振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用

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太炸裂了！全网实测Nano Banana Pro，网友：这模型里到底装了什么鬼东西！

一水 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI炸裂！太炸裂了！谷歌Nano Banana Pro一出世，全网都开始直呼：这模型里到底装了什么鬼东西！硅谷VC大佬Deedy首先分享了自己的实测案例，

4K超分Agent修图师来了！一键救活所有模糊照片

4KAgent团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI不管是包浆的旧照、AI生成的低清图，又或是遥感/医学图像，现在都能智能修复并放大到4K超清分辨率。图像清晰度提升一直是计算机视觉的“老问题”，

抢先报名！MEET2026最新嘉宾阵容官宣，一起热聊AI

MEET组委会 发自 凹非寺量子位｜公众号 QbitAI2025年，我们正迈入一个由人工智能重塑一切的新时代。12月10日，量子位MEET2026智能未来大会将带你聚焦这一年里最受关注的前沿技术与产业

AI Agent 面试笔记

不是我去面试，是我刚面了位小同学 背景是国内某一线 AI 大厂前离职员工（厂名人名在此先码了） 视频面 上来当然是自然介绍 他全程眼睛盯着某一个地方，讲完后抬头看我说： 以上就是我的自我介绍 我

ICLR 2026吃瓜大赏：论文区在卷，审稿区在演，比春晚还热闹的五大名场面

ICLR 2026 论文区还在卷，审稿区却直接演成了春晚。今年的 ICLR，吃瓜才是主线剧情。ICLR 每年都卷，但今年的 OpenReview 多少有点离谱。一边是模型层出不穷。另一边，是审稿人、作

AI离“可靠记忆”还有多远？HaluMem首次把记忆系统幻觉拆到操作级

AI 的“记忆系统”正在快速演化，但幻觉（Hallucination）问题依旧普遍存在。要让 AI 真正拥有“可靠记忆”，我们首先要弄清楚幻觉从哪里来、如何传播。▲ 图1 HaluMem与现有记忆系统

北京内推 | 小红书审核基础算法团队招聘增量预训练/RL/推理方向算法实习生

合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！小红书小红书审核基础算法团队，致力于研究并落地多模态、大模型、Agent、Re

劈柴哥玩得上头！Nano Banana Pro 真杀疯了，但谷歌没接住用户的付费热情？

整理 | 褚杏娟 Gemini 3 的热度还未散去，谷歌就迫不及待地将 Nano Banana Pro 搬上了桌。几个月前，谷歌发布了爆火的 Nano Banana（ 即 Gemini 2.5 Fla

开发者把掌舵人骂到关回复！Windows 要变成“Agent OS”？这位印度裔高管遭遇大型翻车现场

编译 | Tina周末本该好好躺平，Windows 掌门人 Pavan Davuluri（帕万·达乌卢里）却偏要犯那个经典错误——手贱点开了自己那条关于 Windows"智能体化未来"（agentic

一文读懂：为什么Nano Banana Pro重新定义了AI图像生成标准

作者｜陶天宇编辑｜李程程本文首发于巴伦APP在Gemini 3的热度加持下，11月21日，谷歌正式推出图像生成工具Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），再一次捅高了A

Nano Banana Pro 🍌将任何东西变成信息图形

别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限

机器之心原创作者：张倩、Panda科幻作家刘慈欣在小说《超新星纪元》中描述了一个令人难忘的场景——几个十几岁的孩子被带到一个小山环绕的地方，他们的面前是一条单轨铁路，上面停着十一列载货火车，每列车有二

Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA

机器之心报道编辑：陈陈模型也要学会取长补短。大语言模型（LLM）在众多领域展现出卓越的能力，但它们的训练依然高度依赖算力和时间，需要庞大的计算资源以及精细的训练流程设计。模型 Souping（Mode

超越 VTM-RA！快手双向智能视频编码器BRHVC亮相NeurIPS2025

在视频编码领域，双向编码（RA 模式）一直是高效压缩的「秘密武器」，长期以来被广泛应用于点播、视频存储等场景。然而，在基于深度学习的智能视频编码中，这项技术也面临新的挑战：双向编码采用复杂的大跨度分层

Nano Banana Pro 好玩。 这几天，奥特曼的日子可能不太好过，专业角度客观分析一下Gemini3 和 Nano Banana Pro。 先说 Nano Banana Pro 把，生成的图好看是基本，分辨率4K。 但这玩意他是一个披着画画的推理模型。 画之前，会先思考。 比如说物理模拟，光从哪来，影子怎么投，人物动作。 已经不是过去靠概率拼像素的时代了，先预演，在把照片拍给你。 所以我们可以看到了，各种，完美处理多格漫画， 非常的连续，把气泡里的英文翻译成中文，还能完美地填回去。 还有一个被所有人低估的一个功能， Grounding with Search。 说白了，就是可以先搜索，把实时的数据，放在预演里边。 谷歌本身掌握着全球最大的实时知识库（Search），又有最强多模态模型，还有硬件，这似乎有点恐怖，3季度巴菲特都开始买谷歌了。 从Gemini3 ，来看 Scaling law， 为什么这玩意又行了？ 从Gemini开发大佬的twitter说的，就是暴力 Scaling Up。Scaling Law 根本没失效，失效的只是你们数据不够了。 马斯克在搞grok wiki，就是因为xAI的数据太脏了，洗不出来。而Google有全球最庞大的高质量私有数据。 Gemini 3 Pro 在预训练和后训练阶段都拉满了 Scaling。虽然感觉复杂代码上似乎还比不上Anthropic，通用认知，世界模型，已经利用数据优势构筑了护城河。 Unseen, Unknown. 最后说个实用的。Nano Banana Pro 的 Prompt 逻辑也变了。 Google 的产品经理 Bea Alessio 给了一套公式： 主体 + 构图 + 动作 + 场景 + 风格 + 编辑指令 它允许你像剪辑视频一样，输入14张图，保持角色一致，然后随意调整光影、角度。 Google 在告诉世界：通往 AGI 的路，必须是原生多模态。 一个能看、能听、能查搜索、还能逻辑自洽的模型，才配叫 AGI。 这才是 AI Native 该有的样子。

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百度“文心导师”计划招募！500+顶尖专家同行，共筑AI能力新高度

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Z Event｜本周日ZP团队现场对话明星AI硬件公司，嘉宾完整名单揭晓，我们未来与AI共生

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文章转载于葬AI我之前提出过一个概念：编程式写作。用Claude Code来处理写作任务，给它精简的上下文资料、明确的指示，然后由它来制定工作计划，先写提纲，再写全文，模块化地完成整个工作。这个方法本

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