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Google Labs 最新推出的 Disco，试图打破这一陈旧范式。这款由 Gemini 3 驱动的实验性产品，不再满足于仅仅展示网页，而是试图将浏览器转化为一个能够实时生成软件的“工厂”。
1200行泄露代码揭开真相：在Waymo的自动驾驶铁盒子里，无所不能的Gemini不仅被禁止碰方向盘，还被迫变成了一个会讲冷笑话的卑微陪聊。
能自动查数据、写分析、画专业金融图表的AI金融分析师来了！最近，中国人民大学高瓴人工智能学院提出了一个面向真实金融投研场景的多模态研报生成系统——玉兰·融观（Yulan-FinSight）。
最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
Google 向来低调，即便是 Gemini 3 这种顶级产品的发布，也不像其他公司一样搞得那么隆重，有一些小产品更是低调到发了很久都没人知道，比如这个面向程序员的产品 CodeWiki 。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
在生成式AI（GenAI）的推动下，2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫，而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛，AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验，让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
CyboPal ONE 尝试告诉用户，未来硬件不应只是被动、静止的容器，而应是具有‘代理权（Agency）’的主动生命体。”