Google 展示开发者用 Gemini 3.8 Flash 做的四个项目
Google 介绍开发者用 Gemini 3.8 Flash 构建的实验项目,包括卫星与轨道火箭路径模拟、将日本传统青海波纹样转成动态水墨画、用四阶段提示词生成霸王龙骨架,以及从零搭建自动变速箱交互模型。
推荐理由:官方给出 Gemini 3.8 Flash 相对 3.7 Flash 的能力提升方向,并附四个开发者实测案例,可据此判断它在复杂多步任务上的表现。
Google 介绍开发者用 Gemini 3.8 Flash 构建的实验项目,包括卫星与轨道火箭路径模拟、将日本传统青海波纹样转成动态水墨画、用四阶段提示词生成霸王龙骨架,以及从零搭建自动变速箱交互模型。
推荐理由:官方给出 Gemini 3.8 Flash 相对 3.7 Flash 的能力提升方向,并附四个开发者实测案例,可据此判断它在复杂多步任务上的表现。
清华交叉信息研究院助理教授徐梦迪在播客中提出,机器人可通过 in-context learning(ICL)在新环境中经一两次交互当场学会新任务,且越学越快。她同时讨论了预训练天花板、真正的泛化、Scaling Law 的信号与陷阱,以及数据闭环的“鸡生蛋”难题。
Next Token 播客回顾 8 月 27 日至 9 月 3 日的 AI 新闻,讨论 GLM 5.3 Flash、Qwen 3.8 Flash Next、MiniMax H3 等新模型密集发布后,竞争转向“便宜且够用”的斩杀线。节目还探讨常驻云端 Agent、Token 经济,以及 Astra 会用电脑是否算 AGI。
Kimi K3 是有效扩展到 2.8T 总参数并全量开源的 MoE 模型,清华博士候选人孙宇涛领读其技术报告,串联讲解十余篇相关论文。报告覆盖线性注意力、Gated MLA、Attention Residuals、Stable LatentMoE 与 Muon 等架构创新,以及预训练、多教师 On-Policy 蒸馏和 KDA Kernel 等基础设施。
Evolvent AI 联合创始人孟繁青在访谈中提出,国内模型真正的特色并非工程化的 Post-training,而是 Pre-training 阶段被资源限制倒逼出的架构创新,蒸馏只是加速手段而非国模变强的决定性因素。
Inferact 联合创始人兼首席科学家游凯超在访谈中回顾了 vLLM 从伯克利校园开源项目演化为公司的近 3 年历程,Inferact 今年初获得 1.5 亿美元种子轮融资。他谈及开源项目商业化后的抉择与转变,以及 AI Infra 与模型结构、Harness Engineering 联合设计时代下的 Co-design 思路。
生数科技张金涛在播客中介绍其团队月初发布的实时交互视频模型 Vidu S1,上传一张照片即可生成可实时视频通话的 AI 角色,支持无限时长,实现 540P、25–42 FPS 并能在消费级显卡上运行。
Aether AI 创始人黄碧薇提出「因果世界模型」路线,认为视频生成、3D 生成、JEPA 三条被广泛称为世界模型的路线之外还有第四条。她给 VLA 打 5 分、WAM 打 6.5 分,称 WAM 只是比 VLA 好但注定到不了终点的中间态。Aether AI 近期完成 2000 万美金天使轮融资,将因果 AI 用于 Physical AI 与机器人大脑。
前Anthropic、现Google DeepMind研究科学家姚顺宇在访谈中回顾了参与Claude 3.7、4.5和Gemini 3开发的经历,并直言AI个人英雄主义时代已经过去,如今是集体主义的故事。他还谈及预训练未到头、Coding爆发、"硬蒸"与"聪明的蒸"等技术话题,以及从理论物理转行AI的心路。
俄亥俄州立大学计算机系教授、NeoCognition 创始人苏煜在访谈中复盘了 Agent 技术演进史,梳理出从 Logical Agent(1960-90s)、Neural Agent、Semantic Parsing 到 Language Agent 的脉络,并称过去三年 Language Agent 的发展速度超过此前几十年。
18岁的涂津豪是 DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者,每天和 AI 对话约 2 小时。他判断下一代 AI 产品的三个核心方向是主动式 AI、context-aware 的 Memory,以及比 Benchmark 更重要的 Model Character,并认为 Continual Learning 是 2026 的关键方向。
张小珺与广密在《全球大模型季报》第8集跨年对谈中提出,Pre-training scaling 已接近尾声,Online Learning 是继预训练和 RL 之后的第三个范式,可能才是唯一重要的真问题。
真格基金管理合伙人戴雨森提出 2026 年关键词为"The Year of R",即 Return、Research、Remember 与多模态 Reasoning,认为这将是现实与回调之年。
张小珺发布与理想创始人兼CEO李想的第二次3小时访谈完整版,录制于2025年4月。李想以“CEO大模型”自比,按MoE架构调用技术、战略、组织三位“专家”,谈及理想自研基座大模型、VLA三阶段训练、每1万公里验证成本从18万降至4000元,以及记忆程序、能量与亲密关系等话题。
美团光年之外产品负责人谢青池用一年多啃完200多篇AI论文后,从中精选36篇经典,以4小时讲解开源自己的论文探索之旅。
京东健康探索研究院首席科学家王国鑫介绍「京医千询2.0」大模型与「AI医院」的研发应用,该模型实现三大进化:大量使用合成数据并向行业开放可模拟真实医患对话的Agent、单模型内同时支持CT/MRI/X光等影像理解、从简单推理升级为可追溯证据来源的循证推理。京东健康每天有49万次医疗服务咨询,其底气在于拥有实体医疗机构、药品供应链和30分钟送药上门能力。
月之暗面创始人兼CEO杨植麟在播客中复盘了7月发布的Kimi K2:一个基于MoE架构的开源编程与Agentic大语言模型,重点在token efficiency与Agentic泛化能力,并采用Muon优化器。他谈到Kimi从闭源转向开源,认为基于FLOPs的scaling仍是更有效路径,多模态不应损伤"脑子"。
硅谷 AI 叙事核心指标已从 Scaling Law 转向 Token 消耗,行业竞争从比模型更聪明转向拼谁能把已有智能用得更好、更快、更省,Infra 将成为下一个主战场。节目还复盘了 GPT-5 发布、Agent 热潮冷却、Meta 抢人大战等半年变化,并讨论了英伟达估值、A 股牛市与散户角色等二级市场话题。
俄亥俄州立大学在读博士郑博元逐段解读 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder 三份技术报告及 Manus 技术博文,对比其 Agent 技术路线。内容涵盖 Agent 的感知与行动定义、Coding/Search/Tool-Use/Computer Use 四类划分,以及合成数据、强化学习、安全三大训练环节。
阶跃星辰首席科学家张祥雨在播客中回顾多模态研究10年历程,并预判未来两年将出现2个“GPT-4时刻”。他透露训练中发现模型推理能力(尤其数学)随规模先升后降,认为这是next token prediction的本质缺陷,解决方案是引入RL。他还提出o1范式本质是Meta-CoT,下一个“GPT-4时刻”指向模型的在线学习与自主学习。
Sheet0 创始人王文锋在播客对谈中提出,Agent 的三要素是 LLM、Context 和 Tool Use,并梳理了 Function Call、MCP、A2A、Computer Use、Browser Use 等工具调用方案的差异与优劣。他认为脱离 RL,Agent 就不成立,并称 AI Coding 是大模型的「灵巧手」。Sheet0 已开放 waiting list 申请,即将内测。
清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇逐篇讲解机器人基座模型与 VLA(Vision-Language-Action Model,视觉语言动作模型)经典论文,梳理从用 LLM 替代 Planning、VLM 替代 Perception 到为机器人预训练基础模型的两阶段路径。
广密在《全球大模型季报》2025年Q1特辑中重新坚信Pre-training,认为只有预训练决定模型内在上限,Post-training+RL只是加强。他提出AGI主线是智能提升,ChatGPT只是山脚第一站,接下来Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、Robotics才是后续山头,并称Manus平均消耗70-80万Token。
播客邀请 MIT 计算机科学与人工智能实验室在读博士松琳,逐篇解读 DeepSeek、Kimi 同天发布的两篇注意力机制论文及 MiniMax 春节前的相关论文。
前 Meta 应用强化学习组负责人、Pokee AI 创始人兼 CEO 朱哲清提出一种"RL 做核心、LLM 做翻译"的 Agent 架构,认为直接用 LLM 做不出规划型 Agent。其团队已在电商领域做出通用型 Agent,通过 self-play 让 Agent 学会调用上千个底层 API,体验相当于一名资深网站负责人,且训练与推理成本都很低。
42章经创始人曲凯与家族办公室资深从业者莫傑麟对谈,将 Sora 与英伟达统一到 AI 发展的叙事框架下讨论。节目提出 AI 1.0 阶段靠 Scaling law、1.5 阶段靠 Scale in & Scale out、2.0 阶段靠应用大爆发,并认为当前正处于 1.0 到 1.5 的交替过程中。两人还讨论了英伟达股价的可持续性、国内大模型与 OpenAI 的差距,以及行业洗牌下谁领先谁出局。
OpenAI 发布新成果,用其发明的通用强化学习算法 PPO 训练一支 5 个智能体的队伍玩 Dota,并击败了半职业选手。这些智能体对两周前的旧版本胜率稳定在 90-95%,训练过程没有使用人类对局数据,而是通过自我对弈学会游戏。Sam Altman 认为这表明只要有足够算力和能还原问题的模拟环境,深度强化学习就能解决极难的问题,并有望应用于更接近真实世界的环境。
推荐理由:OpenAI 用 PPO 训练 5 个智能体在 Dota 中击败半职业选手,可了解自我对弈与算力规模在复杂决策任务中的作用。