没想到吧，Google DeepMind刚刚为Gemini 3 Flash推出了一个重量级新能力：Agentic Vision（智能体视觉）。（难道是被DeepSeek-OCR2给刺激到了？）
在达沃斯论坛之后，谷歌Deepmind CEO Demis Hassabis又连续上了两个播客，放出了不少谷歌的新动向！
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
进入到 2026 年，OpenAI 在关注消费级产品（如 ChatGPT、社交应用）之外，开始将一部分重心转向企业级市场。
7×24h「全职AI员工」实火！退休码农造出神级Clawdbot，在硅谷红遍半边天，就连谷歌大佬也入局了。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
2026年1月，美国硅谷。 在这个诞生了OpenAI、谷歌、苹果的科技中心，MOVA正在尝试改写全球智能家居市场的竞争格局。
比如 2025 年新推出的 Botanic Atlas 项目，这是个交互式的世界植物地图，收录了超过 3 万种植物的标本，我们可以在地图上看到它们分布在哪儿，还能了解相关知识。
刚刚，英伟达杰出工程师许冰（Bing Xu）在 GitHub 上开源了一个新项目 VibeTensor，让我们看到了 AI 在编程方面的强大实力。从名字也能看出来，这是 Vibe Coding 的成果。事实也确实如此，这位谷歌学术引用量超 20 万的工程师在 X 上表示：「这是第一个完全由 AI 智能体生成的深度学习系统，没有一行人类编写的代码。」
谷歌 DeepMind 发布 D4RT，彻底颠覆了动态 4D 重建范式。它抛弃了复杂的传统流水线，用一个统一的「时空查询」接口，同时搞定全像素追踪、深度估计与相机位姿。不仅精度屠榜，速度更比现有 SOTA 快出 300 倍。这是具身智能与自动驾驶以及 AR 的新基石，AI 终于能像人类一样，实时看懂这个流动的世界。
