测体系可概括为四个模块、三种能力、两条 Loop、一套资产,覆盖离线评测、在线评测与监控、Case 挖掘与归因、观测基建。系列共 4 篇,后续为冷启动篇、扩量篇、自进化篇,面向 Agent 产品、研发、算法、运营和评测负责人。
清华大学-美团数智生活联合研究中心将于 2026 年 9 月 21 日举办学术论坛,主题为「物理世界的 AI 与大模型:挑战、路径与实践」,邀请高校学者与美团技术专家探讨具身智能、世界模型、智能体等方向及 AI 在本地生活场景的落地。论坛采用线上直播加清华线下形式,线下报名 9 月 17 日 24:00 截止,联合美团 LongCat 2.0 送出 30 份、每份 1 亿 Token 的体验包。
OpenAI 的 Chris Lehane 主张,AI 能力越强,越需要更强的安全证据、共享标准与持久的政策行动。他认为当前政策窗口仍然敞开,各方应抓住时机采取行动。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为面向企业场景能力最强的模型,具备高级推理、computer use 以及更强的写作与设计判断力。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍。
OpenAI 发文探讨能力更强、成本更低的 AI 如何扩大个人与企业可完成的工作范围,并让增长变得更经济。
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,可将想法、草图与参考照片转化为更个性化、更精致的图像,更贴合用户的原始构思。
OpenAI 分享了一份由 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年大奖难题解答,包含一份书面说明和一份 Lean 形式化证明。
OpenAI 开放 500 万美元资助计划申请,支持针对生成式 AI 如何影响青少年发展、身心健康与安全的独立研究。
OpenAI 的 Jakub Pachocki 反思日益强大的 AI 以及让其保持对齐的难题,呼吁加强安全防护并推动国际协调。
清华大学-美团数智生活联合研究中心将于2026年9月21日举办学术论坛,主题为「物理世界的AI与大模型:挑战、路径与实践」,邀请高校学者与美团技术专家探讨具身智能、世界模型、智能体等方向及AI在本地生活场景的落地实践。论坛采用线上直播加清华线下形式,线下报名9月17日截止,联合美团LongCat 2.0送出30份每份1亿Token体验包。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者在 DeepSWE v1.1 等基准上接近更贵的前沿模型,HLE-Verified 得分 54.9%,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元。
腾讯技术工程收集了鹅厂员工被 AI 幻觉“糊弄”的多个真实案例:AI 会编造不存在的知识库字段和引用来源、把 537.98 元四舍五入成 538 元、推荐查无此书的书目,甚至生成不存在的 npm 包名。有员工提到,黑客组织“Slopsquatter”正利用 AI 常幻觉出的假包名抢注并植入恶意代码。
字节跳动数据库团队有 5 篇论文入选 VLDB 2026,方向涵盖键值分离存储引擎、写入下推、Agentic LLM 数据准备、时序图社区搜索与 GPU 子图匹配。
香港科技大学(广州)联合腾讯 AI 平台部提出 VibeWorlding,一个通过多轮对话与工具调用自主构建和编辑交互式 3D 世界的多模态智能体框架,并开源 VWE-Bench 评测基准与 VibeWorlding-Gym 训练框架。
Google DeepMind 联合新加坡 AI Safety Institute、OpenMined、AVERI 和 MLCommons,对 Gemini Flash Lite 开展全球首次专有前沿模型的"双盲"评测,将外部评测限制在加密"黑箱"环境中,防止模型提前接触测试题。此举针对基准污染问题——模型若事先见过考题,分数会被虚高,评测结果的可信度随之下降。
Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程,从 DQN 玩转 49 款 Atari 游戏、AlphaGo 击败李世石,到 AlphaStar 在 StarCraft II 达到宗师级,并推出由 Gemini 驱动的通用智能体 SIMA 2。
阿里巴巴集团有 12 篇论文被 SIGCOMM 2026 主会收录,在全球企业中处于领先身位,是唯一与顶尖高校同处第一梯队的中国产业界机构。研究成果涵盖 AI 智算网络与集合通信、云网关数据面、网络验证、智能运维等方向,SIGCOMM 常年录用率仅 15%–22%。阿里云自研系统 TianYan、AIDA、XiHe、Theseus、PReCCL、EPIC 等均在论文中披露了生产部署数据。
阿里正式开源 Qwen3.8 系列模型,所有开发者、科研机构和企业均可自由下载、部署和使用。其中 Qwen3.8-27B 是原生多模态稠密模型,仅 270 亿参数,整体水平超越 Qwen3.7-Plus,量化后可在消费级显卡上流畅运行,采用 Apache2.0 协议开源,支持免费商用。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,距 Gemini 3.6 Flash 仅三周,主打编码与智能体场景。新模型在 FrontierCode 1.1 Main 得分 43.6%(前代 34.4%)、DeepSWE v1.1 达 65.3%(前代 49.0%),WebDev Arena Elo 为 1588。
Google DeepMind 的 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA,平均多出 24 小时预警提前量,三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2,包含三款模型:视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2 可控制人形机器人全身动作,具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 支持多步任务规划与多机器人协作,端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2 可在数小时内适配全新机器人本体。
美团 LongCat 团队开源 MineExplorer,首个面向开放世界分钟级长程任务的多模态大模型评测基准,包含 813 个人工验证实例(1-hop 到 4-hop)及规则化里程碑自动评测框架。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向代码安全的 3.5 Flash Cyber。3.6 Flash 输出 token 用量较 3.5 Flash 减少 17%,DeepSWE 得分 49% 对 37%,定价为每百万输入 token 1.50 美元、输出 7.50 美元。
Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)与 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
Google DeepMind 推出实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。该模型为 26B MoE 架构、推理时仅激活 3.8B 参数,量化后可运行于 18GB 显存消费级显卡,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全研究资助,由 Google.org 支持,面向全球研究者征集提案。资助聚焦沙盒与测试床、智能体网络科学、智能体基础设施加固、监督与控制四个方向,申请截止 2026 年 8 月 8 日,获奖者预计 2026 年秋季公布。
Google 发布音频模型 Gemini 3.5 Live Translate,可自动检测 70+ 语言并生成保留说话人语调、节奏和音高的近实时语音翻译,延迟仅几秒。
Google DeepMind 推出 Gemma 4 12B,一款面向笔记本本地运行的无编码器多模态模型,视觉与音频输入直接进入 LLM 主干,可在 16GB 显存或统一内存下运行。该模型基准表现接近 26B MoE 版本,内存占用不到其一半,并首次在中等规模 Gemma 中支持原生音频输入,采用 Apache 2.0 许可,配备 Multi-Token Prediction 草稿器降低延迟。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 模型家族,首款模型 Gemini Omni Flash 可从图像、音频、视频和文本的任意组合输入生成高质量视频,并支持通过自然语言多轮对话编辑视频。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发 Gemini 3.5 Flash,在 Terminal-Bench 2.1 得分 76.2%。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将训练任务拆分为异步通信的"计算孤岛",在硬件故障下仍能持续训练。该架构用 2-5 Gbps 广域网络在四个美国区域训练了 120 亿参数模型,速度比传统同步方法快 20 倍以上,并支持 TPU v6e 与 TPU v5p 混合训练。
Google 推出 Gemini 3.1 Flash TTS,一款支持音频标签(audio tags)的文本转语音模型,可通过自然语言指令控制语音风格、语速和表达方式。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个版本,采用 Apache 2.0 许可。