当地时间 2 月 19 日，Google 曝光 Gemini 3.1 Pro 最新模型。在 ARC-AGI-2 这个公认的推理基准测试中，Gemini 3.1 Pro 拿到了 77.1% 的分数。什么概念？它的前辈 Gemini 3 Pro 只有 31.1%，就连专门用来「深度思考」的 Gemini 3 Deep Think 也只有 45.1%。
今天凌晨，Google 发布 Gemini 3.1 Pro。核心提升在推理能力，ARC-AGI-2（抽象推理基准）从 3 Pro 的 31.1% 跳到 77.1%，翻了一倍多，GPQA Diamond（科学知识推理）从 91.9% 提到 94.3%
但考虑到在代码领域，如何做好记忆与检索，相比其他场景又有所不同，因此，基于 memsearch CLI ，我们同时也为Claude Code 做了个永久记忆的 plugin——memsearch ccplugin（可适用所有AI coding软件）。
当我们解一道复杂的数学题或观察一幅抽象图案时，大脑往往需要反复思考、逐步推演。然而，当前主流的深度学习模型却走的是「一次通过」的路线——输入数据，经过固定层数的网络，直接输出答案。
2026 开年至今，人工智能圈子最火的是一只小龙虾 Clawdbot 。
Contrary 是一家成立于 2018 年的美国风险投资公司，由 Eric Tarczynski 创办，自成立以来，其以“人才驱动＋研究驱动”为核心方法论，在全球顶级高校铺设了庞大的人才网络，通过识别最优秀的年轻技术人才来发现投资机会。
在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下，真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。
大家好，我是鲁工。 Vibe Coding概念火了之后，顺带在很多领域兴起了Vibe的潮流。比如Vibe PPT、Vibe Video，以及我今天要聊的Vibe Researching。
周伯文还详细介绍了上海 AI 实验室近年来开展的前沿探索与实践，包括驱动 “通专融合” 发展的技术架构 ——“智者”SAGE（Synergistic Architecture for Generalizable Experts），其包含基础、融合与进化三个层次，并可双向循环实现全栈进化；支撑 AGI4S 探索的两大基础设施“书生”科学多模态大模型 Intern-S1、“
行业内许多人认为AI 模型市场的赢家早已确定：大型科技公司将主导市场（谷歌、Meta、微软，以及部分亚马逊业务）并联合其选择的模型开发商，主要是 OpenAI 和 Anthropic。
