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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)