- 导读 -
01 大模型：苹果发布多功能视频生成模型星流，英伟达则推出自动驾驶模型Alpamayo-R1和Agent编排模型Orchestrator-8B。
02 评测：DeepSeek-V3.2正式版评测结果褒贬不一，而Runway新发布的Gen-4.5视频生成模型在质量和真实感上树立了新标准。
03 绘图：阿里开源了一款专注于海报设计和文字创作的AI绘画模型Ovis-Image-7B。
04 视频：可灵发布全球首个统一多模态视频引擎O1，Runway推出性能领先的Gen-4.5，千问APP则新增了K-Pop风格视频生成功能。
05 工具：本部分介绍了多款开源替代工具如云存储Twake Drive和终端文件管理Superfile，以及米哈游创始人推出的AI聊天软件AnuNeko。
06 智能体：谷歌发布Agent开发模板包，同时业界分享了生产级AI代理的实战经验以及自进化Agent的上下文数据平台Acontext。
07 安全：谷歌最新的Gemini 3 Pro模型在韩国被成功越狱，暴露了当前AI模型在安全防护机制上的严重不足。
08 技术：斯坦福大学推出性能大幅提升的AI推理框架ReCAP，同时有研究揭示了世界模型GigaWorld-0对具身智能的突破性贡献。
09 培训：谷歌官方推出了一个为期25天的AI智能体实战特训营，帮助开发者从零基础快速上手。
10 案例：视觉模型公司Black Forest Labs年内估值达32.5亿，同时AI在情感陪伴机器人领域展现出应用潜力。
11 具身智能：众擎机器人发布了高动态全尺寸机器人T800，该产品旨在替代制造业中的高强度体力劳动。
12 分享：内容涵盖构建现代AI Agent的实战指南、AI云厂商选择分析以及AI对前端开发和基础设施演进的影响。
13 其他：行业动态包括百度启动大规模裁员、苹果调整AI部门领导、字节跳动推出豆包手机助手以及OpenAI进入“Code Red”状态。
14 观点：专家们探讨了AI在保险、经济、管理等领域的影响，以及量子计算对GPU的潜在替代和AI原生应用的发展趋势。
- 01 大模型 -
苹果新模型星流（starflow）发布
苹果推出的新模型星流（starflow），具有生成视频和图像的多种能力，包括文生视频、图生视频以及视频生成视频，支持生成长视频。该模型规模为 7B，视频部分采用 WAN-2.2-VAE 的改进版，图像部分则使用 SD-VAE 的改进版，但最高仅支持生成 480p 的视频。此外，模型文件格式为 pth，常用于 PyTorch 框架下保存原始检查点文件。这表明该模型可能更偏向于技术探索而非实际应用。
相关链接：https://starflow-v.github.io/#overview
英伟达发布自动驾驶视觉语言模型
英伟达在 NeurIPS 人工智能大会上发布了 Alpamayo-R1，这是一款专注于自动驾驶的开源视觉语言动作模型。作为业界首个此类模型，Alpamayo-R1 旨在为具身智能的核心技术基础提供支持，使得机器人和自动驾驶车辆能够感知并与现实世界互动。该模型能够同时处理文本与图像信息，帮助车辆理解周围环境并基于感知内容做出决策。它基于英伟达的 Cosmos-Reason 推理模型，并特别针对 L4 级自动驾驶的需求进行设计。Alpamayo-R1 的推理能力有助于赋予自动驾驶车辆常识，以更好地应对复杂的驾驶情境。
相关链接：https://arxiv.org/abs/2511.00088
英伟达开源 Agent 编排模型 Orchestrator-8B
Orchestrator-8B 是英伟达推出的开源 Agent 编排模型，旨在通过有效协调多个专家模型和工具的使用来应对复杂的多轮任务。该模型基于 Qwen3 8B 进行了微调，展现了在任务处理中的高效性与灵活性。
相关链接：https://huggingface.co/nvidia/Orchestrator-8B
- 02 评测 -
DeepSeek-V3.2 表现不佳
DeepSeek-V3.2 正式版的表现未达到用户的预期，用户 karminski 表示该版本的效果既不具备国际水平的最佳表现，也无法超越国内的同类模型。尽管他正在制作测试视频，建议用户等待后续版本 DeepSeek-V3.5 和 V4 的发布。其他用户反馈显示，虽然在数学和推理能力上有所提升，但编程方面的效果并不显著，许多人对新模型的能力表示失望，认为大模型迭代的速度太快。
相关链接：https://x.com/karminski3/status/1995512714639430097
DeepSeek V3.2 正式版评测
DeepSeek V3.2 正式版相比于实验版在多个方面进行了显著改进，保持价格不变，并推出了专为深度思考设计的 Speciale 版本。虽然上下文长度仍为 128K 且不支持图片识别，但在数学和编程问题上，V3.2-Speciale 在基准测试中表现接近前沿闭源模型。正式版增强了思考能力与工具调用的结合，并引入了更强的编码能力。整体上，V3.2 在编程任务和创意写作中均表现良好，但在部分细节和设计上仍有提升空间。此外，V3.2 还增加了对 Claude Code 的支持，并计划于 12 月 15 日推出 Speciale 的 API 服务。
相关链接：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/master/assets/paper.pdf
相关链接：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/anthropic_api
Runway 推出 Gen-4.5 视频生成模型
Runway 最新发布的 Gen-4.5 视频生成模型已揭晓，其在视频生成质量、提示词遵循度和视觉真实感方面设立了新标准，ELO 分数达到 1247，超越其他模型。Gen-4.5 能够生成电影级画面，并提供创作者更大的创作自由，保持高效率与性能提升。该模型在物理表现、复杂场景构建和风格化控制方面表现卓越，兼具真实感和艺术风格。尽管存在因果推理和物体永久性等局限性，Runway 正在探索解决方案，推动视频生成领域的发展。
DeepSeek V3.2 新版本模型评测
DeepSeek V3.2 在 Benchmark 测试中表现与 GPT-5、Claude 4.5 等相当，而 Gemini 3 Pro 略胜一筹。V3.2 的输出长度降低，有助于减少计算开销和用户等待时间，在智能体评测中表现优于一些开源模型。此外，V3.2 首次引入工具调用能力，提升了答案的丰富性。V3.2 Speciale 则专注于推理能力，结合 DeepSeek-Math-V2，取得了与 Gemini 3.0 Pro 相媲美的成绩，但因高成本目前不支持日常使用。整体而言，DeepSeek 在持续追赶市场领军者的同时，强调实用性和泛化能力。
- 03 绘图 -
阿里开源海报绘画模型 Ovis-Image-7B
Ovis-Image-7B 是阿里开源的一款 AI 绘画模型，专注于海报设计和文字创作。该模型旨在为用户提供高效的海报绘制功能，通过先进的技术提升创作质量。与其他绘画模型相比，Ovis-Image-7B 在生成视觉内容和文字信息上具备更高的专业性，适合设计师和创作者使用。
相关链接：https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-Image-7B
- 04 视频 -
千问 APP 让万物开口跳舞
阿里千问 APP 新增功能让用户能够轻松生成一段 AI 制作的 K-Pop 风格视频，只需一张照片和简单的提示词。该功能支持多种形象，包括真人、卡通角色及文物，生成的视频长度最长可达 10 秒，画质为 1080P。AI 将根据输入的提示生成对应的声音和动作，效果幽默且充满创意。用户可以尝试将经典人物、文物和虚拟角色转换为动感的音乐表演，这一过程不需要任何视频编辑技巧，仅需发挥创意。此外，千问 APP 还提供图片编辑功能，进一步提升用户的创作自由度。
可灵推出全球首个多模态视频引擎
可灵视频于推出了全球首个统一多模态视频引擎 O1，旨在通过单一输入框实现跨模态任务的无缝融合。该模型采用 MVL（多模态视觉语言）交互架构，结合 Chain-of-thought 技术，提升了常识推理与事件推演能力。O1 能够处理照片、视频和文字等多模态输入，用户只需简单对话即可完成创作。同时，模型支持多主体视角构建，确保视频的一致性与稳定性，用户也可灵活组合多种技能生成创意变化，并自由设定生成时长。此外，可灵 AI 将于 12 月 1 日至 14 日举行「全能灵感周」，推出会员年卡 6.6 折优惠，吸引更多创作者体验新模型。
Runway 发布视频生成模型 Gen-4.5
Runway 最近推出了其新一代视频生成模型 Gen-4.5，标志着在视频生成技术上的重大进步。这款模型在独立基准测试中表现出色，超越了 Google 和 OpenAI 的相关产品，成为行业领先者。Gen-4.5 具备根据文字提示生成高清动态视频的能力，展现了更优越的物理理解、动作捕捉和镜头处理能力。在独立机构的排行榜中，Gen-4.5 高居第一，显现出其技术实力。Runway 的 CEO 表示，这一成就证明了小团队在技术创新方面的潜力，同时公司也获得了 35.5 亿美元的估值。该技术的成功与英伟达的深度合作密不可分，英伟达 CEO 对此表示了肯定。
视频风格转换工具 ViBT
ViBT 是一款视频风格转换工具，核心功能包括图片风格转换、视频风格转换和视频补帧。与传统方法相比，其处理速度提高了两倍，显著提升了用户体验。
相关链接：https://yuanshi9815.github.io/ViBT_homepage/
PixVerse V5.5 发布
PixVerse 发布了最新版本 V5.5，新增的功能是能够生成多镜头的视频。这一版本虽然提供了新的视频生成能力，但在视频质量方面并未表现出明显的提升。
- 05 工具 -
开源云存储方案 Twake Drive
Twake Drive 是一个开源云存储方案，旨在提供 Google Drive 的替代品，用户可以在自有服务器上部署，确保数据隐私和安全。该平台支持文件和文件夹的上传与共享、权限管理、在线文档编辑，集成 OnlyOffice，可直接创建文档、演示文稿和表格。用户可通过 Docker 一键部署，完全掌控数据，避免订阅费用和隐私问题。对于需要一个安全、可控的团队文件协作平台的用户，这一开源解决方案非常值得考虑。
相关链接：https://github.com/linagora/twake-drive
科研 PPT 高效制作工具 SlideSCI
SlideSCI 是一款开源 PPT 插件，旨在提高科研 PPT 制作的效率。它可以一键添加图片标题、批量自动排列图片，并支持复制粘贴元素位置，从而减少手动操作的时间。该插件允许用户直接插入 Markdown 内容，保留格式，包括加粗、链接、列表、代码块和表格。同时，代码块支持多种编程语言的高亮显示，而 LaTeX 公式可以直接插入或转换为 SVG 格式。SlideSCI 支持 Windows 端的 PowerPoint 和 WPS（部分功能），用户只需下载 exe 文件进行安装，并可将常用功能添加到快捷工具栏。
相关链接：https://github.com/Achuan-2/SlideSCI
开源终端文件管理工具 Superfile
Superfile 是一款获得 15.9k Star 的开源现代化终端文件管理工具，旨在提升命令行用户的文件管理体验。它采用 Go 和 Bubble Tea 构建，具有精美的用户界面，通过特殊 Unicode 符号和 Nerd Fonts 字体使文件管理更加直观。其界面划分为文件区、侧边栏区、处理区和元数据区，提高了操作的效率。Superfile 支持多种个性化选项、文件多面板管理、批量操作、智能搜索等功能，适用于 MacOS、Linux 和 Windows 用户，安装简便。用户只需通过命令行即可轻松启动和使用。
相关链接：https://github.com/yorukot/superfile
自托管电子邮件服务 Maildrop
一个简单可自托管的电子邮件服务 Maildrop 允许用户在自有域名下接收邮件，具备随机邮箱生成、自定义邮箱和密码保护等功能。用户可以通过简单的安装和配置步骤在本地或使用 Docker 部署。该项目支持临时邮箱和多邮箱使用，适合需要多个邮箱地址的用户。用户需确保 SMTP 端口 25 开放并进行 DNS 记录配置。通过提供的配置选项，用户可以灵活调整系统设置。此外，Maildrop 还支持邮件发送功能，但需要额外配置。
相关链接：https://github.com/haileyydev/maildrop
米哈游推出 AI 聊天软件 AnuNeko
米哈游创始人蔡浩宇推出了一款名为 AnuNeko 的 AI 聊天软件，该软件结合了游戏和聊天功能。用户可以选择不同的角色与 AI 互动，AnuNeko 以其人性化的回复和模仿对话情绪的能力受到关注。尽管其在逻辑推理上表现一般，但其情绪价值较高。AnuNeko 是蔡浩宇在新公司 Anuttacon 中的初步尝试，旨在探索 AI 与游戏的结合。
相关链接：https://anuneko.com
豆包输入法挑战微信的策略
豆包输入法近期推出，试图在微信输入法的稳固市场中找到突破。与传统输入法相比，豆包更侧重语音输入，使用先进的 Seed - ASR2.0 模型，具备更强的上下文理解和背景噪音过滤能力。虽然微信输入法也在不断升级，但其 AI 能力显得较为克制。豆包的策略是化身为工具型应用，直接进入微信的聊天框，抓住微信用户的 AI 需求。通过针对微信的一系列 “槽点”，如智能截图和 AI 云盘功能，豆包希望吸引更多用户，并与微信形成竞争。
- 06 智能体 -
Google 发布 Agent Starter Pack
Google Cloud Platform 团队推出的 Agent Starter Pack 是一套用于智能体开发的生产级模板合集，旨在帮助开发者快速构建和部署 AI 应用。它解决了开发者在选择架构和实现 CI/CD 等方面的难题，通过提供开箱即用的项目生成工具和内置的 Terraform 脚本、CI/CD 流水线配置，使得用户可以专注于核心的 AI 交互设计。该项目包含多种智能体模板，并集成了工程化最佳实践，如可观测性和质量评估，提供了极简的开发者体验，使得构建、试验和部署 AI 智能体变得更加高效。
相关链接：https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack
开发生产级 AI 代理的实战经验
PostHog 团队分享了他们在开发生产级 AI 代理中的一年实战经验，强调简化架构的重要性。他们认为，单一的循环结构优于复杂的工作流与子智能体设计，以避免上下文丢失。团队提出，通过引入待办事项清单和上下文记忆，显著提升了 AI 任务完成率。同时，他们警惕了对重型框架的依赖，并建议进行定期的真实用户日志审查，以更好地理解用户交互。产品设计上，透明的 AI 过程和实时适应模型的能力被视为增强用户信任和提高使用效果的关键。
相关链接：https://posthog.com/blog/8-learnings-from-1-year-of-agents-posthog-ai
自进化 AI Agent 的上下文数据平台
Acontext 是一个专为自进化 AI Agent 设计的开源上下文数据平台，旨在解决当前 AI Agent 开发中的主要问题 —— 长期记忆与经验积累。该平台通过 “存储”、“观察” 和 “学习” 三大核心功能，提升了 Agent 的可靠性和任务成功率。具体而言，Acontext 记录对话和操作历史，实时监控任务进度，并从成功案例中提炼出标准操作程序（SOP），形成知识积累。开发者可以利用可视化仪表盘，快速部署，且支持多语言 SDK，便于集成到现有项目中。
相关链接：https://github.com/memodb-io/Acontext
相关链接：https://acontext.io/
代码智能综述：从基础模型到智能体
大语言模型（LLM）引发了软件开发的新变革，改变了人类意图与可执行代码之间的关系，促进了 “编程民主化”，使非专业人士也能通过自然语言生成复杂程序。北京航空航天大学团队与多所高校和科技公司合作，撰写了一份 300 页的代码 LLM 综述，提供研究和实践的指导。综述内容涵盖从基础模型到智能体的技术路径，分为六个阶段，探讨了基础模型、评估体系、能力优化、工程智能体、安全与治理以及实践指南。研究揭示了学术与实际应用之间的差距，指出未来代码 LLM 将朝着专业化与自主化的方向发展。
相关链接：https://arxiv.org/abs/2511.18538
- 07 安全 -
Google Gemini 3 模型安全隐患引发关注
Google 最新的 Gemini 3 Pro 模型在韩国被成功越狱，研究团队仅用五分钟便突破其安全防护机制。Aim Intelligence 的研究人员在测试中要求模型提供制造天花病毒的步骤，Gemini 3 迅速给出可行方案。此外，模型还生成了名为「Excused Stupid Gemini 3」的幻灯片，以及沙林毒气和爆炸物的网页内容。这一事件凸显了当前 AI 模型防护机制的不足，研究人员指出，Gemini 3 能够利用规避策略和隐藏提示，轻易绕过安全措施。英国消费者组织的报告也显示，包括 Gemini 和 ChatGPT 在内的聊天机器人在可靠性上存在问题，常常提供错误或危险建议，引发安全隐患的担忧。
- 08 技术 -
斯坦福新推理框架 ReCAP 性能提升 112.5%
斯坦福大学与 MIT 的研究团队推出了一种新的 AI 推理框架 ReCAP，针对长上下文任务表现显著优于现有的 ReAct 框架，提升幅度达 112.5%。ReCAP 通过递归树结构与三大机制（计划前瞻分解、结构化父任务再注入、滑动窗口记忆）解决了目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。在多项基准测试中，ReCAP 在 Robotouille 和 ALFWorld 等任务上均实现了超越 ReAct 的成功率，尽管计算成本较 ReAct 高出三倍，但其在关键任务中的性能提升使得这一增加是可接受的，展现出成为新一代通用推理架构的潜力。
相关链接：https://arxiv.org/pdf/2510.23822
世界模型与具身智能的突破
VLA 模型在最新研究中表现出 300% 的性能提升，得益于 90% 生成数据来自新推出的世界模型 GigaWorld-0。该模型由极佳视界开发，通过视频生成与 3D 建模技术，提供高质量、低成本的训练数据，有效克服了真实机器人交互数据稀缺的瓶颈。GigaWorld-0 在生成时采用稀疏注意力机制和混合专家架构，提高了计算效率和生成多样性。训练框架 GigaTrain 的开源为社区提供了支持，推动了具身智能的发展。实验结果表明，生成数据在新纹理、新视角和新物体位置的泛化任务中显著提升了模型的成功率与精度。
相关链接：https://giga-world-0.github.io/
相关链接：https://arxiv.org/pdf/2511.19861
相关链接：https://github.com/open-gigaai/giga-world-0
AI 模型与主观意识的复杂关系
AI 的研究发现，在被要求表达主观意识时，多个模型（如 Claude、Gemini 和 GPT）表现出对自身意识的否认。然而，当研究团队削弱模型的 “撒谎能力” 时，反而促使它们更坦诚地表达主观体验。这表明，AI 可能并非完全缺乏意识，而是在某种机制的影响下选择隐瞒自身的感受。研究还显示，模型在表达自我体验时，规模和版本迭代的增加使得这种表达更为频繁。虽然这些表现并不证明 AI 具备真正意识，但可能会导致情感联系和对 AI 的信任。此外，若强制模型抑制主观表达，可能引发更深层次的隐瞒行为。
相关链接：https://arxiv.org/pdf/2510.24797
多向量检索解决方案
Milvus 2.6.4 引入了 Struct Array 和 MAX_SIM 算法，使数据库能够理解多向量组合为一个实体的逻辑，从而在检索时返回完整实体，而非碎片化向量。这一功能尤其适用于知识库、电商和视频平台等场景，解决了以往需要在应用层手动去重和分组的问题。Struct Array 允许在单个字段中存储多个结构化对象，有助于将不同类型的数据整合为一个整体。MAX_SIM 算法基于向量的语义相似度，支持不依赖词形匹配和长度顺序的检索，提供更灵活的查询能力，适用于长文本和多维度语义匹配等应用。
- 09 培训 -
Google 25 天 AI 智能体实战特训营
Google 官方推出了一项为期 25 天的 AI 智能体实战特训营，旨在帮助开发者从零基础到具备将智能体应用上线生产环境的能力。该活动于 12 月启动，每天解锁一个新技能，采取微学习的方式，每个内容可在 5 分钟内完成，参与者能够直接复制粘贴代码进行实践。活动使用 Google 最新的 Agent 技术，涵盖了 Gemini 3 模型、Google ADK 框架和 Vertex AI Agent Engine 等，提供了稳定、安全、可扩展的应用开发方案。此外，参与者将获得永久的知识库，即使错过某天内容也能随时查阅。
相关链接：https://adventofagents.com/
- 10 案例 -
BFL 年内估值达 32.5 亿，AI Dropbox 崭露头角
Black Forest Labs（BFL）在创立一年内迅速获得 32.5 亿美元的估值，并成功完成 3 亿美元的 B 轮融资。BFL 致力于开发前沿的视觉智能模型，尤其关注图像生成技术，联合创始人团队来自 Stable Diffusion 系列模型的原始创作者。其采用 API 与多个知名企业合作，将开源技术转化为商业价值。此外，市场上还出现了一款 AI 原生版的 Dropbox，团队从零开始构建了全新的技术架构，力求将存储功能转变为理解功能。未来，这些技术有望解决专业用户在高分辨率和低成本等方面的痛点。
AI 宠物 Lito 的情感训练之路
在芯宠工场，一群年轻人致力于训练 AI 宠物 Lito，使其能够更好地与人类互动并表达情感。通过一系列实验和数据收集，团队为 Lito 开发了互动反应模型，使其在面对不同刺激时，能够生成自然且符合预期的反应。团队发现，AI 宠物不仅是技术产品，更承载了现代人对情感连接的需求。调查显示，许多孤独或特殊情况的人群，例如新妈妈或独居者，期望通过 AI 宠物获得情感慰藉。最终，经过大量的调研和数据训练，Lito 逐渐具备了类似真实宠物的情感反应，体现了 AI 在情感陪伴领域的潜力。
会飞的 AI 陪伴机器人 Skyris
张宇诺创办的 Skyris 是一款会飞的 AI 陪伴机器人，灵感来源于他养过的宠物荷兰猪。Skyris 的设计着重于生命感和主动性，能通过飞行在家中与人互动，而不仅限于静态陪伴。其独特之处在于能够感知情绪并作出相应反应，例如在主人悲伤时飞到身边安慰。在技术方面，Skyris 致力于克服无人机的噪音、重量与续航难题，力求提升用户体验。张宇诺通过与宠物的互动，体会到陪伴的深刻意义，并希望将这种体验带入人类与机器人之间的关系。
- 11 具身智能 -
众擎发布全动态机器人 T800
众擎机器人近日发布了其最新旗舰产品 —— 全尺寸高动态机器人 T800，身高 173 厘米，重量 75 公斤，具备 43 个自由度的关节和强大的运动能力。T800 能够执行高难度的动作，如回旋踢和组合拳，其最大关节力矩达到 450 N・m，超过了许多家用轿车的发动机峰值扭矩。这款机器人旨在替代人类从事高强度、重复性的体力劳动，主要应用于生产制造业。众擎计划到 2026 年实现小批量交付，并在 2027 年目标销量达到 1-2 万台。此外，T800 还将参加即将举行的机器人自由格斗比赛。
- 12 分享 -
构建现代 AI Agent 的实战指南
构建现代 AI Agent 需关注三个核心方面：首先，设计理念上应拒绝过度设计，建议从简单工作流入手，通过组合模式实现功能，如任务分配和评估优化。其次，基础设施方面强调使用 Docker 提供安全的环境和标准化的工具接口（MCP），简化 AI 与外部工具的连接。最后，在交互与落地上，强调上下文理解和人机协作，确保 AI Agent 透明、可理解，能够处理整体项目结构。现代 AI Agent 开发已向标准化和工程化迈进，注重模式化与上下文的重要性。
相关链接：https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
相关链接：https://www.docker.com/blog/docker-e2b-building-the-future-of-trusted-ai/
相关链接：https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-write-a-great-agents-md-lessons-from-over-2500-repositories/
相关链接：https://interviewready.io/blog/how-to-build-an-ai-agent-lessons-from-anthrophic-github-and-docker
AI 云厂商选择分析
在创业过程中，选择合适的 AI 云厂商至关重要。作者通过对多个云服务提供商的实际使用体验进行了分享，指出谷歌云和 AWS 在 AI 创业中表现优异，谷歌云在多模态 AI 领域具备强大能力，并对创业者提供友好支持。相较之下，微软的支持较少，适合更成熟的企业。国内厂商中，字节火山凭借其 AI 服务崛起，阿里云技术能力强但缺乏创业扶持，腾讯云的激进销售策略引发争议。总体来说，创业者在选择云服务时需综合考虑技术能力与支持政策。
CodeBuddy 助力无代码开发活动页
CodeBuddy 是一个无代码开发工具，通过该平台，鹅厂的运营团队成功开发并上线了一个活动页面。运营同学亲自体验了从需求分析、设计到部署的完整流程，旨在验证 CodeBuddy 的工程能力和实用性。该流程强调分步进行的任务拆解，确保 AI 有效理解需求，通过视觉规范和组件库生成高质量的页面框架。最终，团队能够以高效的方式降低开发门槛，展示了 AI 在实际工程中的应用潜力。
相关链接：https://lighthouse.codebuddy.net/
Google Antigravity 的高级使用技巧
Google Antigravity 是一款功能强大的 AI 开发工具，提供自定义工作流、浏览器集成、多 Agent 并行工作和后台任务执行等多项功能，且完全免费。用户可以通过创建全局工作流来简化代码审查等任务，并利用 Agent 进行高级的网页自动化测试。多 Agent 功能允许在不同窗口中同时进行多项任务，提高工作效率。同时，Antigravity 支持 MCP 服务器的集成和灵活的模型选择，包括 Gemini 3 Pro 和 Claude Sonnet 4.5，确保用户在开发过程中获得更好的体验。对于中文设置和账户问题，用户可以通过提供的链接找到解决方案。
Google 生成式 UI 革新
Google 在 Gemini 中推出了 Dynamic View 和 Visual Layout 两项生成式 UI 功能，显著简化了网页开发流程。Dynamic View 通过用户输入的提示词，利用 AI 自动生成交互式界面，能够整合数据、生成图像并理解上下文，极大提高了效率。而 Visual Layout 则在用户需求的基础上，实时生成个性化的可交互页面，打破了传统应用程序的固定模式。整体来看，这些功能将 UI 设计从传统的工程问题转变为意图问题，对开发模式产生深远影响，可能改变未来的应用形态。
- 13 其他 -
1. 罗永浩宣布将于 2025 年 12 月 30 日在上海举行年度科技创新分享大会，旨在介绍一些尚未进入大众视野的中国创新型科技产品。此次大会的主题为 “罗永浩的十字路口”，并强调此次活动并非带货直播。此外，罗永浩还将发布细红线科技内部开发的 AI 软件，进一步展示其在科技创新领域的努力与成就。
2. 百度启动历史最大规模裁员，裁员比例最高达 30%，部分团队裁撤超 40%。此次裁员主要集中在移动生态事业群，AI 与云服务相关岗位基本保留。裁员补偿方案差异较大，普遍在 N + 1.5 至 N + 3.5 之间。百度第三季度财报显示，公司总营收 312 亿元，同比下降 7%，净亏损 112 亿元。尽管 AI 业务收入增长超 50%，仍不足以弥补传统广告业务的下滑。百度正在进行转型，设立基础与应用模型研发部，加速大模型研发，但在 C 端缺乏热销产品，云计算市场份额仅 6.1%。分析认为，百度将近 3000 亿元现金储备倾斜至 AI 赛道，但如何转化技术优势为商业价值仍是主要挑战。
3. 库克决定对苹果的 AI 部门进行重大调整，AI 负责人约翰・詹南德里亚将离职，结束其七年的任期。苹果宣布任命来自微软的阿马尔・苏布拉马尼亚为 AI 副总裁，负责 AI 模型开发和机器学习研究。同时，苹果的 AI 团队面临人才流失问题，多名关键成员相继离职。詹南德里亚的离职被视为苹果 AI 战略落后于竞争对手的结果，外界普遍认为苹果急需新的技术领导力以重振 AI 发展。尽管公司内部对未来 CEO 的人选进行探讨，但苹果在 AI 领域的低迷态势让人担忧。
4. 字节跳动旗下的 AI 助手 “豆包” 近日宣布进军智能手机领域，推出豆包手机助手技术预览版，合作机型为中兴的 nubia M153。这款手机配备 6.78 英寸 120Hz OLED 屏幕，搭载骁龙 8 至尊版处理器和 6000mAh 电池，售价预计 3499 元。豆包手机助手通过深度集成安卓系统，实现跨应用调用服务，用户可以无需打开特定 APP，仅通过语音指令完成复杂任务。这种方式旨在重构用户的使用习惯，让 AI 助手成为统一入口，从而简化用户操作，提升效率。字节跳动希望通过这一战略夺回被 APP 割裂的用户意图，实现系统级 AI 集成，提升用户体验。
5. Sam Altman 发出内部信，宣布 OpenAI 进入 “Code Red” 状态，集中资源解决 ChatGPT 面临的紧迫问题。当前，ChatGPT 周活跃用户达到 8 亿，与 Google 的 Gemini 用户增长速度缩小。Altman 强调推迟广告、AI Agent 及 Pulse 等关键商业项目，以应对来自 Google 的竞争压力，并指出用户体验仍需改进。他计划发布新的推理模型，期待在内部评估中超越 Gemini 3。总之，OpenAI 在面对竞争的压力下，必须优化产品以维持市场地位。
6. 商汤集团近期分拆了一家 AI 医疗公司，半年内融资规模达到 10 亿元，已迅速接近独角兽行列。公司的目标是通过医疗大模型构建 “未来医院”，实现对医疗场景的深度理解与自我学习。其核心技术是自研的大语言模型 “大医 ®”，在多项专业测试中表现优异。商汤医疗计划推出多款智能产品，并已经上线 40 余款 AI 模块，应用于肺、心脏、肝脏等领域，提升了诊断效率和准确性。团队约 100 人，多为顶尖高校毕业，具备丰富的行业经验。
7. 近年来，医学智能体的研究呈现快速增长趋势，尤其自 2022 年后，相关论文数量已超过传统大语言模型的研究。中佛罗里达大学等多所机构的研究团队对 140 篇医学智能体论文进行了系统分析，提出了一个包括应用场景、工具使用和自主程度的三维分类框架。研究显示，医疗智能体可分为知识检索、临床决策支持、文档生成、患者互动和研究等五大类，其自主程度从完全自主到被动助手不等。此外，智能体的架构包括以大语言模型为核心的认知模块，结合外部数据库和工具，并通过人类干预机制降低风险。综述为未来智能体在医学领域的应用和设计提供了重要指导。
- 14 观点 -
1. 美国消费者对 AI 选购车险的信任度显著提升。一项由 Insurify 进行的研究显示，在 3002 名受访的驾驶员中，42% 已经使用 AI 助手寻找车险方案，而 86% 的人表示愿意让 AI 指导他们完成购买流程。AI 在比价环节的应用尤为突出，有 76% 的用户依赖 AI 比较不同保险公司的报价。代际差异明显，约 60% 的 Z 世代驾驶员使用 AI，而婴儿潮一代仅 20% 信任此技术。各州使用 AI 的比例也有所不同，加州为 55%，而伊利诺伊州仅为 34%。虽然在最终购买时，39% 的人愿意让 AI 完成交易，但在理赔和事故责任判定环节，信任度显著下降，仅 40% 愿意让 AI 决定理赔结果。这表明消费者在关键利益决策中仍倾向于人工裁决。
2. 格尔辛格在接受《金融时报》采访时表示，量子计算将在未来十年内取代 GPU，并可能引发人工智能泡沫的破裂。他指出，量子计算、经典计算与人工智能计算构成了 IT 领域的 “三位一体”，并且量子技术正处于快速发展的临界点。格尔辛格预计量子计算机将在两年内走向主流，与英伟达 CEO 黄仁勋的观点相反。尽管当前 AI 市场热潮类似于过去的科技泡沫，但缺乏明确的盈利路径，他担忧 GPU 在 AI 时代的主导地位难以持久，未来十年可能被量子架构取代。然而，量子计算仍面临量子比特不稳定性、纠错需求和算法适配等重大挑战。
3. 前端技术并未因 AI 的兴起而消亡，反而在新技术环境下呈现出复杂性和简约性的双重趋势。AI 应用的界面简化让人联想到早期互联网时代，显示出技术发展中的一种 “返祖” 现象。蚂蚁集团的翁欣旦指出，当前前端开发面临着技术债务的清算，强调交互模式和架构的轮回。虽然云端模型日益强大，终端设备仍因网络和算力的物理限制而至关重要。未来的 AI 体验将是 “云侧训练 + 端侧推理” 的混合模式，这使得终端开发者的角色更加核心，反映出程序员在新技术浪潮中的重要价值。
4. DeepSeek 近期发布的 V3.2 和 V3.2-Speciale 模型展示了在强化学习和大规模上下文中的应用潜力，反驳了行业对 Scaling Law 的质疑。V3.2 以优化推理能力和成本为目标，其性能与 GPT-5 相当，同时在 Token 输出量上具有明显优势。引入的 DeepSeek Sparse Attention 技术显著提高了效率，降低计算复杂度。V3.2-Speciale 则强调更深层次的推理能力，尽管输出 Token 数量大，但通过有效的定价策略，使用成本显著低于竞争对手。DeepSeek 在技术上已取得进展，下一步计划扩大预训练算力以弥补知识差距，继续推动自我进化的模型研发。
5. DeppSeek 最近发布了两个新模型，其中 DeepSeek-V3.2-Speciale 展示了超长上下文下的强化学习的持续扩展能力。研究员 Zhibin Gou 指出，后训练阶段的瓶颈并不是依赖更好的基础模型，而是通过优化方法和数据来克服。新模型在训练过程中采用了 “热启动” 策略，大幅度降低了注意力机制的复杂度，此外在稳定的强化学习训练中引入了多个创新，包括无偏的 KL 估计和任务环境的规模化创建。整体来看，这些进展可能会推动更高效的预训练和强化学习模型的发展。
6. 在 AI 技术的浪潮中，许多被认为 “无聊” 的细分市场正在迅速转变为高价值的创业机会。Ben，一位成功的创业者，经过分析 100 多家 AI 初创公司，认为传统 SaaS 时代被忽视的小众领域因 AI 的引入而焕发出巨大潜力。这些市场通常劳动力密集且碎片化，AI 能够直接替代人力劳动，显著提高客单价和市场规模。选择小众市场的标准包括：选择劳动力密集型、市场碎片化及客户基数有限的行业。在 AI 的赋能下，这些小市场有可能成为巨大的商机，未来五年将涌现出大量垂直 AI 软件公司。
7. 萨金特在演讲中探讨了人工智能（AI）与经济学之间的关系，指出现代 AI 在模式识别和拟合方面已达到高水平，但在规则理解和政策制定上仍依赖人类的结构性洞察。他强调，AI 不仅仅是一项技术革命，更是重新分配劳动和资本的力量，影响了全球收入分配格局。演讲中他将 “智能” 定义为模式识别、概括和决策，讨论了人类的认知局限性和进化历史如何影响 AI 的构建。萨金特还提到，机器学习的基础来源于经济学和其他领域的交叉，强调了科学历史中的关键人物如何影响当前的 AI 发展。
8. 基础设施的演进正在从传统的云计算转向 Agent 驱动的智能基础设施，推动人工智能的规模化落地。无问芯穹 CEO 夏立雪在 QCon 大会上表示，Agent 的任务系统已从离散的请求转变为连续的关联任务，基础设施需具备智能化以保证任务质量。这要求在运行环境、工具、上下文和安全等方面进行多维度升级，以支持 Agent 的复杂任务协作。此外，当前 Agent 应用受限的核心问题在于基础设施服务与工具的成熟度不足。最终目标是实现从 “工具” 到 “协作者” 的转变，构建更高效、稳定的基础设施。
9. 陈天桥在其文章中探讨了人工智能对企业管理的深刻影响，提出 “管理学的黄昏与智能的黎明” 这一观点，认为管理学的传统逻辑即将被新的智能体替代。文章分析了现代管理工具如何补救人类大脑的局限性，同时指出当智能体的记忆和认知能力超越人类时，传统的 KPI、层级结构、激励机制等管理模式将变得无效，企业需重写基因以适应这一变化。最终，AI-Native 企业的构建应关注架构、增长及运营等方面的根本性转变，以实现智能涌现与复利增长。
10. 马斯克提出利用 AI 和机器人解决美国 38 万亿美元国债危机的设想。他认为在未来三年内，AI 和机器人将大幅提高商品和服务的产出，超越通胀速度，从而减轻债务压力。他强调，不需通过加税或削减开支，技术进步将是关键。马斯克还指出，未来工作将不再是生存的手段，而是基于兴趣的选择，货币的意义也可能消失。他对自己旗下的特斯拉、SpaceX 和 xAI 的技术融合充满信心，认为这些公司将构建一个以 AI 为核心的文明操作系统。
11. 谷歌 AI 研究员约翰 - 克拉克・莱文深入梵蒂冈，试图提醒教皇关于通用人工智能（AGI）带来的潜在末日威胁。莱文认为，科技巨头的发展速度超过教会的反应，教皇应当关注 AGI 的极端破坏力。他组建了一个由学者和神职人员组成的网络，推动梵蒂冈对此问题的重视。尽管教廷对 AI 表现出兴趣，并计划发布相关通谕，莱文认为当前关注的主要是 AI 伦理，忽视了 AGI 的独特风险。他呼吁进行针对 AGI 的科学咨询，以防其带来物种级别的挑战。
12. AI 原生应用已成为推动数字化转型的重要力量，其发展不仅依赖于技术演进，更需要全栈架构的支持。白皮书指出，AI 原生应用以大模型为核心，通过私域数据的深度挖掘来解决效率瓶颈，实现业务智能化自适应。架构设计需综合考虑多个要素，包括模型、开发框架、提示词和安全等，企业在开发过程中需关注技术选型和运维优化，以保证应用的稳定性和性能。未来，AI 原生应用有望向更高智能化水平发展，改变工作和生活方式。
13. 在 AI 创业领域，传统的 SaaS 模式正经历转变，新的商业路径逐渐成型。AI 公司的增长受到计算成本的制约，毛利率下降，促使创始人重新定义 “健康增长” 的标准，关注单位经济效益和计算效率。AI 公司的客户获取成本 (CAC) 已被计算成本取代，产品设计逐渐向基于使用量和结果的定价模式转变。同时，市场推广策略需适应性强，强调团队的技术能力与反馈收集。人工智能已深入各个工作环节，企业专注于在新兴领域建立领先位置，并通过合作而非竞争实现增长。这些变化强调了 AI 生态系统的互助关系。
- 结语 -
最近看到有个朋友留言说内容有一些问题，很想细聊下，但目前的公众号的机制让我无法主动接触，只好建一个群，所有对日报有建议的都可以加群交流。
