《紐約時報》報導，中國人才對美國的 AI 研究有著不可或缺的影響。若非這些才華橫溢的中國研究人員的加入，硅谷的公司在全球 AI 競爭中將面臨落後的風險。今年 6 月，Meta 的 CEO 馬克·扎克伯格宣布成立超級智能實驗室，並介紹了 11 位加入該計劃的 AI 研究員，目標是開發超越人類大腦的 AI。

中國工程人才的重要性

這 11 位研究人員均為在美國以外地區接受教育的移民，根據《紐約時報》獲得的一份備忘錄，當中有 7 人出生於中國。儘管美國企業高管和政府官員長期以來將中國視為 AI 發展的“敵人”，但事實上，美國許多開創性的研究都是由中國人才推動的。

研究顯示，出生並在中國接受教育的研究人員在美國的頂尖 AI 實驗室中發揮了重要作用。儘管特朗普政府收緊了移民政策，這些人才仍在推動產業界和學術界的 AI 研究。來自不同機構的兩項研究詳細展示了美國科技產業在多大程度上依賴來自中國的工程師，特別是在 AI 領域。2020 年，保爾森基金會的一項研究估計，中國的 AI 研究人員佔全球頂尖 AI 人才的近三分之一，其中大多數在美國公司和大學工作。

隨著扎克伯格積極招募 AI 人才，卡內基國際和平基金會的研究顯示，這些中國研究人員絕大多數仍在美國機構任職。

2019 年，一項針對 100 名在美國高校或企業工作的頂尖中國研究人員的調查顯示，有 87 人仍在美國從事研究。分析師馬特·希恩表示：“美國 AI 產業是中國人才的最大受益者。”他指出，儘管近年來面臨各種緊張局勢，這些研究人員依然選擇留在美國。

中美兩國之間的合作仍然活躍。根據 alphaXiv 的研究，自 2018 年以來，中美兩國的聯合研究頻率高於世界上其他國家的合作。希恩認為，招募中國人才的好處遠超過潛在風險。他警告，如果特朗普政府進一步收緊對中國人才的政策，將可能嚴重損害美國的科研發展。

美國的科技公司在 AI 研究上高度依賴中國人才。Meta 的新員工經常被開玩笑地告知需要學會兩種語言：Hack 和中文普通話。今年，Meta 申請了 6,300 個 H1-B 簽證，僅次於Amazon。根據 alphaXiv 的數據，自 2018 年以來，Meta 與中國機構合作發表了至少 28 篇重要研究論文。

此外，許多其他科技公司如 Apple、Google 和 Microsoft 也與中國機構合作發表了多篇研究論文。儘管中國研究人員在美國的學習和工作環境變得更加困難，但卡內基國際和平基金會的研究顯示，一些頂尖的中國研究人員在美國機構工作後回到中國的科研機構。

然而，上個月，中國研究員姚順宇在博客中表示，他因不滿公司高管將中國視為安全威脅而離開舊金山的創業公司 Anthropic，轉而加盟 Google。他強調自己強烈反對這些反華言論，並表示無法在這樣的環境下繼續工作。

TikTok 宣佈將在其「為你推薦」頁面上推出 AI 生成內容（AIGC）數量調節新選項，讓用戶能夠自主決定在推薦流中看到多少 AI 生成的內容。同時，TikTok 也引入了更智能的 AI 內容標註技術。

新功能介紹

新的 AIGC 調節功能整合在應用內的「主題管理」工具中。用戶不僅可以選擇感興趣的內容主題，如舞蹈、體育、美食等，還可以針對 AI 生成內容進行個性化推送頻率的調整。TikTok 官方表示，這項設置旨在幫助用戶豐富和優化內容體驗，而不會徹底刪除或替換特定類型的內容。

隨著 O

penAI 和 Meta 等公司在 AI 內容相關平台上的佈局，Meta 於今年九月推出了名為「Vibes」的短視頻 AI 內容推薦流，而 OpenAI 亦發佈了「Sora」平台，主打生成和分享 AI 短視頻。自 Sora 上線以來，大量逼真的 AI 生成視頻涌現於 TikTok，許多用戶也利用 AI 工具製作歷史、娛樂等主題的視覺內容。

TikTok 指出，有了這項新控制，喜歡 AI 內容的用戶可以看到更多相關內容，而希望減少 AI 元素的用戶也能相應調低推送比例。用戶可在設置中選擇「內容偏好」，進入「主題管理」界面後，通過滑動條調整 AI 生成內容等各類主題的推送比例。

這項功能將在未來幾周陸續推送至所有用戶。

此外，為提升 AI 內容標註的準確性，TikTok 現正測試一種「隱形水印」技術。此前 TikTok 已要求創作者為逼真的 AI 生成內容加標，並採用 C2PA 協作開發的「內容憑證」技術，將 AI 內容信息嵌入元數據。但 TikTok 指出，一旦內容被重新上傳或編輯於其他平台，相關標籤可能會丟失。

「隱形水印」僅 TikTok 可識別，外部難以移除。未來 TikTok 將在其 AI 工具（如 AI Editor Pro）生成的內容，以及採用 C2PA「內容憑證」的上傳內容中嵌入該類水印，為 AI 內容標註增加防護。

平台也將繼續讀取 C2PA 元數據，確保 AI 標籤的持續有效。

為強化 AI 素養教育，TikTok 還宣佈啟動一項規模達 200 萬美元的 AI 學習基金，面向包括 Girls Who Code 等公益團體，用於製作傳播 AI 知識及安全教育相關內容。

Anthropic 今日宣布，與Microsoft擴展戰略合作關係，旗下 Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5 及 Opus 4.1 三大人工智能模型已在 Microsoft Foundry 正式上線公測，Azure 客戶現可通過 Foundry 平台構建企業級生產應用與智能代理，充分利用Microsoft生態體系中的 AI 優勢。

Microsoft環境中的 Claude 模型

此次合作使企業可直接在熟悉的Microsoft環境中部署 Claude 模型，應用於代碼開發、智能辦公等多項場景。不僅如此，開發者還能在 Microsoft Foundry 中使用 Claude Code 這一 AI 編程助手，提升項目開發自動化水平。除了在 Microsoft 365 Copilot 中的原有集成——如 Copilot Studio 平台裡的 Researcher 多步研究智能體，以及自定義 AI 代理功能——Microsoft Excel 的 Agent Mode 現也支持調用 Claude，用戶可在 Excel 表格中直接利用 Claude 生成公式、分析數據、發現錯誤並優化解決方案。

對於已深度投資 Microsoft Foundry 與 Microsoft 365 Copilot 的企業用戶而言，這些集成極大簡化了 AI 採購流程，無需與多方廠商分別簽約或單獨結算，大幅壓縮部署周期。Claude 在 Microsoft Foundry 的部署采用無伺服器技術，由 Anthropic 負責運維，開發者可通過 Foundry 平台 API 與工具快速上線。即刻開始構建：支持 Foundry 的多種 API、開發工具與工作流。無縫銜接 Azure 協議：適用於 Azure 消費承諾（MACC），直接納入現有賬務體系，無需單獨審批。

多語言接入：支持 Python、TypeScript 與 C# SDK，並兼容 Microsoft Entra 認證。

目前 Claude 模型已通過全球標準部署正式上線，並按標準 API 價格計費，美國本地數據區即將推出。具體價格及方案可參見 Anthropic 官網。針對不同場景，Microsoft客戶可靈活選擇 Claude 前沿模型：

以上所有模型均可在 Foundry 平台支持 Claude 開發者工具，如代碼執行、網頁檢索、在線抓取、智能引用、視覺分析、工具調用、提示緩存等更多功能。開發者可查閱官方文檔了解完整特性。目前，Claude 已在 Microsoft Foundry 開放公測，用戶可訪問 Foundry 目錄部署 Sonnet 4.5、Haiku 4.5 或 Opus 4.

1 模型，或參考官方文檔深入了解詳情。

Google Gemini 3 正式發佈，初步體驗顯示其性能完全超越了 GPT-5 和 Claude sonnet 4.5，無論在編程還是寫作方面都達到了 T0 級別。這次更新可謂是自 OpenAI 發佈 ChatGPT 以來最令人興奮的事件，使用者已可在 Gemini App 和 Google AI Studio 中體驗。

Gemini 3 的核心特性

Google 將 Gemini 3 定義為“通往 AGI 之路的又一大步”。該系統在多模態理解上全球領先，並且是 Google 迄今為止最強大的智能體和“Vibe Coding”模型。

此次發佈包括兩個核心版本：Gemini 3 Pro（即日預覽上線）和增強推理模式的 Gemini 3 Deep Think。

同時，Google 宣布 Gemini 3 將全面接入 Google 生態系統，涵蓋從搜索到 AI Studio，再到全新的 Agent 開發平台 Google Antigravity。

在性能方面，Gemini 3 Pro 在每一項主流 AI 基準測試中都大幅超越了 Gemini 2.5 Pro，具體數據如下：

官方強調，Gemini 3 Pro 不再僅僅是簡單的問答系統，而是能夠理解語境和意圖，能夠讀懂文字、圖像，甚至能通過生成代碼將晦澀的科學概念轉化為高保真的可視化效果。

此外，Gemini 3 Deep Think 模式是為了解決最複雜的難題而設計的，測試數據顯示其性能進一步超越了 Pro 版本，具體數據如下：

隨著 Gemini 3 的發佈，Google 還推出了全新的 Agent 開發平台 Google Antigravity，將 Agent 提升至核心地位，具備自主權和強大的工具使用能力。這一平台不僅集成了 Gemini 3 Pro，還結合了最新的 Gemini 2.

5 Computer Use 模型和頂級圖像編輯模型 Nano Banana。

在編碼能力基準測試中，Gemini 3 的表現同樣出色：

Gemini 3 不僅面向開發者，還旨在幫助普通用戶學習、構建和規劃各類工作。學習方面，它能綜合處理文本、圖像、視頻、音頻和代碼，並支持生成式 UI 體驗，能即時生成交互式工具和沉浸式視覺布局。

Google 宣布，這是首次在發佈首日將新一代 Gemini 模型引入搜索。普通用戶可透過 Gemini App 及搜索中的 AI 模式使用，開發者則可通過 Google AI Studio、Google Antigravity、Gemini CLI 及 Vertex AI 訪問，企業用戶可通過 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 訪問。

Deep Think 模式將在未來幾周向 Ultra 訂閱用戶開放。

Google 正式發佈了 Gemini 3 Pro，這一消息來得相當突然，且相對低調。雖然在此之前，Google 推出了圖片編輯模型 Nano Banana，提升了一些存在感，但在基座模型方面，Google 靜默了過久。過去這大半年，業界更多討論的是 OpenAI 的新動作，或是 Claude 在代碼方面的表現，卻鮮有提及已經有 8 個月沒有版本號更新的 Gemini。

儘管 Google 的雲業務和財報表現不錯，但在 AI 開發者的核心圈子中，Google 的影響力似乎逐漸被削弱。不過，小榜在第一時間體驗過 Gemini 3 Pro 後發現，這款產品並未讓人失望。

目前的 AI 賽道已經不再僅僅依賴於參數量的競爭，業界正聚焦於應用、落地及成本的優化。Google 能否適應新版本和新環境，仍是一個未知數。

Gemini 3 Pro 的自我評價

當我要求 Gemini 3 Pro 用一句話形容自己時，它這樣回答：“不再急於向世界證明自己有多聰明，而是開始琢磨如何讓自己變得更有用。”——Gemini 3 Pro 在 LMArena 排行榜上以 1,501 的 Elo 分數登頂，創下 AI 模型在綜合能力評估中的新紀錄。這一成績相當優秀，就連奧特曼也在社交媒體上發表祝賀。

在數學能力測試中，該模型在 AIME2025（美國數學邀請賽）的代碼執行模式下達到了 100% 的準確率；在 GPQADiamond 科學知識測試中，Gemini 3 Pro 的準確率為 91.9%。MathArenaApex 數學競賽的測試結果顯示，Gemini 3 Pro 獲得了 23.4% 的得分，而其他主流模型的得分普遍在 2% 以下。此外，在名為 Humanity’s Last Exam 的測試中，該模型在不使用工具的情況下達到了 37.5% 的得分。

Google 在此次更新中引入了名為 “vibecoding” 的代碼生成功能，允許用戶通過自然語言描述需求，系統隨後生成相應的代碼和應用程序。

在 Canvas 編程環境的測試中，用戶描述“製作一個可以調節轉速的電風扇”後，系統在約 30 秒內生成了完整代碼，包括旋轉動畫、速度控制滑塊和開關按鈕。

在交互方式上，Gemini 3 Pro 增加了 “生成式界面”（Generative UI）功能，能根據查詢內容自動生成定制化的界面佈局。例如用戶詢問量子計算相關問題時，系統可能生成包含概念解釋、动态图表和相關論文鏈接的交互式界面。

此次發佈還包含了名為 Gemini Agent 的智能體系統，目前處於實驗階段。該系統可以執行多步驟任務，並連接到 Gmail、Google Calendar 和 Reminders 等 Google 服務。

在收件箱管理場景中，系統可以自動篩選郵件、標記優先級和起草回覆。旅行規劃方面，用戶只需提供目的地和大致時間，系統會查詢日曆、搜索航班和酒店選項，並添加行程安排，該功能目前僅向美國地區的 Google AI Ultra 訂閱用戶開放。

在多模態處理方面，Gemini 3 Pro 基於稀疏混合專家架構構建，支持文本、圖像、音頻和視頻輸入。模型的上下文窗口為 100 萬 token，意味著可以處理較長的文檔或視頻內容。加拿大勞瑞爾大學歷史學教授 Mark Humphries 的測試顯示，該模型在識別 18 世紀手寫文稿時的字符錯誤率為 0.

56%，相比前代版本降低了 50% 到 70%。

Google 表示，訓練數據包括公開網絡文檔、代碼、圖像、音頻和視頻內容，後訓練階段使用了強化學習技術。Google 還推出了名為 Gemini 3 Deep Think 的優化版本，專門用於複雜推理任務。該模式目前正在進行安全評估，計劃在未來幾周向 Google AI Ultra 訂閱者開放。

在 Google Search 的 AI 模式中，用戶可以點擊 “thinking” 選項卡查看該模式的推理過程。與標準模式相比，Deep Think 模式會在生成回答前進行更多步驟的分析。

除了官方提供的資料外，還將 Gemini 3 Pro 和 ChatGPT-5.1 進行了對比。在生成圖片方面，ChatGPT-5.1 在我提出的提示詞 “給我生成一張 iPhone 17” 的表現上更符合需求，因此這回合由 ChatGPT-5.1 胜出。

在智能體水平的對比中，提示詞為 “去給我研究研究字母榜這個微信公眾號，然後評論一下這個號的水平”。雖然主觀上更喜歡 Gemini 3 Pro 的解讀，但 ChatGPT-5.1 能更客觀地指出小榜的不足之處。

在代碼能力方面，選擇了 GitHub 上最近星數高的項目 LightRAG，這是一個通過整合圖結構來增強上下文感知和高效信息檢索的項目。

提示詞為 “跟我說說這個項目如何”。同時，Gemini 3 Pro 也獲得了業內人士的高度評價。

儘管 Gemini 3 Pro 發佈得相當低調，實際上 Google 已經為其預熱了相當長時間。Google CEO 皮查伊在第三季度財報電話會上曾提到：“Gemini 3 Pro 將在 2025 年內發佈。”雖然沒有具體日期和詳細信息，卻拉開了科技行業一場營銷大戲的序幕。

隨著 10 月的到來，各種“意外洩露”接踵而至。從 10 月 23 日開始流傳的日曆中，內部日曆截圖顯示了 “Gemini 3 Pro Release” 的消息。

此外，開發者在 Vertex AI 的 API 文檔中發現了 “gemini-3-pro-preview-11-2025” 的字樣，Reddit 和 X 上也出現各種截圖。

這些洩露似乎偶然，實則構成了一場精心編排的預熱，每次洩露都恰到好處地展示了 Gemini 3 Pro 的某項核心能力，進一步提升了期待值。Google 官方帳號的態度則顯得耐人尋味，他們會轉發社區的討論，使用“即將到來”的措辭來吊人胃口，但始終不肯透露具體的日期。

經過近一個月的預熱，Google 最終將 Gemini 3 Pro 推了出來。

然而，儘管 Gemini 3 Pro 性能強勁，但 Google 的更新頻率讓人有些焦急。早在今年 3 月，Google 就發佈了 Gemini 2.5 Pro 的預覽版本，隨後又推出了 Gemini 2.5 Flash 等衍生版本。直到 Gemini 3 Pro 問世，Gemini 系列在此期間並未有任何版本號的更新。

與此同時，Google 的競爭對手並不會等待 Gemini。OpenAI 在 8 月 7 日推出了 GPT-5，並在 11 月 12 日進一步升級至 GPT-5.1。此外，OpenAI 還推出了自己的 AI 瀏覽器 Atlas，直指 Google 的市場。

Anthropic 的迭代速度更為密集，從 2 月 24 日的 Claude 3.7 Sonnet 到 10 月 15 日的 Claude Haiku 4.5，這一系列的攻勢讓 Google 感到壓力。儘管目前看來，Google 似乎挺住了。

Google 耗時 8 個月才更新 Gemini 3 Pro 的原因，可能來自於人員的變更。2025 年 7 月至 8 月，Microsoft對 Google 發起了一波猛烈的人才攻勢，成功招募了 20 多名 DeepMind 的核心專家和高管，包括負責核心 AI 產品的高管和 Gemini 的核心工程負責人。

另外，Google Nano Banana 團隊曾表示，在發佈 Gemini 2.5 Pro 之後，他們一直在專注於 AI 生圖領域，這讓基座模型的更新進程放緩。Google 認為，只有成功攻克角色一致性、語境編輯和文字乱码這三個生成圖片領域的難題，才能讓基座模型的表現更佳。

回顧 Gemini 3 Pro，雖然它是一份合格的答卷，但在如今競爭激烈的 AI 戰場，僅僅及格早已不夠。Google 既然選擇在此時交卷，就必須面對最苛刻的評閱者，那些已被競品“喂刁”了口味的用戶和開發者。接下來的幾個月，將不是模型參數的比拼，而是生態整合能力的較量。

Google 這頭大象不僅要學會跳舞，還得跳得比所有人都快。

仁新機器人 CEO 胡豪杰在 2025 中國新能源產業高質量發展論壇上表示，目前全球範圍內沒有一家企業能夠製造出「完全像人一樣的」智能機器人。他指出，宇樹機器人在「具身小腦」層面表現優異，硬件已處於全球領先水平。然而，在「具身大腦」——即機器人的自主感知、認知與決策系統這一關鍵領域，仍然是主要的難點。

人形機器人行業是近年來科技領域中發展最為迅猛的前沿方向之一，它融合了人工智能、機械工程、電子技術、材料科學等多學科的尖端成果。作為新興科技產品，儘管全球機器人產業鏈完整，但目前市場上誕生的人形機器人，技術層面上仍停留在新產品對外發佈、應用場景驗證測試階段，商業層面上尚未實現大規模量產和商業落地。

在 8 月舉辦的 2025 世界機器人大會上，宇樹科技 CEO 王興興表示，機器人行業今年以來發展速度驚人，但智能機器人當下及未來最關鍵的挑戰是「具身智能機器人大模型」。其發展仍然比較緩慢、架構不統一，尚未出現重大突破，類比 AI 大語言模型的發展，仍然處於「ChatGPT 誕生前的 1-3 年」。

同時，王興興還在會上分享了未來 2-5 年智能機器人技術的三大重心方向，分別是：統一、端到端的智能機器人大模型；更低成本、更長壽命的硬件及超大批量量產；以分佈式為主的低成本、大規模算力。