Nano Banana Pro和顶级设计Agent Lovart会擦出怎样的火花？
Nano Banana Pro和顶级设计Agent Lovart会擦出怎样的火花？前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型，能力大幅提升，而且解决了多语言问题。
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7148 点击 2025-11-24 14:29
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前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型，能力大幅提升，而且解决了多语言问题。
据 ZP 获悉，AI for Science 领域的技术先锋企业「深度原理 Deep Principle」完成超亿元人民币A轮融资。本轮由戈壁创投管理的阿里巴巴创业者基金大湾区基金(简称AEF大湾区基金)与蚂蚁集团共同领投，现有股东联想创投、Taihill Venture 超额加注，BV百度风投继续加注，多家机构参与。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
「大家严重低估了 Voice 作为 AI 交互界面的潜力。」
Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。
「过去，我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求，与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。