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埃森哲的 AI 策略负责人最近在一次内部会议上，吐槽了公司里消耗 AI 算力的情况：驱动 token 消耗的，不是工程师在做开发，是非技术人员在用 AI 把 PDF 转成 PPT。 这怎么是滥用呢？堂堂埃森哲一个咨询公司，做 PPT 才是正经事啊！
我们今天以 PDF 写论文的方式，已经持续了三百多年。然而论文其实是把一段混乱反复、充满试错的真实研究，讲成一个干净利落、足以服人的完美故事。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
ICLR 2026，全球AI三大顶会之一，刚刚在巴西里约落幕。有社区研究者逐篇扒开5356篇被接收论文PDF首页、提取机构署名、清洗归一后，一张Treemap热力图炸翻了整个学术圈：中国大陆，43.7%。美国，31.9%。欧洲（含英国），5.3%。
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
今天凌晨，谷歌 Gemini 突然放大招，它在 X 上宣布：现在 Gemini 可以直接生成PDF、Word、Excel 或 Google Workspace 等文件，无需上传模板，只用和Gemini交流要做什么和讲清文件格式。
斯坦福「2026年AI指数报告」重磅出炉！这份432页长文含金量极高：中美AI巅峰对决，差距几乎抹平，缩减至仅2.7%。全球顶尖AI年产95个，基本都聚集在大厂。最残酷的是，22-25岁开发者的就业已被切掉20%。
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2！它将文本、图、音视频及 PDF 无损融于统一向量空间，实现跨越五大模态的直接检索。这极大降低了架构成本，赋予了 AI 真正连贯的「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
AI 行业，似乎已经提前进入了以个人 Agent 为代表的「后 ChatGPT 时代」。这印证了独立 AI 基准测试机构「Artificial Analysis」的预测结论：2026，Agent 正在全面爆发。近期，他们发布了对 AI 领域发展的全面总结：《2025 年终 AI 发展报告》。