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第 1 张，共 5 张：当年「字节投毒实习生」田柯宇，估值 2 亿美元，要挑战李飞飞做世界模型
最新资讯流
从推荐算法优化到AI4S、Pico和大模型，杨震原长文揭秘字节跳动的技术探索（在新窗口打开）
大家好，很高兴在字节技术奖学金，这样一个场合见到大家。我自己是一个技术爱好者，2014年我加入字节跳动。从最初负责搭建新的推荐系统开始，到现在已经有快12年了。这些年来，也一路参与了字节很多的技术探索。
与Banana Pro过过招，国产Libcom图像合成工作台开启Labubu漫游记（在新窗口打开）
2025 年，AIGC 热度再冲新高：从社交头像、电商海报到影视分镜，AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中，Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大，涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像，精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足，并且用于简单任务性价比不高。
Nano Banana新玩法无限套娃！“GPT-5都不会处理这种级别的递归”（在新窗口打开）
您猜怎么着？Nano banana的新玩法就像路易十六，根本看不到头。今天一睁眼，就发现Pro版本带着咱掉进无限套娃的世界里了，be like：
学生3年投稿6次被拒，于是吴恩达亲手搓了个评审Agent（在新窗口打开）
科研人不容易。3年投稿6次全被拒，每次等反馈要半年？？机器学习大佬吴恩达听说这位学生的“水逆”遭遇后，亲手搓了个免费的AI论文评审智能体出来。通过在ICLR 2025审稿数据上训练系统，并在测试集中对比发现，该AI审稿系统与人类审稿的相关系数达0.42，和人与人审稿间的0.41相近甚至还高一点。
Z Potentials｜专访TestSprite创始人，前AWS&Google工程师，打造全球4万开发者的测试Agent（在新窗口打开）
这两年，写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场，工程师开始习惯“打一段话，几千行代码自己长出来”。写得出东西，变得前所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的，不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长，验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然（在新窗口打开）
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
MiniMax 和月之暗面：中国 AI 创业公司的两种路径和共同难题（在新窗口打开）
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
1米3宇树G1完美上篮！港科大解锁全球首个真实篮球机器人Demo（在新窗口打开）
1米3的机器人小土豆，三步上篮也可以如此丝滑。
Gemini 3，是谢尔盖・布林「骂」出来的？（在新窗口打开）
当 ChatGPT 在 2022 年底横空出世时，整个科技行业都被这股突如其来的对话式 AI 浪潮震得措手不及。
对话Verdent AI陈志杰：AI编程抢不了程序员的饭碗，我们是给厨子做饭的人（在新窗口打开）
AI 编程新秀 Verdent AI 创始人陈志杰，不喜欢别人称呼他“陈总”，他说话自然、接地气，在接受 DeepTech 采访期间面对一时拿不准的问题有时会出现长达十秒左右的沉默以用于思考。
念首诗，就能让AI教你造核弹！Gemini 100%中招（在新窗口打开）
最新研究发现，只要把恶意指令写成一首诗，就能让Gemini和DeepSeek等顶尖模型突破安全限制。这项针对25个主流模型的测试显示，面对「诗歌攻击」，百亿美金堆出来的安全护栏瞬间失效，部分模型的防御成功率直接归零。最讽刺的是，由于小模型「读不懂」诗里的隐喻反而幸免于难，而「有文化」的大模型却因为过度解读而全线破防。
人形机器人的落地难题，竟被一顿「九宫格」火锅解开？（在新窗口打开）
具身智能要想往大规模应用走，像英特尔这样的头部芯片公司必须突破算力架构。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？（在新窗口打开）
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
Google又发布了一篇可能改变AI未来的论文，这次它教AI拥有了记忆。（在新窗口打开）
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
特朗普按下「创世纪」核按钮，AI曼哈顿计划正式启动！（在新窗口打开）
特朗普正式签署「创世纪计划」，打响AI版「曼哈顿计划」！核心任务由美国能源部挂帅，集结举国超算资源与联邦数据，誓打造「美国科学与安全平台」。剑指核聚变、芯片、生物技术等六大命门，勒令9个月内构建AI科研闭环。
Claude Opus 4.5发布！2小时工程测试超人类，前代Sonnet搞不定的活它轻松拿捏（在新窗口打开）
刚刚，Claude Opus 4.5问世，主打编码、Agent与computer use。Opus 4.5在前端开发、视觉能力上显著提升，更擅长使用电脑。在深度研究、PPT制作与电子表格处理等日常任务方面的表现也全面升级。
波士顿动力前CTO加盟DeepMind，Gemini要做机器人界的安卓（在新窗口打开）
真·乘胜追击。 Gemini 3“大获全胜”之后，谷歌又抛出重磅人事消息—— 挖到了曾主导腿式机器人学会后空翻和跳舞技术、一手打造Atlas的前波士顿动力CTO Aaron Saunders。 Saunders加盟DeepMind之后，将出任硬件工程副总裁，领导相关工作。 Gemini 3爆火，哈萨比斯紧接着聘请硬件大佬，其实是准备让Gemini当机器人界的安卓。 构建一个适用于任何身体配置的Gemini系统 如果说过去一年谷歌在机器人领域的动作是“想做，但不急”，那Gemini 3发布之后，它的态度明显变了： 我们想要构建一个AI系统，一个Gemini基础，这个系统几乎能够做到即插即用，适用
LUMA AI完成由HUMAIN领投的9亿美元C轮融资，并将在沙特阿拉伯合作建设2吉瓦AI超级集群（在新窗口打开）
新的资金和算力基础设施将加速 Luma AI 通往多模态 AGI 的路径 —— 即能够模拟现实并在物理世界中帮助人类的 AI。
奥特曼承认谷歌威胁到OpenAI！即将推出新模型“Shallotpeat”（在新窗口打开）
局势，变了。 随着谷歌Gemini 3 Pro、Nano Banana Pro掀起AI圈热潮，“昔日AI风向标”OpenAI正在受到冷落。 而这种转变，或许早在OpenAI CEO奥特曼的预料之中。 据The Information曝光的一份OpenAI内部备忘录显示，奥特曼上个月曾向自己人承认： 谷歌最近在AI方面的进展，可能会给我们公司带来一些暂时的经济阻力。 我们知道我们有一些工作要做，但我们正在快速追赶。 说这话时，据悉OpenAI研究员已经知晓谷歌开发了一款超越OpenAI的新模型（指Gemini 3）。 而奥特曼，一边用CEO话术安抚大家，一边间接承认——OpenAI确实开始落后谷
OpenAI与Anthropic联手力推：MCP Apps提案发布，告别纯文本交互（在新窗口打开）
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。