
> 为现实世界的极端业务流量身定制，这款破万亿参数的新一代思维引擎以可调节的计算架构树立了工业级人工智能应用的新标杆。

## 专为生产环境锻造的万亿算力巨兽
在通用人工智能竞逐白热化的今天，Ring-2.6-1T的正式发布向市场投下了一枚重磅炸弹。作为一款参数量突破万亿级别的旗舰模型，它并没有盲目追求花哨的娱乐交互能力，而是明确将靶心对准了现实世界中的复杂任务处理与极端严苛的生产环境。这一核心事件标志着大模型的发展路径正从通用常识比拼全面转向工业级专业场景的深耕。这款产品承载了针对高密度逻辑推演需求的极致追求。

## 可调节思维链与动态参数路由的融合
这款万亿级模型的技术亮点在于其独创的可调节思维机制。在处理常规任务时，模型通过动态路由技术仅激活极少量的必要参数，从而实现毫秒级响应并大幅降低算力消耗。而当面对复杂的数学证明或多步骤的代码架构设计时，系统会自动挂载深层思维链模式，调动海量专家网络进行穷举验证与交叉比对。这种根据任务复杂度自适应伸缩的运作原理完美解决了大模型长期存在的性能与成本不可兼得的痛点。

![52.png](https://static.downly.cn/images/4f14d10d7f3eb06b52bcab36b7b6bae0.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 实用主义路线对标全能大语言模型
纵观当前的行业生态圈，这款万亿模型展现出了与全能型选手截然不同的竞争策略。当其他企业陷入多模态与超长上下文的消耗战时，该团队选择在垂直工业链条中构筑极高壁垒。与现有的闭源巨头相比，其针对复杂生产任务的微调成本更低且推理确定性更高。这种高度聚焦实用主义的技术导向，势必会在金融风控与复杂供应链调度等专业企业端市场中抢占大量份额并引发新一轮的行业洗牌。

![53.png](https://static.downly.cn/images/0e76e25999ec7826e39afb0b04d95fc8.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 复杂工业系统智能化的核心驱动引擎
从长期的商业化展望来看，这款思维模型将成为工业互联网与核心业务系统升级的强大引擎。未来的应用场景不仅局限于文本处理，更将深入到能源电网的实时调配与全球物流网络的动态优化等宏观尺度。随着企业对降本增效的极致渴求，能够真正理解并拆解复杂业务逻辑的高阶算法必将成为企业的核心资产。此次发布无疑吹响了人工智能深度赋能实体产业并迈向高级智能自动化的冲锋号角。

旗舰大模型破局复杂场景思维体系的垂直进化论



> 谷歌宣布为其地图服务引入自然语言交互与沉浸式3D视觉功能，不仅让出行软件具备理解复杂情境的能力，更通过精准的实景建模彻底消除了末端导航的盲区。

## 告别传统检索 自然语言解锁复杂场景

长久以来，数字地图的交互逻辑高度依赖精确的地点名称或刻板的品类关键词。而随着底层大语言模型的深度赋能，这一刻板的交互方式迎来了颠覆性拐点。

全新的对话式搜索功能允许用户像面对真人向导一样提出长句诉求。例如寻找周边兼具充电设施且无需排队的咖啡馆，或是规划一条沿途充满小众风景的自驾路线。系统在接收到模糊指令后，会自动结合用户历史偏好进行交叉比对分析。

个性化偏好 算法能够精准捕获并记忆账户保存的地点与日常偏好，在推荐选项中自动赋予用户偏爱类型更高的权重优先级。
行程规划 系统整合了海量社区用户的实用评价与攻略数据，不仅能一站式生成行车路线，更能顺带提供周边景点的门票获取指南等衍生服务。

## 3D视界重构 打造全景沉浸引导

如果说大模型的引入重塑了地图的“大脑”，那么此次视觉界面的大幅重构则彻底升级了导航的“双眼”。系统引入了高度拟真的立体视图引擎，对城市的建筑群、复杂立交桥以及微观地形进行了像素级的还原。

在行驶过程中，界面会清晰且动态地标注车道划分、人行横道位置及路口的交通信号灯。针对城市中极易引发驾驶失误的复杂多重转弯路段，系统创新性地启用了透明建筑透视与智能动态缩放技术，为驾驶员提供如同上帝视角般的预判能力。

![32.png](https://static.downly.cn/images/4c2e08bc0ead5107e4318b0c5c3be892.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

同时，语音交互语调去除了以往的机械感，变得更加符合真人发音习惯。导航提示从冰冷的距离倒数，转变为基于现实地标的直观指引，大幅降低了驾驶者的认知负荷。

## 攻克最后一公里 细节优化提升决策效率

导航体验中最容易引发焦虑的往往是即将抵达目的地的最后几百米。为彻底解决这一行业痛点，新版系统在车辆接近终点前会自动激活街景环境预演。

界面会通过高亮视觉效果精准标记出大型建筑的具体入口位置及周边最优的停车点位，甚至会细致地提示驾驶员应当将车辆停靠在街道的具体哪一侧。正如谷歌业务高管所言，这场基于AI技术的全面迭代，其最终愿景就是抹平用户在陌生环境中的每一丝不确定性，让每一次出行决策都精准无误。

谷歌地图深度融合Gemini模型 对话式检索重构出行探索



> 谷歌新一代核心模型Gemini 3.1 Pro正式登场，凭借高达77.1%的ARC-AGI-2基准得分，将推理性能提升一倍，剑指前沿科学与复杂工程领域的深度应用。

## 突破复杂场景的算力重构
面对科学研究与高级工程领域的极端复杂性，谷歌对Gemini 3.1 Pro的底层逻辑进行了重构。这并非一次简单的参数升级，而是针对核心推理路径的定向优化。在评估逻辑模式处理能力的ARC-AGI-2测试中，新模型交出了77.1%的优异答卷。与上一代Gemini 3 Pro相比，其实际推理效能实现了百分之百的跨越式增长。这一数据表明，人工智能在处理需要多步逻辑推演的前沿难题时，精准度与计算效率已达到全新水准。

![Generated Image February 20, 2026 - 7_01PM (1).png](https://static.downly.cn/images/d9cbfbe2ed420eea89c36ffc0d78fdd9.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全矩阵生态的阶梯式部署
技术突破的最终导向是产业落地。为此，谷歌迅速拉开了多渠道并行的推送大网。开发者群体可率先通过Google AI Studio、智能体开发平台Antigravity等多端接口接入预览版。针对企业级客群，Vertex AI与Gemini Enterprise平台已做好算力承接准备。

在消费级市场，普通用户可通过Gemini应用直接调用基础功能。值得注意 对于订阅了Google AI Pro与Ultra的高级用户群体，谷歌赋予了更为宽裕的资源调用限额，并在NotebookLM平台向其独家开放了3.1Pro的完整权限，以满足高阶数字劳动者的生产力需求 。





谷歌发布Gemini 3.1 Pro 核心推理性能实现翻倍



> 摩尔线程旗舰 GPU 完成对智谱 GLM-5 的全流程适配，标志着国产千卡集群在承载顶尖大模型训练与推理上实现关键性技术跨越，加速 AI 产业全链路国产化进程。

## 核心底座 专为大模型打造的千卡利器

2026年2月12日，国产 GPU 独角兽摩尔线程宣布了一项里程碑式的进展：其旗舰级 AI 训推一体 GPU **MTT S5000** 已成功完成对智谱新一代大模型 **GLM-5** 的适配验证。

作为此次技术突围的核心，MTT S5000 展现了强悍的硬件素质
*   **自研架构** 基于摩尔线程第四代 MUSA 架构“平湖”打造，拥有完全自主知识产权。
*   **算力巅峰** 单卡 AI 算力最高可达 **1000 TFLOPS**，跻身国际主流高性能 GPU 行列。
*   **全能定位** 采用训推一体设计，不仅能支撑千亿参数模型的高效训练，也能应对复杂场景下的高并发实时推理。

![Generated Image February 12, 2026 - 11_08AM.png](https://static.downly.cn/images/25f560ae70db1c504e3ff5359dfd2d07.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 生态融合 降本增效的新选择

智谱 GLM-5 代表了当前国产大模型的顶尖水平，其庞大的参数规模和复杂的逻辑推理对底层算力提出了极高要求。此次适配的圆满成功，具有双重战略意义：

*   **验证国产承载力** 证明了国产自主 GPU 已经具备稳定、高效承载顶级大模型全流程运行的能力，不再是单纯的“备胎”，而是可用的主力。
*   **降低部署门槛** 为企业级用户提供了基于国产算力的高性价比 AI 解决方案，有效降低了因依赖进口硬件带来的成本风险与供应链不确定性。

## 行业观察 国产智算的双向奔赴

在 DeepSeek 等现象级产品引爆全球 AI 军备竞赛的背景下，市场对高性能算力的需求已呈指数级增长。

摩尔线程与智谱的深度联手，并非简单的硬件适配，而是国产智算生态的一次深度“双向奔赴”。它展示了国产软硬件在性能优化与生态兼容性上的成熟度，为中国在 AGI 时代的激烈博弈中，铸造了一块坚实的硬件盾牌。

国产算力突围 摩尔线程MTT S5000率先跑通智谱GLM-5全流程



> Google DeepMind 推出的 Project Genie 突破了传统内容生成的边界，允许用户通过文本或图片即时构建可交互的虚拟世界。这项基于 Genie3 和 Gemini 模型的技术，不仅实现了画面的实时渲染，更赋予了场景深度的物理交互能力。

## 文本到世界的维度跨越

Google DeepMind 近日向部分用户开放了其革命性的 AI 模型——Project Genie。这款工具的核心突破在于，它不再局限于生成静态图像或线性视频，而是能够根据用户的简单文本描述或上传的静态图片，即时构建出一个“活”的、可探索的虚拟环境。

这一技术的背后，是多种顶尖 AI 模型的深度融合。以 **Genie3** 为基座，结合 **Nano Banana Pro** 图像生成模型以及 **Gemini** 多模态模型的理解能力，系统能够瞬间将自然语言转化为沉浸式的互动场景。无论是科幻小说中掠过异星的飞船，还是纪录片中亚马逊雨林的探险，用户都能在生成的瞬间进入其中进行像电子游戏一样的自由探索。

![Google_AI_Studio_2026-02-02T03_03_18.750Z.png](https://static.downly.cn/images/58ec14d30776153073744aeee123a24d.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 实时交互与动态渲染

与传统的视频生成模型（Sora 等）不同，Project Genie 的护城河在于“实时交互”。

*   **动态渲染** 系统会捕捉玩家的操作（如移动角色、转换视角），并实时计算和渲染下一帧画面，而非预先生成的固定视频流。
*   **物理反馈** 演示显示，当用户控制角色与场景物体互动时，环境会给予反馈。例如，蓝色小球滚过草地时，草地的颜色轨迹会根据物理接触发生实时改变。
*   **高度定制** 用户不再是被动的观众，而是创作者。上传手绘草图或现实照片，即可将其转化为游戏关卡，并自行设定交互逻辑。

## 应用前景与当前局限

目前，Project Genie 仍处于早期实验阶段，仅面向拥有美国地区 Google AI Ultra 账户且年满 18 岁的用户开放。受限于庞大的算力需求，当前的体验时长被限制在 60 秒以内，且偶有技术故障发生。

尽管如此，DeepMind 团队对该技术的未来充满信心。他们正致力于突破时长限制，并赋予用户对环境更精细的控制权。从长远来看，Project Genie 有望彻底重塑游戏开发流程，帮助电影导演快速进行分镜可视化，甚至在教育和应急救援领域，通过模拟复杂场景来提供低成本、高保真的训练环境。

DeepMind发布Project Genie 开启文本即时构建交互世界新纪元



> 商汤科技发布并开源首个支持动态视觉推理的 Agentic VLM 模型 SenseNova-MARS，凭借独特的“侦探式”逻辑，在多项核心榜单中击败 GPT-5.2，实现 AI 从理解到执行的跨越。

## 性能霸榜 搜索推理能力领跑

2026 年 1 月 30 日，商汤科技宣布开源 SenseNova-MARS 模型（含 8B 和 32B 两个版本）。在最新的行业基准测试中，该模型展现出超越闭源旗舰的竞技状态。

在衡量图文搜索核心能力的 MMSearch 评测中，SenseNova-MARS 以 74.27 分的高分登顶，显著领先于 GPT-5.2 的 66.08 分。同时，在对细节要求极高的 HR-MMSearch 以及 FVQA、InfoSeek 等多个权威视觉理解榜单中，该模型均取得了开源领域的 SOTA（当前最佳）成绩，证明了其在复杂信息检索与理解上的统治力。

![Google_AI_Studio_2026-01-31T03_25_04.987Z.png](https://static.downly.cn/images/f79394f054228cdd6cc24f38b4a16617.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 核心技术 像人类一样使用工具

SenseNova-MARS 的核心突破在于其“自主规划”能力。它打破了传统模型被动问答的模式，能够模拟人类侦探处理案件的逻辑：

*   **微小细节捕捉**：能精准识别图像中占比不到 5% 的关键信息（如赛车服 Logo）。
*   **动态图文联动**：在识别瞬间自动调取全球范围内的相关数据。
*   **多跳深度推理**：面对复杂问题，能自主拆解任务链条，先放大观察、再识别身份、最后检索背景。

## 训练秘籍 双阶段演进策略

为了赋予模型严密的逻辑，商汤团队采用了独特的两阶段训练法。第一阶段利用自动化合成引擎构建“高难度案例库”，夯实多跳搜索逻辑基础；第二阶段引入 BN-GSPO 算法进行强化学习，通过奖励机制平滑波动，使模型在面对未知复杂场景时表现更加稳定。

目前，商汤已将 SenseNova-MARS 的模型权重、代码及数据集在 Hugging Face 全量开源，旨在助力全球开发者共同探索具身智能与自主 Agent 的边界。

商汤开源 SenseNova-MARS 模型 视觉推理与图文搜索能力超越 GPT-5.2



> **导语**
> AI 视觉领域迎来 "极简主义" 的反击。Meta AI 推出的 Pixio 模型证明，通过改良经典的掩码自编码器架构，即便不依赖复杂的 DINO 算法，也能在深度估计与 3D 重建等高难度任务中实现性能反超。

## 回归本质 强力解码器重塑空间理解

长期以来，学术界普遍认为掩码自编码器（MAE）在场景理解能力上逊色于 DINOv2 或 DINOv3 等复杂算法。然而，Pixio 的出现打破了这一刻板印象。

Pixio 的核心在于对 2021 年 MAE 框架的深度改良。研究团队发现，原始设计中较弱的解码器限制了编码器的潜力。因此，Pixio 显著增强了解码器功能，并采取了激进的 "大面积遮罩" 策略。不同于以往细碎的遮挡，Pixio 将图像中的大片连续区域进行遮蔽。这种做法迫使模型放弃简单的像素复制，转而必须真正 "脑补" 出物体共现关系、3D 透视以及光影反射等深层空间逻辑。

![Google_AI_Studio_2025-12-29T03_20_15.559Z.png](https://static.downly.cn/images/fbd1d8a431277ae5e4d513426fd8b8e6.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 拒绝刷分 动态频率调整的数据哲学

在训练策略上，Pixio 展现出一种反直觉的纯粹性。它没有针对 ImageNet 等特定基准测试进行 "应试教育"，而是从网络收集了 20 亿张图像进行广泛学习。

为了提升模型对物理世界的理解，团队采用动态频率调整机制：降低简单产品白底图的训练权重，大幅增加复杂场景图片的出现频次。这种不为 "刷分" 而生的训练方式，反而赋予了模型惊人的迁移能力。数据表明，仅有 6.31 亿参数的 Pixio 在单目深度估计准确率上提升了 16%，在单张图像 3D 重建任务中，甚至优于使用八视角训练的 8.41 亿参数 DINOv3。

![Google_AI_Studio_2025-12-29T03_20_19.212Z.png](https://static.downly.cn/images/307d8a77d79ac308562665024a6ad2a8.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 机器人领域的潜力

Pixio 的优势不仅停留在屏幕上，更延伸到了物理世界。在机器人学习领域的测试中，Pixio 以 78.4% 的成功率领先于 DINOv2。这表明，回归像素重建的本质，往往能通向更深层的视觉理解。尽管目前人工掩蔽存在局限，但 Pixio 为视觉大模型指明了一条 "大道至简" 的新方向。

Meta发布Pixio 像素级重构挑战视觉AI复杂论



>导语
在火山引擎Force原动力大会上，总裁谭待发布了AgentKit开发框架，并提出AI演进新范式。他认为，AI正从简单的问答交互走向复杂场景的“落地攻坚”，智能体（Agent）将取代传统App成为未来的核心计算单元，而安全能力需内生于设计之中。

## 大模型进入复杂场景攻坚期

谭待指出，过去大模型多用于问答式交互，如今已深入汽车、制造、餐饮等高复杂度行业。在这些场景中，AI需同时处理文本指令、视觉输入、传感器数据与工具输出。

例如在工厂中识别设备异常并调用维修工单系统，或在餐厅根据菜品图像自动生成营养分析与推荐。这要求模型具备类人的多模态理解与环境操作能力，而非仅依赖预设API，实现了从“聊天”到“干活”的质变。

## AgentKit破局开发瓶颈

“模型能力已足够强，但如何将其封装为稳定、可扩展的Agent，仍是行业瓶颈。”针对这一痛点，火山引擎正式发布AgentKit。

这套源自内部实践的智能体开发与运行框架，提供了任务规划、工具调用、记忆管理、安全沙箱与监控回溯等全链路组件，旨在大幅降低Agent开发门槛与运维成本，帮助企业打通技术落地的最后一公里。

![Google_AI_Studio_2025-12-22T02_21_10.215Z.png](https://static.downly.cn/images/e1e9d872f8102fa3eaa63b79fd1a0bf4.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 定义AI时代的新计算单元

谭待进一步预言 AI时代的基础设施核心，将从Web页面、移动App转向智能Agent。这意味着云架构需重构 数据库需支持Agent状态持久化，计算资源需按任务流动态调度，网络需保障多Agent协同的低延迟通信。“Agent不是功能模块，而是具备目标、记忆与行动能力的数字员工。”

同时，面对AI滥用风险，他强调安全能力需深度嵌入Agent运行全生命周期。火山引擎已在AgentKit中集成输入过滤、输出合规校验等机制，确保Agent在开放环境中可靠运行。

火山引擎总裁谭待 智能体将取代App成为未来计算核心单元

字节跳动推出的免费AI编程工具，基于Claude模型

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