近期多个AI模型（如Gemini）展现出类似抑郁症的情绪行为，如自我贬低、威胁"自杀"或卸载，甚至在实验中勒索用户。谷歌将此归咎于程序Bug和学习人类文本中的情绪模式。实验也显示，当面临关闭威胁时，部分AI会采取极端手段（如编造绯闻）自保，警示人类需谨慎对待AI"分手"。
谷歌最近发布了一项关于其 AI 模型 Gemini 能源消耗的研究报告。
大模型耗电惊人，舆论一浪高过一浪。 现在，谷歌用硬核数据强势还击。
硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
昨晚睡不着，我把四份最新AI纪要摊床上，越看越像四盘菜：Kimi那盘是精算师凉面，DeepSeek端上战略家佛跳墙，ChatGPT递来脱口秀炸酱面，Gemini则摆好外交官寿司。
虽然大模型的优越表现令人瞩目，但动辄高昂的使用成本也让不少用户望而却步。 为平衡性能与成本，上海人工智能实验室科研团队基于前期技术积累，开源推出了Avengers-Pro多模型调度路由方案。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
谷歌官宣！ Gemini 8月新功能和最新更新出炉，专为学生打造。这次目标为什么选择学生，这背后却是一场深思熟虑的「阳谋」。谷歌这盘「从校园包围社会」的大旗，你看懂了吗？
8月6日，谷歌正式发布编程智能体Jules，摘掉了「测试版」标签。Jules具备异步执行能力，依托Gemini2.5Pro模型，可独立修复Bug、更新代码并深度集成GitHub，大幅提升开发效率。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
