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谷歌2025年终回顾:Gemini 3领衔,六大领域全线突破
本文回顾谷歌2025年发展,从Gemini 1.5 pro开始有变化,到Gemini 2.5 pro质变。谷歌在模型、产品、创意、科学等六大领域突破,如Gemini 3系列模型表现出色,但Sam Altman仍认为谷歌失败。
Spec 退场,skills 上位:Codex 团队的产品方法论变了
文章介绍了OpenAI Codex团队产品方法论的变化,从重视spec转向skills,开发从“描述过程”转向“组织能力”。还谈及Codex app开发、团队协作等,指出模型变强后工作模式转变,职业边界模糊,团队招人看重主动性。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
独家对话Sharpa核心团队:如何把人类的“触觉”装进机器人的身体|甲子光年
甲子光年对话Sharpa核心团队,该团队定位是以触觉AI驱动的全栈灵巧机器人公司。团队认为触觉是机器人灵巧操作关键,介绍CraftNet创新,还提及与英伟达合作及公司运营、商业计划等。
定义RAG新基准?谷歌发布 Gemini Embedding 2:首个原生多模态嵌入模型,延迟骤降70%
谷歌昨夜推出首个基于 Gemini 架构的原生多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2,通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者公开预览。它可将多类型数据映射到统一嵌入空间,多项基测排名第一,还获早期合作伙伴高度评价。
The Batch: 916 | Gemini 强势领跑
谷歌更新旗舰 Gemini 模型,推出 Gemini 3.1 Pro Preview,以相同价格实现性能跃升。它在多项基准测试中领先,性价比超对手,虽部分测试落后竞品,但提升或源于模型质量改进,成本效益策略值得关注。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题,哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制,为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容,还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈:小扎亲手端汤来公司挖人,气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战,还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司,有信心在预训练和模型性能上超越对手,还提及OpenAI for Science等计划。
海外chatgpt/gemini的SEO/GEO优化建议
Similarweb 1 月 2 日发布 AI 全球趋势报告,复盘多赛道流量变化。通用 AI 市场竞争激烈,ChatGPT 流量降 22%,Gemini 增 49%;垂直领域头部效应明显。还给出 SEO 和 GEO 优化建议。