Redis之父Salvatore Sanfilippo的AI年终反思#

Redis创始人Salvatore Sanfilippo分享了对AI发展的八点深度反思。他指出，2025年“随机鹦鹉”的说法已不再被普遍接受，LLM在各项考试中表现卓越并形成内部概念表征。思维链被低估，它通过内部表征采样和强化学习有效提升模型表现。可验证奖励的强化学习打破了算力瓶颈，使模型能无限自我提升。程序员普遍接受AI辅助编程，将其视为“同事”或“独立智能体”。Transformer架构依然是通向AGI的有效路径，且思维链并未改变LLM的本质。此前反LLM的ARC测试如今也证明了LLM的抽象推理能力。最后，他警示未来20年AI的根本挑战在于避免灭绝风险。

Codex正式支持Skills机制，解决规划模式痛点#

Codex近期正式引入了“Skills”机制，解决了其长期以来不支持规划（Plan）模式的痛点。现在，用户只需在Prompt中添加$plan即可调用内置的规划技能；对于更复杂的规划需求，还可以使用execplan功能。这一更新有望大幅提升Codex在复杂任务处理和自主规划方面的能力，使编程辅助工具更加智能和高效。

利用Gemini生成高质量信息图的实用技巧#

有经验分享指出，使用Gemini生成高质量信息图时有几个关键技巧。首先，推荐使用Gemini进行生成，因为它能在出图前进行推理、提炼信息并优化提示词，从而充分发挥大语言模型的潜力。其次，模型生成图片具有随机性，需要用户进行多次尝试，即“抽卡”。最后，在获得初步满意结果后，务必进行微调，以确保细节达到完美效果。

AI技术大幅缩短游戏开发周期#

有团队表示，借助当前先进的AI技术，他们仅用8周就完成了一款游戏的开发，而这在以前可能需要12个月才能完成。这一案例突显了人工智能在加速内容创作和开发流程方面的巨大潜力，特别是在游戏开发等复杂领域，AI正成为大幅提升效率的关键工具，有望彻底改变行业格局。

Gemini App已集成NotebookLM笔记作为上下文#

Google的Gemini App现已正式支持将NotebookLM的笔记内容作为上下文进行引用。这项功能允许用户直接针对他们在NotebookLM中整理的资料、研究或个人笔记在Gemini中提出问题并获得更具个性化和相关性的回答。这标志着AI助手与个人知识管理工具的深度融合，为用户提供了更强大的信息处理能力。

NotebookLM Slides制作指南及精细化微调策略#

一个完整的“可编辑NotebookLM Slides”解决方案被分享，该方案强调通过几个额外步骤实现无限的灵活性。其中一个关键技巧是利用逐张生成的方式来控制幻灯片制作，用户可以对每张幻灯片进行精细化微调。例如，可以要求AI调整文本大小、改变图标颜色等，从而迭代至像素级完美的最终效果。