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🐶 Google 发布 Gemini 3 Flash 代理视觉功能，通过代码执行提升图像识别精度
Google 于 1 月 27 日推出 Gemini 3 Flash 的 Agentic Vision（代理视觉）功能。该技术将静态图像理解转变为主动调查过程，通过结合视觉推理与 Python 代码执行，使模型具备自主规划、缩放、裁剪及标注图像的能力，以获取更精准的视觉证据。测试显示，启用代码执行后，该模型在多数视觉基准测试中的表现提升了 5% 至 10%。目前，开发者可通过 Gemini API 接入该功能，Gemini 应用也已开始逐步推送。
Google
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Google 于 1 月 27 日推出 Gemini 3 Flash 的 Agentic Vision（代理视觉）功能。该技术将静态图像理解转变为主动调查过程，通过结合视觉推理与 Python 代码执行，使模型具备自主规划、缩放、裁剪及标注图像的能力，以获取更精准的视觉证据。测试显示，启用代码执行后，该模型在多数视觉基准测试中的表现提升了 5% 至 10%。目前，开发者可通过 Gemini API 接入该功能，Gemini 应用也已开始逐步推送。
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🚀 Google 发布 Gemini 3 Flash 代理视觉功能，通过代码执行提升识别精度
Google 于 1 月 27 日推出 Gemini 3 Flash 的 Agentic Vision（代理视觉）功能。该技术通过结合视觉推理与 Python 代码执行，使模型具备自主规划、缩放、裁剪及标注图像的能力，将静态图像理解转变为主动调查过程，以获取更精准的视觉证据。测试显示，启用代码执行后，该模型在多数视觉基准测试中的表现提升了 5% 至 10%。目前，开发者可通过 Gemini API 接入该功能，Gemini 应用也已开始逐步推送。
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Google 于 1 月 27 日推出 Gemini 3 Flash 的 Agentic Vision（代理视觉）功能。该技术通过结合视觉推理与 Python 代码执行，使模型具备自主规划、缩放、裁剪及标注图像的能力，将静态图像理解转变为主动调查过程，以获取更精准的视觉证据。测试显示，启用代码执行后，该模型在多数视觉基准测试中的表现提升了 5% 至 10%。目前，开发者可通过 Gemini API 接入该功能，Gemini 应用也已开始逐步推送。
(科技圈)
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基于节点的设计工具 Flora 获 4200 万美元 A 轮融资，红点创投领投
在生成式 AI 重新定义创作流程的当下，初创公司 Flora 正试图通过全新的交互界面挑战传统设计范式。2026年1月27日，Flora宣布完成由 Redpoint Ventures（红点创投） 领投的4200万美元 A 轮融资。
目前，该工具已被Alibaba、Brex、知名创意机构 Pentagram 以及狮门影业（Lionsgate）的设计师采用。
核心亮点:节点式流转与全媒态生成
不同于Adobe、Figma或Canva等将 AI 作为插件植入现有系统的做法，Flora打造了一种以“节点”为核心的新型工作流:
多模态输入:用户可以使用文本、图像或视频作为提示词，生成图片及视频素材。
节点化创作流:每一个生成的版本都会在画布上形成一个“节点”。用户可以从任何节点分支，进行多轮迭代与修改，使创作过程具备清晰的可溯源性。
一屏掌控全局:创始人 Weber Wong 表示，该界面的初衷是将不同的 AI 模型缝合在一起，让用户在单一屏幕内控制完整的创作工作流。
创始背景与发展愿景
Flora的雏形源于纽约大学（NYU）的技术与艺术融合课程，由前 Menlo Ventures 投资人 Weber Wong 创立。
资金用途:新获资金将用于扩充企业销售团队，并计划在年底前将员工规模从目前的25人提升至50-75人。
产品演进:未来，Flora计划增强创意控制功能，并加入传统编辑能力，力求让专业人士在无需切换工具的情况下完成整个项目。
市场竞争与评价
随着生成式 AI 的崛起，AI 原生设计工具正成为资本市场的宠儿。此前，OpenAI 收购了 Visual Electric，而Figma则收购了节点式编辑器 Weavy。
Redpoint Ventures 合伙人 Alex Bard 认为，Flora正在像Figma民主化产品设计一样，通过更具协作性和亲和力的产品设计，让时尚、广告及品牌等更广泛行业的创意过程变得触手可及。
本轮融资后，Flora的累计融资额已达到5200万美元。其个人版计划起售价为 每月16美元（按年支付）。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在生成式 AI 重新定义创作流程的当下，初创公司 Flora 正试图通过全新的交互界面挑战传统设计范式。2026年1月27日，Flora宣布完成由 Redpoint Ventures（红点创投） 领投的4200万美元 A 轮融资。
目前，该工具已被Alibaba、Brex、知名创意机构 Pentagram 以及狮门影业（Lionsgate）的设计师采用。
核心亮点:节点式流转与全媒态生成
不同于Adobe、Figma或Canva等将 AI 作为插件植入现有系统的做法，Flora打造了一种以“节点”为核心的新型工作流:
多模态输入:用户可以使用文本、图像或视频作为提示词，生成图片及视频素材。
节点化创作流:每一个生成的版本都会在画布上形成一个“节点”。用户可以从任何节点分支，进行多轮迭代与修改，使创作过程具备清晰的可溯源性。
一屏掌控全局:创始人 Weber Wong 表示，该界面的初衷是将不同的 AI 模型缝合在一起，让用户在单一屏幕内控制完整的创作工作流。
创始背景与发展愿景
Flora的雏形源于纽约大学（NYU）的技术与艺术融合课程，由前 Menlo Ventures 投资人 Weber Wong 创立。
资金用途:新获资金将用于扩充企业销售团队，并计划在年底前将员工规模从目前的25人提升至50-75人。
产品演进:未来，Flora计划增强创意控制功能，并加入传统编辑能力，力求让专业人士在无需切换工具的情况下完成整个项目。
市场竞争与评价
随着生成式 AI 的崛起，AI 原生设计工具正成为资本市场的宠儿。此前，OpenAI 收购了 Visual Electric，而Figma则收购了节点式编辑器 Weavy。
Redpoint Ventures 合伙人 Alex Bard 认为，Flora正在像Figma民主化产品设计一样，通过更具协作性和亲和力的产品设计，让时尚、广告及品牌等更广泛行业的创意过程变得触手可及。
本轮融资后，Flora的累计融资额已达到5200万美元。其个人版计划起售价为 每月16美元（按年支付）。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 高管预言：2026 年将成为 AI 彻底重塑科学研究的“爆发元年”
OpenAI 科学团队负责人 Kevin Weil 近日表示，正如 2025 年是 AI 深刻改变软件工程的一年，2026 年将成为科学领域迎来 AI 突破的关键时刻。Weil 指出，最新的 GPT-5.2 模型已经在科研效率上展现出惊人潜力，正在从简单的工具进化为科研人员的“数字脑暴伙伴”。
在衡量博士级科学知识的 GPQA 基准测试中，此前的 GPT-4 表现仅为 39%，远低于人类专家的 70% 门槛；而去年底发布的 GPT-5.2 更新版已达到 92% 的高分。这意味着 AI 已经站在了人类能力的边界线上。Weil 认为，未来一年内，如果科学家不深度使用 AI，将会失去提升思维质量和科研速度的绝佳机会。
为了让 AI 更好地服务于严谨的科学界，OpenAI 正在致力于为模型注入“认识论上的谦卑”。与其让 AI 扮演无所不知的预言家，不如让它成为一个谦逊的讨论对象。当科学家提出设想时，AI 会以“这里有一些建议供参考”的姿态介入，通过提供跨学科的类比和并行的逻辑推演，协助研究者发现那些人类难以察觉的潜在联系。
尽管此前 OpenAI 高管曾因误报 AI 解决数学难题而遭遇争议，但 Weil 在最新的采访中表达了更务实的观点：AI 的核心使命不是取代爱因斯坦，而是通过消化过去 30 年的所有学术论文，帮助人类站在“巨人的肩膀”上，加速科学发现的进程。
划重点：
● 🧪 OpenAI 预测 2026 年将是 AI 科研的爆发年，科学家若不使用 AI 将在科研竞争中处于劣势。
● 📈 GPT-5.2 在高级科学知识测试中取得 92% 的高分，性能已大幅超越人类专家基准线。
● 🤝 研发重点转向“谦逊型 AI”，旨在让模型成为科学家的辅助陪练，而非给出绝对答案的导师。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 科学团队负责人 Kevin Weil 近日表示，正如 2025 年是 AI 深刻改变软件工程的一年，2026 年将成为科学领域迎来 AI 突破的关键时刻。Weil 指出，最新的 GPT-5.2 模型已经在科研效率上展现出惊人潜力，正在从简单的工具进化为科研人员的“数字脑暴伙伴”。
在衡量博士级科学知识的 GPQA 基准测试中，此前的 GPT-4 表现仅为 39%，远低于人类专家的 70% 门槛；而去年底发布的 GPT-5.2 更新版已达到 92% 的高分。这意味着 AI 已经站在了人类能力的边界线上。Weil 认为，未来一年内，如果科学家不深度使用 AI，将会失去提升思维质量和科研速度的绝佳机会。
为了让 AI 更好地服务于严谨的科学界，OpenAI 正在致力于为模型注入“认识论上的谦卑”。与其让 AI 扮演无所不知的预言家，不如让它成为一个谦逊的讨论对象。当科学家提出设想时，AI 会以“这里有一些建议供参考”的姿态介入，通过提供跨学科的类比和并行的逻辑推演，协助研究者发现那些人类难以察觉的潜在联系。
尽管此前 OpenAI 高管曾因误报 AI 解决数学难题而遭遇争议，但 Weil 在最新的采访中表达了更务实的观点：AI 的核心使命不是取代爱因斯坦，而是通过消化过去 30 年的所有学术论文，帮助人类站在“巨人的肩膀”上，加速科学发现的进程。
划重点：
● 🧪 OpenAI 预测 2026 年将是 AI 科研的爆发年，科学家若不使用 AI 将在科研竞争中处于劣势。
● 📈 GPT-5.2 在高级科学知识测试中取得 92% 的高分，性能已大幅超越人类专家基准线。
● 🤝 研发重点转向“谦逊型 AI”，旨在让模型成为科学家的辅助陪练，而非给出绝对答案的导师。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
著名 AI 研究机构艾伦人工智能研究院（Allen AI）近日发布了名为 SERA 的开源编程智能体系列。这一工具旨在降低企业定制私有编程助手的门槛，让开发者能以极低的成本将 AI 适配到私有的代码库中。
SERA 系列中的顶级型号 SERA-32B 在测试中表现惊人。在衡量编程能力的 SWE-Bench-Test Verified 基准测试中，它成功解决了54.2% 的问题，这一成绩甚至超越了许多同级别的开源模型。这意味着它在处理复杂的代码修复和逻辑理解时，已经具备了极高的实用性。
最令行业关注的是其极高的性价比。根据 Allen AI 的数据，训练该模型仅需40个 GPU 天。对于预算有限的小型团队，仅需花费约400美元进行微调，就能获得与顶级开源模型持平的效果;即使是追求行业领先的性能，其训练成本也可以控制在12，000美元左右。这彻底打破了“大模型微调耗资巨大”的固有印象。
此外，SERA 采用了名为“软验证生成”（Soft-verified Generation）的简化训练方法，降低了对高质量完美代码示例的依赖。目前，这些模型已在 Hugging Face 平台上以 Apache2.0协议开源，开发者只需寥寥几行代码即可启动。这标志着私有化 AI 编程助手的普及时代已经正式到来。
划重点:
● 📉 训练成本极低，最低仅需400美元即可针对私有代码库完成适配，大幅降低了中小企业的技术门槛。
● 🏆 性能表现卓越，旗舰型号 SERA-32B 在权威编程基准测试中超越了多款主流开源模型。
● 🔓 全面开源开放，模型、代码及训练指南均已上线并采用宽松的开源协议，支持与主流开发工具无缝集成。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 近日在开发者交流中发出严厉警告，称 AI 代理的强大功能与极高便利性，正诱使人类在缺乏安全基础设施的情况下赋予其过高控制权。奥特曼甚至以身说法，承认自己曾下定决心限制权限，却在短短两小时后便因“代理看起来很靠谱”而违背初心，赋予了模型对其计算机的完全访问权限。他担心这种“人生苦短、及时行乐”的盲目信任，会使社会“梦游般”地陷入潜在的灾难性危机。
针对安全真空，奥特曼指出全球性安全基础设施的缺失是当前的致命伤。 随着模型能力的指数级增长，安全漏洞或兼容性问题可能潜伏数月而不被察觉。他认为，这种信任与风险的不对称性，恰恰为创业者留下了巨大的机会点——建立“全局安全基础设施”已成为当务之急。此前，已有 OpenAI 开发者表达过类似担忧，认为企业若因追求效率而让 AI 全权接管代码库，可能会导致对核心资产失去控制，引发严重的安全违约。
在产品策略上，奥特曼揭示了 GPT-5的研发取向:以“文采”换“逻辑”。 他坦言，相比于 GPT-4.5，GPT-5在文学写作和编辑润色方面甚至出现了“退步”。这主要是因为研发重心已全面转向推理能力、逻辑构建与代码实现。尽管如此，他依然坚持未来属于强大的通用模型，目标是让即使专注于编码的模型，最终也能具备优雅的写作能力，实现逻辑与感性的平衡。
与此同时，OpenAI 内部正在经历一场管理理念的变革，计划首次放缓员工增长速度。 奥特曼表示，公司希望用更精简的人手完成更多工作，避免因盲目扩张而陷入“发现 AI 能胜任大部分工作”后的裁员尴尬。虽然外界有批评声音认为这是奥特曼在利用 AI 叙事来对冲不断飙升的人力成本，但这确实反映出 AI 领军企业正在试图通过自身实践，探索 AI 时代的“高人效”组织模式。
这种“模型增效、人员减速”的信号，折射出 AI 行业正从野蛮生长转向精耕细作。 奥特曼的警告不仅是对用户的提醒，也是对行业激进现状的降温。他强调，在逻辑与推理能力突飞猛进的同时，人类必须保持警惕，不能因为 AI 的低故障率而忽视那万分之一的毁灭性可能。这种在“极速进化”与“审慎控制”之间的挣扎，将成为 OpenAI 乃至整个 AI 行业在2026年的主旋律。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
助力 AI 基础设施建设：Meta 拟斥资 60 亿美元采购康宁光纤电缆
随着人工智能需求的爆发式增长，科技巨头Meta正在加大对底层基础设施的投入。据 CNBC 报道，康宁公司（Corning）首席执行官温德尔·威克斯(Wendell Weeks)透露，Meta已承诺在2030年前向康宁支付高达60亿美元，用于为其 AI 数据中心采购高性能光纤电缆。
扩产应对需求:打造全球最大光纤工厂
为了满足Meta以及英伟达、OpenAI、谷歌、亚马逊和微软等核心客户不断攀升的需求，康宁正在采取大规模扩张行动:
工厂扩建:康宁正在扩大其位于北卡罗来纳州希科里的生产设施。
全球之最:该项目完成后，希科里工厂有望成为全球规模最大的光纤电缆制造基地。
行业背景:数万亿美元规模的竞赛
这一巨额订单反映了当前 AI 领域的“军备竞赛”已延伸至基础硬件层。
高意图投入:Meta的这一长期承诺不仅锁定了关键供应链，也展示了其对未来 AI 算力架构的深度布局。
市场规模预期:康宁指出，相关扩展计划正朝着数万亿美元的行业规模演进，光纤连接技术已成为支撑大规模 AI 集群稳定运行的关键纽带。
通过这笔交易，康宁进一步巩固了其作为 AI 时代关键硬件供应商的地位，而Meta则通过强化光通信链路，为其下一代 AI 模型的训练与推理铺平了道路。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着人工智能需求的爆发式增长，科技巨头Meta正在加大对底层基础设施的投入。据 CNBC 报道，康宁公司（Corning）首席执行官温德尔·威克斯(Wendell Weeks)透露，Meta已承诺在2030年前向康宁支付高达60亿美元，用于为其 AI 数据中心采购高性能光纤电缆。
扩产应对需求:打造全球最大光纤工厂
为了满足Meta以及英伟达、OpenAI、谷歌、亚马逊和微软等核心客户不断攀升的需求，康宁正在采取大规模扩张行动:
工厂扩建:康宁正在扩大其位于北卡罗来纳州希科里的生产设施。
全球之最:该项目完成后，希科里工厂有望成为全球规模最大的光纤电缆制造基地。
行业背景:数万亿美元规模的竞赛
这一巨额订单反映了当前 AI 领域的“军备竞赛”已延伸至基础硬件层。
高意图投入:Meta的这一长期承诺不仅锁定了关键供应链，也展示了其对未来 AI 算力架构的深度布局。
市场规模预期:康宁指出，相关扩展计划正朝着数万亿美元的行业规模演进，光纤连接技术已成为支撑大规模 AI 集群稳定运行的关键纽带。
通过这笔交易，康宁进一步巩固了其作为 AI 时代关键硬件供应商的地位，而Meta则通过强化光通信链路，为其下一代 AI 模型的训练与推理铺平了道路。
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