在现代科学中，几乎所有领域都依赖软件来进行计算实验。但开发这些专用的科学软件是一个非常缓慢、乏味且困难的过程，开发和测试一个新想法（一次“试错”）需要编写复杂的软件，这个过程可能耗费数周、数月甚至数年。
人类一眼就能看懂的文字，AI居然全军覆没。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
最近，朋友圈和抖音小红书几乎被 Nano Banana 刷屏了。这个香蕉模型似乎要让 P 图这个词消失，直接给 Gemini 带来了一千万的新用户，火得一塌糊涂。
今天发布的是文心大模型 X1.1 深度思考模型，它是百度在 4 月份发布的旗舰模型 X1 的升级版，发布即上线，所有人都可以免费体验。同时该模型通过百度智能云千帆平台向企业客户与开发者开放使用。
AI 编程工具的竞争已经进入深水区：不仅各家产品在补全速度、上下文感知、智能体协作上不断拉锯，在背后的模型层面，博弈同样激烈，甚至出现了全球范围的“准入门槛”和“封锁线”。这意味着工具之争早已不是单纯的产品对比，而是与模型生态、合规和市场战略深度绑定。
故事是这样的，两周前，Anthropic 上周发布一个公告：他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户，正在以一种不可思议的速度，7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到：”有一位用户，在每月200美元的套餐中，消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“ 这个消耗量大到，Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。
刚刚，火山引擎上线了豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，我提前试了一下，应该各位也看到了各种非常强的玩法和图片。 简单来说就是一个支持图片生成、连续图片编辑、多图参考的全能图像创作模型。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
几十G的大模型，怎么可能塞进一台手机？YouTube却做到了：在 Shorts 相机里，AI能实时「重绘」你的脸，让你一秒变身僵尸、卡通人物，甚至瞬间拥有水光肌，效果自然到分不清真假。
