还记得去年大家还在讨论大模型做小学奥数题能不能及格吗？就在2025年的平安夜，字节跳动Seed团队甩出了一个重磅炸弹：Seed Prover 1.5。 这不是一次普通的版本更新，这更像是一个只会做选择题的学生，突然进化成了能写出严谨证明过程的数学家。简单来说，这个AI现在不仅能做题，还能用Lean语言写出可被计算机编译验证的代码，直接把从本科到博士难度的数学题“拿捏”了。 作为一名长期关注AI进化的观察者，看完他们的技术报告，我最大的感受是：AI解题的逻辑变了。 哪怕是陶哲轩看了也要愣一下的战绩 先别管技术细节，我…
2025年的年底，本以为AI圈的大战会随着节日季的到来暂时偃旗息鼓，没想到智谱AI在这个节点扔下了一枚重磅炸弹。 就在12月23日，他们正式发布并开源了GLM-4.7。这不仅仅是一次常规的版本号迭代，更像是一次针对开发者痛点的精准爆破。如果你还在为开源模型写不出能跑的代码而头疼，或者还在心疼闭源API高昂的账单，那么GLM-4.7可能正是你在等的那个破局者。 这不是参数堆砌，是实打实的“智力”升级 先说最直观的感受。过去我们用开源模型写代码，往往是“一看顿悟，一跑报错”。但这次GLM-4.7在编程能力的提升上有点吓…
如果说ChatGPT读完了人类互联网所有的书，那么英伟达刚刚开源的NitroGen，就是那个在网吧里泡了4万个小时、看遍了所有大神操作的“超级玩家”。 就在最近，英伟达联合斯坦福、加州理工搞了个大动作，正式开源了名为NitroGen的视觉-动作基础模型。这一手操作直接在AI圈和游戏圈炸了锅。这可不是那种只会跑固定脚本的简陋外挂，而是一个真正长了眼睛、会思考、能操作手柄的通用智能体。 很多人第一反应是：英伟达这是要搞个全能代练？其实，这盘棋下得比你想象的要大得多。 它凭什么能通关一千款游戏？ 以往的游戏AI，大多是“…
如果说以前做3D建模是在“雕刻”，那么苹果刚刚发布的SHARP模型就是在“复印”。 在计算机视觉圈子里，从2D照片重建3D场景一直是个硬骨头。按照传统路数，你得拿着相机围着物体转几十圈，拍上百张照片，然后交给算法跑上几个小时，才能算出一个像样的模型。这个过程不仅累人，而且对算力要求极高。 但就在最近，苹果发布并开源了SHARP模型，直接把这个规则推倒重来。 这个项目的全称是Sharp Monocular View Synthesis。名字听着挺学术，但核心逻辑非常暴力美学：给它一张普通的2D照片，不到一秒钟，它就能…
在AI绘画和视频生成卷到飞起的今天，不管是大厂还是开源社区，大家似乎都陷入了一个怪圈：拼命堆算力去训练更大的Diffusion Transformer（DiT），指望通过增加生成模型的参数来获得更好的画质。 但就在前两天，凭借海螺视频（Hailuo AI）在圈内名声大噪的MiniMax团队，突然开源了一个名为VTP（Visual Tokenizer Pre-training）的项目。看完他们的论文和代码，我不得不说，这帮人可能刚刚掀翻了视觉生成领域的桌子。 他们抛出了一个极其反直觉的结论：如果我们一直在错误的地方用…
老实说，在 AI 模型像下饺子一样发布的 2025 年年底，大家对“颠覆性升级”这个词早就脱敏了。但 OpenAI 刚刚在 12 月 18 日悄悄放出的 GPT-5.2-Codex，还是让不少熬夜写代码的工程师虎躯一震。 这不仅仅是 GPT-5.2 的一个微调版本，更像是一次针对程序员痛点的“精准爆破”。如果说以前的 AI 是帮你补全代码的实习生，那么这次上线的 Codex，更像是一个能扛事儿的“高级合伙人”。 我花了一点时间扒了扒这背后的技术细节和实测数据，有些东西确实值得聊聊。 告别“金鱼记忆”：上下文压缩技术…
还记得以前我们怎么挑选大模型吗？我们要么忍受旗舰模型“老牛拉破车”般的推理速度，只为求一个靠谱的答案；要么为了秒回的快感，去忍受轻量级模型偶尔的“胡言乱语”。 在这个2025年的尾巴，谷歌似乎终于要把这道选择题撕掉了。 12月17日，Gemini 3 Flash 正式上线。如果不看发布会，光看名字，你可能会以为这又是一个为了省钱而不得不做出的妥协版。但上手实测并扒开数据一看，这次的情况有点不一样。谷歌不想让你把它当备胎，而是想让它成为你每天都在用的主力。 速度不再是智商的敌人 让我们先聊聊最直观的感受：快。 根据官…
就在2025年12月17日，OpenAI 没有任何预兆地扔下了一枚重磅炸弹：GPT Image 1.5 正式上线。 对于在这个圈子里摸爬滚打的人来说，这一次的更新不仅仅是版本号的数字跳动，更像是一种风向标的彻底转变。如果说以前用 AI 生图像是在玩“抽卡游戏”，赌的是概率和运气，那么 GPT Image 1.5 的出现，终于让这门技术开始像真正的 PhotoShop 笔刷一样，变得听话、可控了。 作为一名长期关注生成式 AI 的创作者，我第一时间上手体验了这款被 OpenAI 寄予厚望的旗舰模型，甚至对比了隔壁 G…
说实话，在OpenAI的Sora迟迟不肯公测的这段日子里，国内的AI视频圈子其实反而更卷了。但我没想到的是，在这个年底，阿里会突然扔出一张王炸——通义万相（Wan）2.6。 大家都在传这是“中国版Sora 2”，甚至LiblibAI等平台刚一首发上线就被挤爆了。我花了一下午时间把玩了这个模型，想撇开那些花哨的营销词，单纯从一个创作者的角度，跟你们聊聊它到底强在哪，以及为什么我觉得它可能真的改变了玩儿法。 不仅是“生成”，而是“主演” 玩过AI视频的朋友都知道一个痛点：抽卡容易，控卡难。以前我们生成的视频，人物长相随…
如果你是一个内容创作者，大概率经历过这种绝望：脑子里有一部堪比《权力的游戏》的史诗大剧，但手头只有你自己、一台电脑，和永远凑不齐的拍摄预算。 过去的一年里，AI视频生成工具虽然火热，但大都在“抽卡”——生成几秒钟惊艳的镜头容易，想要讲完一个连贯的故事却难如登天。角色在上一秒还是长发飘飘，下一秒就换了张脸；场景更是随机突变，根本没法做连续剧。 但在2025年12月15日，这个局面被打破了。商汤科技在这个岁末扔出了一枚重磅炸弹：Seko 2.0。 这不是一次简单的版本号叠加，它是行业里第一个真正意义上能把“创编一体”跑…
