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3种主流AIPPT实现方式详解，最复杂的有开源方案。
文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶，打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态，对OpenAI构成代际优势；用TPU训练模型，摆脱CUDA依赖，冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研，其发展或改变AI格局。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
Dev Proxy v1.3.0：HAR 文件生成、LLM 使用跟踪、增强的 API 测试功能
Microsoft 365 开发团队发布 Dev Proxy v1.3.0 版，引入 HAR 文件生成、OpenAI 使用跟踪等新功能，改善调试、测试和 API 监控，还改进 OpenAPI 规范生成等，同时更新了 VS Code 工具包。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
颤抖吧，Bug！OpenAI放出GPT-5「夜行神兽」，命中92%漏洞
OpenAI推出用GPT - 5找修安全漏洞的智能体Aardvark，处beta测试阶段。它开创‘防御者优先’范式，实战识别漏洞率达92%，能强化安全体系。其工作原理独特，与传统技术不同。
世界模型有了开源基座Emu3.5！拿下多模态SOTA，性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型，能处理图、文、视频任务，在多项权威基准上性能亮眼，还具备理解长时序等能力，背后有技术创新，且选择开源。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
拜拜了GUI！中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。
AI人格分裂实锤！30万道送命题，撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」
Anthropic联合Thinking Machines研究，用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞，不同模型价值优先模式不同，如Claude重道德，Gemini重情感等。