在号称「史上最严管控AI」的顶级会议ICLR 2026上，评审区却悄悄被大模型攻占。每五条审稿意见里，就有一条几乎全由AI一键生成。当作者怀疑评审是机器人写的、审稿人又怀疑论文是模型拼的，同行评审这台「科学秩序的发动机」，正一点点滑向一场没人承认、却无处不在的自动化实验。
前几天 nano banana 2 的泄漏版本，正在网上被疯狂转载，奥特曼眼看着流量不能被 Google 再抢了去，一点预告都没有，直接就发布了 GPT-5.1。
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，破解AI芯片核心难题。他们攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）这个占能耗87%的「黑洞」，利用忆阻器可编程特性打造能自适应数据分布的「智能标尺」，使AI芯片功耗锐减57.2%，面积缩小30.7%，为下一代高效AI硬件系统开辟新路。
Agnes AI 在 9 月移动端 App 推出后，增长势能全面爆发：短短两个月新增注册用户 300 万，日活跃用户突破 20 万。而作为对比，Instagram 达到首个百万用户用了 2.5 个月，Snapchat 则耗时 10.5 个月。
十年前，我们是国际顶会的仰望者；十年后，SIGGRAPH Asia重返家门，中国已从技术跟跑者变为AI与图形融合新时代的定义者之一，这场盛会不仅是一次技术复盘，更是一次面向全球的实力宣言。
随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
千问 APP 上线还是超乎意料。毕竟在 2025 年底，可能也只有阿里有底气尝试，重推一款 AI 应用类产品。界面简洁、克制的不像阿里出品。刚好这两天，我做了件有意思的事：泡在小红书，专门看普通用户在用 AI 做些什么，却发现不少人把 AI 用在各种“不正经”上：
今年刚满 20 岁的中山大学 00 后本科毕业生沙天铭，前不久收到了多所全美 Top50 高校的博士 offer。同样在前不久，他和合作者为预防中风研发出一款名为 FAST-CAD 的 AI 工具，能在不依赖医院设备的前提下，在复杂的日常环境中实现中风的准确判断。
前两周收到了一条推送信息，微软小冰的 X Eva 将于 2025 年 11 月 30 日停止所有运营服务。
在多模态智能浪潮中，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）已成为连接视觉理解与语言生成的核心引擎。从图像描述、视觉问答到 AI 教育和交互系统，它们让机器能够「看懂世界、说人话」。
