

> 谷歌 DeepMind 研究员预测，2026年将成为 AI 技术的分水岭，持续学习能力将全面落地。这意味着 AI 将不再依赖静态训练数据，而是像人类一样在不断摄取新知识中自我进化，最终在2050年成为诺贝尔奖级科研的主力军。

## 技术拐点 2026年开启持续学习新纪元

持续学习（Continuous Learning）被视为 AI 通向通用智能的必经之路。谷歌 DeepMind 的最新研究指出，这一关键技术有望在2026年全面实现。不同于当前模型训练完成后即“固化”的状态，具备持续学习能力的 AI 能够在不间断运行中自主吸收新知、修正错误并优化策略。

谷歌已经在该领域取得实质性突破。在 NeurIPS 2025 大会上，团队提出的“嵌套化方法”显著提升了大语言模型的上下文处理与实时学习能力。Anthropic CEO Dario Amodei 亦对此表示认同，认为2026年将是该技术从实验室走向实用化的关键节点。届时，AI 将具备真正的“成长性”，彻底改变现有的模型迭代逻辑。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 编程终局 2030年全自动编程将成现实

持续学习技术的成熟将直接引爆编程领域的革命。目前的 Claude Code 等工具已能大幅减少人类干预，而根据预测，到2030年，全自动编程将成为常态。

届时，AI 不仅是辅助工具，更将完全取代人类程序员的角色，独立承担从需求分析到代码实现、测试部署的全流程工作。研究人员甚至探讨了“智能爆炸”的可能性——当 AI 研发实现完全自动化后，系统将以超越人类理解的速度进行自我迭代，推动社会进入超智能时代。

## 科研愿景 2050年 AI 剑指诺贝尔奖

《自然》杂志的展望为 AI 的长远未来描绘了宏伟蓝图。预计到2050年，AI 系统将彻底重塑科学研究范式，成为诺贝尔奖级发现的核心驱动力。

未来的实验室将呈现全新景象：由 AI 算法驱动的自主系统与机器人实验员全天候协作，不知疲倦地探索科学边界。这种“无人化科研”不仅将指数级提升发现速度，更可能在人类无法触及的复杂维度上取得突破。DeepMind 的预测不仅是技术路线图，更是对人类文明认知边界的一次大胆扩容。

DeepMind 重磅预测：2026年 AI 将实现持续学习与自主科研




> 导语：今日AI界热点纷呈，从谷歌为Gemini助手增加“记忆”功能以提供更个性化的服务，到Mistral AI发布性能更强的Medium 3.1多模态模型；从香港大学等机构开源OpenCUA框架让人人都能构建专属电脑管家，到字节跳动开源VeOmni框架提升多模态训练效率。同时，AI的应用场景也在不断拓宽，谷歌上线AI搜特价机票功能，Midjourney降低高清视频创作门槛，更有西班牙初创公司推出可在手表上运行的超微型模型。此外，谷歌也在Photos中引入新功能，帮助用户辨别AI生成内容，致力于提升数字世界的透明度。

## AI助手更懂你 谷歌Gemini迎来“记忆”与“隐私聊天”模式

谷歌为其AI助手Gemini带来了两项重大功能更新 “记忆”与“临时聊天”。“记忆”功能允许Gemini持续学习用户的偏好和信息，从而在未来的对话中提供更加个性化和贴切的建议与提醒，让AI助手成为真正的“私人助理”。而“临时聊天”模式则充分考虑了用户隐私，在该模式下的所有对话内容都不会被保存或用于模型训练，确保了用户在处理敏感信息时的安全性。这一更新旨在全面提升AI助手的智能化服务水平与用户的使用安全。

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## 创作门槛再降低 Midjourney向标准用户开放高清视频生成

知名AI创作平台Midjourney宣布重大更新，将其高清视频生成功能开放给所有标准订阅用户。此次升级不仅让更多创作者能够轻松制作出高质量的视频内容，还同步推出了批量创作和独立的Moodboards灵感管理页面等功能，极大地提升了创作效率和用户体验。同时，平台也优化了视频审核机制以确保内容合规。这一系列举措旨在让AI创作变得更加简单、高效，并激发更广泛的创意灵感。

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## 说走就走 AI帮你找特价机票 谷歌上线Flight Deals新功能

谷歌在其机票搜索服务Google Flights中集成了一项名为Flight Deals的全新AI工具。用户现在可以使用自然语言，如“下个月去东京的五日游最便宜的机票”，来直接搜索优惠航班。该工具会智能分析并根据节省百分比和价格进行排序，帮助用户快速锁定最具性价比的选择。此举不仅提升了用户预订体验，也被视为谷歌在日益激烈的旅游搜索市场中，利用AI技术巩固其领先地位的重要一步。

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## 人人都能拥有专属电脑管家 香港大学等机构开源OpenCUA框架

香港大学联合月之暗面、斯坦福大学等顶尖机构，共同开源了OpenCUA框架。该框架提供了一套完整的开发工具、数据和模型，旨在让开发者能够轻松构建和扩展个性化的计算机使用智能体（CUA）。这些智能体可以像真人助手一样操作电脑完成复杂任务，其性能在测试中已超越GPT-4o。OpenCUA的开源为人人都能打造专属的电脑智能助手提供了强大的技术支持，将极大推动计算机智能体应用的普及。

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## 火眼金睛辨真伪 谷歌Photos新增AI图像识别功能

为了应对日益泛滥的深度伪造和AI生成内容，谷歌Photos即将推出一项名为“How Was This Made”的新功能。该功能通过分析嵌入在图片和视频文件中的内容凭证，可以清晰地向用户展示该媒体是自然拍摄、经过AI编辑还是完全由AI生成。此举旨在提升数字媒体的透明度和真实性，帮助用户在信息爆炸的时代更好地辨别内容的来源与真伪，重建对数字内容的信任。

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## AI也能“塞进”手表里 西班牙独角兽发布两款超微型AI模型

欧洲AI独角兽公司Multiverse Computing发布了两款基于其CompactifAI压缩技术的极微型AI模型 “ChickBrain”（鸡脑）和“SuperFly”（苍蝇大脑）。这两款模型体积小到可以在智能手表、家用电器甚至PC等设备上离线流畅运行，目标是在极小的硬件资源下保留高效的实用性功能。该公司透露，已在与苹果、三星等主流设备制造商进行合作洽谈，未来我们身边的日常设备或将变得更加智能。

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## 性能全面升级 Mistral AI发布Medium 3.1多模态大模型

法国AI巨头Mistral AI重磅发布了其最新的Mistral Medium 3.1模型。新模型在性能上实现了全面升级，尤其在推理、编码及STEM（科学、技术、工程和数学）等专业任务上表现卓越，优于同级别的竞争对手。作为一个多模态模型，它不仅能处理文本，还能理解视觉输入。此外，模型内置的语调适配层使其能更好地满足企业客户的定制化需求，目前已通过Le Chat平台和API接口向开发者开放。

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## 加速多模态训练 字节跳动开源VeOmni框架

为了解决AI领域中多模态模型训练碎片化、效率低下的问题，字节跳动宣布开源其内部长期使用的VeOmni框架。该框架通过提供统一的API，巧妙地整合了多种并行策略，并优化了显存和计算效率，同时还支持前沿的蒸馏技术。这使得开发者在训练包含语言、视觉、视频等多种模态的AI模型时，能够显著提升训练效率和数据吞吐量，从而加速从研发到部署的整个流程。

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每日AI资讯0815：谷歌Gemini迎来重大更新，Midjourney向标准用户开放高清视频生成

> **Windsurf重磅发布自研SWE-1模型  赋能革命性Vibe数据编码**

## 技术突破驱动创新  Windsurf推出核心AI引擎SWE-1

在寻求从复杂数据中提取更深层、更具洞察力信息的前沿领域，初创公司 **Windsurf** 正迈出关键一步。作为 Vibe 编码技术的先行者，Windsurf 近日宣布其技术栈取得重大飞跃，正式发布了内部研发的核心 AI 模型 **SWE-1**。这一强大的新引擎被视为 Windsurf 实现其独特的 Vibe 数据编码能力，并解锁全新数据分析维度和应用场景的关键。

### SWE-1模型  Vibe编码的强大基石

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Windsurf 所构建的 Vibe 编码技术，旨在超越传统的数据分析方法，专注于捕捉数据中所蕴含的非结构化“氛围”、“情境”或“深层关联”。而 **SWE-1 模型**正是实现这一雄心壮志的强大基石。

根据 Windsurf 官方可能透露的信息（例如在其技术博客 Wave 9 或相关更新中），SWE-1 代表了公司在软件工程和人工智能领域长期投入的成果。它是一个经过精心设计和训练的、高度专业化的 AI 模型，能够

*   **理解和解析复杂数据源** SWE-1 能够处理多种类型和格式的数据，并从中识别出人类直观上能够感知但难以量化的“氛围”或“情境”特征。
*   **执行高效且精准的Vibe编码** 模型的核心功能在于将识别出的情境特征转化为 Windsurf 定义的、结构化的 Vibe 编码。这一过程高度依赖于 SWE-1 的复杂算法和强大的计算能力。
*   **持续学习和优化其理解能力** 作为 Windsurf 自研的核心资产，SWE-1 模型具备持续学习和进化的能力，能够随着数据量的增加和应用场景的扩展不断提升其 Vibe 编码的精度和泛化能力。

Windsurf 选择自主研发 SWE-1 模型，而非依赖通用 AI 解决方案，正是为了确保模型能够最精确地服务于其独特的 Vibe 编码需求，并在技术上保持核心竞争力。

## SWE-1模型如何驱动Windsurf  开启数据分析新篇章

Windsurf重磅发布自研AI引擎SWE-1  赋能革命性Vibe编码技术

SWE-1 模型的发布，将直接增强 Windsurf 平台的核心能力，并在多个层面产生深远影响

### 提升Vibe编码的广度和深度

SWE-1 模型强大的解析能力，使得 Windsurf 能够对更广泛的数据类型进行 Vibe 编码，并从中提取出更细致、更深层的“氛围”特征。这显著提升了 Vibe 编码的实用性和精确性。

### 赋能高级数据分析和自动化

基于 SWE-1 模型产生的精确 Vibe 编码，Windsurf 平台能够进行更高级的数据分析，例如识别数据中的情绪趋势、情境关联或行为模式。这为自动化决策、智能推荐和预测分析提供了坚实的基础。

### 拓展更广泛的应用场景

凭借 SWE-1 模型所带来的强大数据理解和编码能力，Windsurf 的技术将能够应用于更广泛的领域，包括但不限于个性化内容分发、用户体验优化、市场趋势分析、甚至可能在人机交互或智能辅助系统中发挥作用，只要涉及捕捉和响应数据的“情境”或“氛围”。 Windsurf 在其社交媒体（如 Twitter）上分享的关于其技术应用或未来愿景的片段，很可能都建立在 SWE-1 模型所奠定的能力之上。

## 总结  Windsurf凭借SWE-1模型  引领数据情境感知新时代

Windsurf 重磅发布自研 AI 模型 SWE-1，是其 Vibe 编码技术发展历程中的一个重要里程碑。通过这一强大的核心引擎，Windsurf 极大地增强了从复杂数据中提取和理解“情境”或“氛围”信息的能力。SWE-1 模型不仅是 Windsurf 平台的核心驱动力，更是其未来拓展更广泛应用场景、实现数据深度洞察的关键。Windsurf 凭借 SWE-1 模型，正有力地推动着数据分析领域向着更智能、更具“情境”感知能力的方向发展。




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