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Gemini 3，AI国际象棋第一：Game Arena扩展至扑克和狼人杀

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Gemini 3，AI国际象棋第一：Game Arena扩展至扑克和狼人杀

  • Gemini 3登顶Game Arena国际象棋排行榜
  • 新增扑克和狼人杀
  • AI扑克锦标赛结果将于2月4日公布

发生了什么？

Google DeepMind扩展了Kaggle Game Arena。Gemini 3夺得国际象棋第一，扑克和狼人杀被添加。[Google Blog]

在2025年8月的首届锦标赛中，o3以4-0击败了Grok 4。[Chess.com] 这次Gemini 3夺冠。

扑克采用单挑无限注德州扑克形式。狼人杀是首个基于团队的自然语言游戏，AI必须仅通过对话来说服和欺骗。[Google Blog]

为什么重要？

说实话，这不仅仅是一场简单的游戏比赛。这是试图通过游戏突破静态基准测试饱和问题的尝试。[Digit]

个人认为狼人杀最有意义。沟通和谈判是AI代理的核心能力。

Gemini 3在国际象棋中排名第一也值得关注。推理时间越长，胜率越高，Gemini 3 Pro与GPT-5并列最高。[EPAM]

接下来会怎样？

2月4日扑克结果公布后，风险管理能力排名将浮出水面。

但存在挑战。在2025年锦标赛中，多个AI因违规走棋被取消资格。[Chess.com] 规则遵守问题依然存在。

常见问题（FAQ）

Q: AI与专用国际象棋引擎对战吗？

A: 不。Game Arena只有通用LLM之间的竞争。像Stockfish这样的专用引擎不具备参赛资格。目的是衡量通用AI的战略推理能力。在2025年锦标赛中，只有GPT、Gemini、Claude、Grok等8个通用模型参加。与国际象棋引擎的ELO比较没有意义。

Q: AI在狼人杀中真的会说谎吗？

A: 是的。狼人杀是一种社交推理游戏，根据角色必须欺骗对手。AI仅通过自然语言对话进行推理和欺骗。这对心智理论（Theory of Mind）测试很有效，与企业环境中的代理谈判和用户意图理解直接相关。

Q: 普通人可以参加吗？

A: 可以。这是一个基于Kaggle的开放平台，代码在GitHub上公开。任何人都可以创建并提交代理。不仅是大型研究机构，个人开发者也可以在公开排行榜上对自己的模型进行基准测试。关键是进入门槛低。

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参考资料

Google AI解读185万濒危物种基因组

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Google AI解读185万濒危物种基因组

  • Google AI扩大濒危物种遗传信息保存
  • DeepPolisher将基因组分析误差减少50%
  • Earth BioGenome Project目标2026年完成1万物种

发生了什么？

Google发布了利用AI保存濒危物种遗传信息的项目。[Google Blog]

核心是DeepVariant和DeepPolisher。DeepVariant是检测DNA变异的深度学习模型，DeepPolisher将基因组组装误差减少50%。[New Atlas]

这些工具被投入Earth BioGenome Project（EBP）。目标是解读185万物种，目前已完成3,000种。[EBP]

为什么重要？

简单来说，就是在灭绝前创建基因备份。

我个人认为AI的作用是决定性的。测序成本已经大幅下降，但数据分析是瓶颈。AI正在解决这个瓶颈。

EBP的目标是到2026年完成1万物种。目前每周处理20种，但目标需要每周67种。[Science]

未来会怎样？

UNEP-WCMC和Google已开始用AI分析野生动物贸易数据。[UNEP-WCMC] 范围正从基因组保存扩展到非法贸易监控。

常见问题（FAQ）

Q: 基因组保存能复活灭绝物种吗？

A: 理论上有这种可能性。如果遗传信息被保存，未来技术可以尝试复原。但目前技术还做不到。当前目标是记录现存物种的遗传多样性，用于保护策略。预防优于复原。

Q: DeepVariant如何工作？

A: 它将DNA测序数据转换成类似图像的格式，用深度学习进行分析。比传统统计方法的变异检测精度更高。2018年发布后，为完成首个完整人类基因组做出了贡献。它是开源的，任何研究人员都可以使用。

Q: 测序185万物种现实吗？

A: 这是个挑战。自2018年启动以来，已完成3,000种。第二阶段目标是到2030年完成15万种，需要将每周处理量增加36倍。需要同时提高AI分析速度和便携式测序实验室等基础设施创新。

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Anthropic宣布Claude无广告，在超级碗上向ChatGPT开火

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Anthropic「Claude无广告」，在超级碗上向ChatGPT开火

  • Claude无广告政策正式公布
  • 超级碗广告直接针对ChatGPT
  • 强调以订阅为核心的商业模式

发生了什么？

Anthropic宣布不会在Claude中投放广告。[CNBC] 这是在OpenAI宣布ChatGPT广告测试之后。[Axios]

为什么重要？

这是AI聊天机器人的商业模式竞争。OpenAI选择了广告，Anthropic只选择订阅。Anthropic年收入90亿美元中80%来自付费用户。[Neowin]

接下来会怎样？

AI聊天机器人市场可能会因广告与否而分化。在超级碗上传达了「广告要来AI了。但不会来Claude」。[Adweek]

常见问题（FAQ）

Q: Claude免费吗？

A: 有免费层但有限制。付费订阅可以使用更多。

Q: ChatGPT广告在哪里？

A: 在免费和Go层显示。Pro及以上没有。

Q: 超级碗广告费用是多少？

A: 30秒超过700万美元。

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NVIDIA拿下文档搜索第一：Nemotron ColEmbed V2发布

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ViDoRe V3基准测试总榜第一

  • ViDoRe V3基准测试NDCG@10达到63.42，获得总榜第一
  • 提供3B、4B、8B三种模型规模，支持多样化应用场景
  • Late-Interaction方式实现文本与图像同步检索

发生了什么？

NVIDIA发布了多模态文档搜索模型Nemotron ColEmbed V2。[Hugging Face] 该模型专门用于Visual Document Retrieval，即用文本查询搜索包含视觉元素的文档。在ViDoRe V3基准测试中，该模型以NDCG@10 63.42的成绩获得总榜第一。[NVIDIA]

模型提供三种规模。8B模型性能最佳（63.42），4B以61.54排名第3，3B以59.79排名第6。该模型采用ColBERT风格的Late-Interaction机制，在token级别计算精确的相似度。[Hugging Face]

为什么重要？

企业环境中的文档不只有文本。还包含表格、图表和信息图。传统的基于文本的搜索会遗漏这些视觉元素。Nemotron ColEmbed V2能够同时理解图像和文本，从而提高搜索准确性。

这在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中尤其有价值。LLM在生成回答之前需要找到相关文档，这个检索阶段的准确性决定了最终回答的质量。相比V1的改进包括高级模型融合技术和多语言合成数据训练。

未来会怎样？

多模态搜索正在从可选变为必选。NVIDIA计划将此模型整合到NeMo Retriever产品线中。企业级RAG管道的文档搜索精度竞争即将全面展开。不过，Late-Interaction方式需要存储token级别的嵌入向量，这意味着更高的存储成本。

常见问题（FAQ）

Q: 什么是Late-Interaction？

A: 传统嵌入模型将整个文档压缩为单个向量。Late-Interaction为每个token创建单独的向量，并计算查询token和文档token之间的最大相似度之和。更精确，但需要更多存储空间。

Q: 应该选择哪种模型规模？

A: 如果准确性是首要考虑，使用8B模型。如果需要成本和速度的平衡，4B是合适的选择。在资源受限的环境中，3B也能提供顶级性能。所有模型都可以在Hugging Face免费获取。

Q: 能直接应用到现有的RAG系统吗？

A: 可以。通过Hugging Face Transformers加载，替换现有管道中的嵌入模型即可。但由于Late-Interaction的特性，可能需要调整向量数据库的索引方式。NVIDIA NGC也提供容器。

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GitHub Agent HQ: 整合Claude、Codex等6个AI编程代理

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GitHub Agent HQ: 整合6个AI代理

  • GitHub发布Agent HQ，统一管理Claude、Codex、Jules等AI代理
  • 现有Copilot订阅即可使用所有代理
  • 从代理选择时代转向协作时代

发生了什么？

GitHub公开了AI编程代理整合平台Agent HQ。这是Copilot推出以来最大的变化。[The New Stack]

支持Claude、Codex、Jules、Cognition、xAI代理。现有Copilot订阅即可使用。[Security Brief]

为什么重要？

解决了开发者的工具选择困扰。Mission Control可以同时管理多个代理。包含竞争对手代理的策略史无前例。[iTWire]

未来会怎样？

预计2026年内完成所有代理整合。GitHub生态系统整合比单个代理性能更重要。

常见问题（FAQ）

Q: Agent HQ需要额外付费吗？

A: 现有Copilot付费订阅者无需额外费用即可使用所有代理。Claude、Codex、Jules等外部代理也包含在同一订阅中。

Q: 在哪里使用Mission Control？

A: 可在GitHub网页、VS Code、移动应用、CLI四种环境中使用。可查看代理任务状态、调整方向、审批代码。

Q: 支持哪些AI代理？

A: GitHub Copilot为默认配置，另有Claude Code、Codex、Jules、Cognition、xAI。每个代理可处理从问题处理到PR响应的各种任务。

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OpenAI Codex App Server发布：通用代理框架的崛起

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OpenAI Codex App Server：编程代理的新标准

  • OpenAI发布Codex App Server架构
  • 基于JSON-RPC 2.0的双向通信协议
  • 超过100万开发者已在使用Codex

发生了什么？

OpenAI详细公开了Codex的核心基础设施App Server架构。Codex App Server是驱动VS Code扩展等富客户端的接口。[OpenAI Developers]它统一管理认证、对话历史、审批流程和流式代理事件。

协议基于JSON-RPC 2.0，通过stdio以JSONL格式进行双向通信。[OpenAI Developers]它由三个核心概念构成：Thread（对话）、Turn（单次请求-响应）、Item（消息、命令、文件变更）。

为什么重要？

称Codex为”伪装成程序员工具的通用代理框架”是有原因的。[Simon Willison]随着App Server的公开，开发者可以将Codex深度集成到自己的产品中。超越现有的CLI或简单的API调用，现在可以直接实现实时代理事件流和审批流程。

自GPT-5.2-Codex发布以来，Codex总使用量翻了一番，过去一个月有超过100万开发者使用了Codex。[Simon Willison]随着macOS应用的发布，多代理并行执行和自动化调度功能已添加，代理编程工作流正式全面启动。

未来会怎样？

App Server v2已经将协作工具调用作为轮次流中的项目事件进行广播。可以使用spawn_agent指定代理角色预设，使用send_input中断正在运行的代理。多代理协作预计将变得更加精细。

目前自动化功能需要本地执行，但云端版本已经预告。Windows支持也在基于Electron准备中，但由于操作系统级沙盒限制而延迟。通过MCP（Model Context Protocol）集成和OAuth登录流程支持，外部服务集成预计将扩大。

常见问题（FAQ）

Q：Codex App Server可以免费使用吗？

A：目前ChatGPT免费和付费用户都可以使用Codex功能。Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu用户暂时获得了2倍的请求限额提升。开源实现可在GitHub（openai/codex/codex-rs/app-server）上找到。

Q：现有Codex CLI与App Server有什么区别？

A：CLI在终端处理单个会话，而App Server管理整个代理生态系统，包括认证、对话历史、审批流程和实时事件流。要将Codex集成到自己的产品中，应该使用App Server。

Q：可以用App Server构建什么产品？

A：可以构建像VS Code扩展这样的IDE集成、自定义编程代理平台和自动化代码审查系统。基于Thread/Turn/Item的协议使对话状态管理系统化，审批系统允许控制代理的文件修改和命令执行。

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MIT安东尼奥·托拉尔巴教授当选2025 ACM Fellow

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MIT安东尼奥·托拉尔巴教授当选2025 ACM Fellow

  • 计算机视觉和机器学习领域的世界级权威
  • 三名MIT校友也当选ACM Fellow
  • ACM Fellow是计算领域最高荣誉

发生了什么？

MIT电气工程与计算机科学系的安东尼奥·托拉尔巴教授当选为2025 ACM Fellow。[MIT News] 托拉尔巴教授因在计算机视觉、机器学习和人类视觉认知领域的贡献而获得认可。与他一同入选的还有三名MIT校友（艾坦·阿达尔、乔治·坎迪亚、徐锡权·爱德华）。

ACM Fellow是授予在计算和信息技术领域取得杰出成就的专家的最高荣誉。[ACM] 托拉尔巴教授也是MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和脑、心智与机器中心（CBMM）的首席研究员。

为什么重要？

托拉尔巴教授的研究目标是”构建像人类一样感知世界的系统”。这是自动驾驶、医学影像分析、机器人等AI应用领域的核心技术。他合著了800多页的教科书《Foundations of Computer Vision》，曾任MIT Quest for Intelligence和MIT-IBM Watson AI Lab主任。

特别值得注意的是，他的研究不仅限于学术成果。2021年当选AAAI Fellow、2022年获加泰罗尼亚理工大学荣誉博士学位等，他在学术界的影响力得到广泛认可。作为MIT AI与决策领域的教授负责人，他也在培养下一代AI研究人员。

未来会怎样？

计算机视觉正在成为多模态AI的核心支柱。像托拉尔巴教授这样的专家领导的研究预计将推动更精密的视觉识别系统开发。结合MIT强大的AI研究生态系统，工业应用案例也有望扩大。

常见问题（FAQ）

Q: 什么是ACM Fellow？

A: ACM Fellow是国际计算机学会（ACM）授予的最高荣誉。授予在计算和信息技术领域取得杰出成就或对社区做出卓越贡献的专家。每年全球只有少数研究人员获得此荣誉。

Q: 安东尼奥·托拉尔巴教授的主要研究领域是什么？

A: 托拉尔巴教授研究计算机视觉、机器学习和人类视觉认知。他的目标是构建像人类一样感知世界的AI系统。他在CSAIL和脑、心智与机器中心进行研究，并在MIT领导AI领域的教授团队。

Q: 一同当选的MIT校友有谁？

A: 艾坦·阿达尔（1997级）、乔治·坎迪亚（1997级）、徐锡权·爱德华（硕士2001年、博士2005年）也当选为2025 ACM Fellow。他们也因在计算领域的杰出成就而获得认可。

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Google-Apple AI交易 年价值10亿美元

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Google-Apple AI交易 年价值10亿美元

  • Apple将Google Gemini引入Siri
  • 1.2万亿参数定制模型
  • 2月底发布iOS 26.4测试版

发生了什么

Apple正在将Google Gemini整合到Siri中 这笔交易每年价值10亿美元[1] 定制模型拥有1.2万亿参数 比Apple自有系统大8倍 Alphabet在财报中披露了这一消息 但回避了投资者的后续提问[2]

为什么重要

Google每年向Apple支付200亿美元以保持默认搜索引擎地位 现在又增加了AI合作 与Anthropic要求的15亿美元相比[1] Google的10亿美元合同是战略性胜利

接下来会怎样

蒂姆库克表示更个性化的Siri今年将推出 将在2月底的iOS 26.4测试版中亮相 但Gmail访问将不可用

常见问题 FAQ

Q: 交易规模是多少

A: 每年10亿美元 低于Anthropic的15亿美元要价

Q: 新Siri何时推出

A: 2月底iOS 26.4测试版 包含屏幕理解和个人上下文功能

Q: 为什么回避问题

A: 可能是因为保密协议和反垄断监管担忧

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谷歌年收入突破4000亿美元：AI驱动的历史性业绩

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谷歌年收入突破4000亿美元：AI驱动的历史性业绩

  • Alphabet成为首家年收入达4000亿美元的公司
  • Google Cloud增长48%
  • 2026年计划投资1850亿美元用于AI

发生了什么？

Alphabet公布了2025年第四季度业绩。年收入首次突破4000亿美元。[CNBC] 云业务猛增48%，引领增长。[Benzinga]

为什么重要？

云业务48%增速超越AWS和Azure。Gemini用户突破7.5亿，服务成本降低78%同样引人注目。[9to5Google]

接下来会怎样？

2026年预计资本支出1850亿美元。科技巨头的AI军备竞赛正式开启。

常见问题（FAQ）

Q: 云业务快速增长的原因？

A: 企业正在采用云服务进行AI训练和推理。TPU和Gemini是核心驱动力。

Q: 大规模投资有什么影响？

A: 短期内利润率承压，但市场将AI投资视为必要条件。

Q: Gemini 7.5亿用户意味着什么？

A: 在与ChatGPT的竞争中表现出色。平台整合是其优势所在。

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Gemini 3，AI国际象棋冠军：游戏竞技场扩展至扑克和狼人杀

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Gemini 3登顶Game Arena国际象棋排行榜

  • Google DeepMind Game Arena新增扑克和狼人杀
  • Gemini 3 Pro和Flash横扫三项游戏排行榜
  • Hikaru Nakamura、Doug Polk等参与三天直播

发生了什么？

Google DeepMind扩展了AI基准测试平台Game Arena。在现有国际象棋的基础上，新增了扑克和狼人杀。[Google Blog] Gemini 3 Pro和Gemini 3 Flash在三项游戏中均获得第一名，横扫排行榜。

扑克采用Heads-Up No-Limit Texas Holdem格式进行。GPT-5.2、Gemini 3、Claude共进行了90万手牌。[Doug Polk] 狼人杀是首个完全通过自然语言进行的团队游戏，需要在不完全信息中通过对话进行推理。

为什么重要？

国际象棋测试逻辑思维。但扑克和狼人杀不同。扑克需要风险管理和虚张声势，狼人杀则需要社会推理和说服力。[ChromeUnboxed] 这成为评估AI软技能的新标准。

Gemini 3相比Gemini 2.5在国际象棋中表现出显著的性能提升。代际间的快速能力提升得到确认。[The Decoder] Gemini模型在战略棋盘游戏中占据优势。

接下来会怎样？

2月2日至4日举行了为期三天的直播锦标赛。国际象棋特级大师Hikaru Nakamura和扑克传奇Liv Boeree、Doug Polk共同主持。[Kaggle] 最终扑克排行榜于2月4日在kaggle.com/game-arena公布。

Game Arena有望成为评估AI模型多方面能力的标准基准。它不仅测试计算能力，还测试策略、心理和谈判技能。

常见问题（FAQ）

Q: Game Arena有哪些AI模型参与？

A: GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude等主要AI模型参与。Gemini 3系列在所有游戏中均获得第一名。

Q: 狼人杀游戏如何进行？

A: 这是一个完全通过自然语言对话进行的团队社会推理游戏。AI模型必须通过对话区分村民和狼人。

Q: 在哪里可以查看Game Arena结果？

A: 可以在kaggle.com/game-arena查看完整排行榜和各游戏排名。