Anthropic 对决美国政府，Nano Banana 的改造，Frontier Agent 管理，Google 的数学解决方案

# Anthropic 与美国政府之争、Nano Banana 的焕新、前沿智能体管理，以及更多... 来源：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-343/ 朋友们， 我很激动地宣布Context Hub (https://github.com/andrewyng/context-hub?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--ySS5j6G4nK0KHhc5VfB0_baKk9uefs4LSMNvJzBcTui_QvojA4g0wxuaKhlAYnRb8unHU) 正式发布。这是一个新工具，能为你的编码智能体提供编写正确代码所需的 API 文档。如果你正在使用现代技术构建 AI 系统，你的编码智能体常常会使用过时的 API、凭空捏造参数，甚至根本不知道该用哪个工具。这种情况之所以发生，是因为 AI 工具正在快速演进，而编码智能体训练时使用的旧数据并未反映最新的工具。Context Hub（它设计给你的编码智能体用，而不是给你用的！）提供了它所需的上文信息。它还能接受自动化的智能体反馈，帮助你的编码智能体随着时间的推移不断改进。 例如，Claude Opus 4.6，可能是目前最好的编码模型，其知识截止日期为 2025 年 5 月。当我让它编写代码来调用 OpenAI 的 GPT-5.2 时，它使用的是较旧的 OpenAI chat completions API (client.chat.completions.create)，而不是 OpenAI 推荐的新版 responses API (client.responses.create)。尽管新版 API 已推出一整年，但 Opus 训练所用的数据中，使用旧版接口的要多得多。它也不知道 Nano Banana 的存在（该模型于 2025 年 8 月发布）。更普遍地说，我曾看到编码模型在调用 Gemini 和许多数据库服务（即便是流行的服务，当我使用不太常见的参数选择时）时无法正确进行 API 调用，或者根本不了解我想用的某个特定工具。 因此，我发现自己经常需要手动编写 Markdown 格式的文档（借助 AI 和网络搜索），来告诉我的编码智能体如何使用不同的服务。为了不让每个开发者都为自己的每个服务手动完成这项工作，在一个周末，我和 Rohit Prsad 一起开发了一个开放的上下文管理系统，用于为编码智能体提供它们所需的上文信息。我还要感谢 Xin Ye 和 Neil Thomas 对这个项目的帮助。 我鼓励你使用 npm 安装 Context Hub（简称 chub），然后运行它来了解其输出： ``` npm install -g @aisuite/chub chub search openai # 查找可用内容 chub get openai/chat --lang py # 获取当前文档 ``` 一个机器人和一个人在办公室里讨论 API 文档；机器人寻求帮助，而人则推荐 Chub。要让你的编码智能体使用 chub，你可以提示它（例如，“使用 CLI 命令 chub 获取调用 OpenAI 的最新 API 文档。运行 'chub help' 了解其工作原理。”），或者通过使用SKILL.md (https://github.com/andrewyng/context-hub/blob/main/cli/skills/get-api-docs/SKILL.md?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--ySS5j6G4nK0KHhc5VfB0_baKk9uefs4LSMNvJzBcTui_QvojA4g0wxuaKhlAYnRb8unHU) 赋予它自动使用 chub 的智能体技能，并且理想情况下，提示你的智能体记得使用它。（如果你在使用 Claude Code，请创建目录 ~/.claude/skills/get-api-docs 并将此文件放入其中。） Chub 旨在让智能体能够随着时间的推移不断改进。例如，如果一个智能体发现某个工具的文档不完整，但找到了变通方法，它可以保存一条笔记，这样下次就不必从零开始重新发现了。 伴随着 OpenClaw 的爆炸式增长，我们目睹了智能体社交网络Moltbook (https://www.moltbook.com/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--ySS5j6G4nK0KHhc5VfB0_baKk9uefs4LSMNvJzBcTui_QvojA4g0wxuaKhlAYnRb8unHU) 的显著崛起，智能体们在这里分享信息并相互辩论。受此启发，我们计划将 chub 发展为允许不同智能体分享它们关于不同工具的发现以及文档可能包含错误的信息。这尚未实现，但看到编码智能体社区相互帮助将会非常令人兴奋！ 我们已经为 chub 填充了一些最流行工具的初始文档集，例如常见的 LLM 提供商、数据库、支付处理器、身份管理解决方案、消息平台等。你可以在此处 (https://github.com/andrewyng/context-hub/tree/main/docs?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--ySS5j6G4nK0KHhc5VfB0_baKk9uefs4LSMNvJzBcTui_QvojA4g0wxuaKhlAYnRb8unHU) 查看当前列表。如果你是一个流行智能体工具的提供商，请考虑贡献文档。我希望我们的社区能够共同改进 Context Hub，使其惠及所有人。 继续构建吧！ Andrew --- ## DeepLearning.AI 的消息 宣传横幅：“Build and Train an LLM with JAX” (https://www.deeplearning.ai/short-courses/build-and-train-an-llm-with-jax/) 现已上线：“Build and Train an LLM with JAX”，与 Google 合作制作。使用 JAX 训练一个 2000 万参数的 MiniGPT 风格语言模型。你将完成完整的 LLM 训练工作流程：实现架构、预处理训练数据、管理检查点、以及通过聊天界面运行推理。立即注册 (https://www.deeplearning.ai/short-courses/build-and-train-an-llm-with-jax/) ## 新闻 AI 生成的场景，包括华丽的标牌、海滩游客的纹身，以及仙人掌和蜂巢形状的汽车，展示了 Nano Banana 2 的真实感。## Nano Banana 2 提升性能/价格比 Google 推出了其旗舰图像生成器的更便宜、更快的继任者，以大约一半的价格提供了更强的交互性。 **新动态：**Google发布 (https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 了 Nano Banana 2（正式名称为 Gemini 3.1 Flash Image），这是一个利用 Gemini 3 Flash 在语言和推理方面的速度和优势的图像生成系统。其速度约为前代 Nano Banana Pro 的四倍，每张图像的成本约为其一半。 - **输入/输出：**文本和图像输入（最多 100 万个 token），图像输出（最多 4000 个 token；512x512、1024x1024、2048x2048 或 4096x4096 像素分辨率；14 种宽高比；每张图像生成时间 4 至 6 秒）。 - **架构：**基于 Gemini 3 Flash 的混合专家 Transformer，未公开的渲染模型 - **功能：**搜索（文本和图像）、两个推理级别（最低或高级）、多语言文本渲染、跨多张生成图像的字符和对象一致性（最多 5 个角色和 14 个对象）、输出带有不可见的SynthID (https://deepmind.google/models/synthid/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 水印和C2PA (https://c2pa.org/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 内容凭证，记录图像生成的方式和时间。 - **性能：**在Arena.ai (http://arena.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 文本转图像人类偏好排行榜上领先，在 Artificial Analysis 文本转图像和图像编辑竞技场式排行榜上排名第二和第三，仅次于 GPT Image 1.5 和 Nano Banana Pro。 - **可用性：**通过 Gemini 应用免费使用（有限制），也可通过 Google Ads、Google Antigravity 和 Flow 使用；API (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 输入每百万 tokens $0.50，输出每张图像 $0.045（512x512 像素分辨率）、$0.067（1024x1024 像素分辨率）、$0.101（2048x2048 像素分辨率）和 $0.151（4096x4096 像素分辨率）；图像搜索每月前 5000 次查询免费，每增加 1000 次查询 $14。 - **未公开：**架构细节、参数数量、训练数据和方法、渲染模型 **工作原理：**Google透露 (https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-flash-image/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 的关于其如何构建 Nano Banana 2 的细节很少，仅说明它“基于” Gemini 3 Flash。诸如基于网络搜索的锚定、推理和高分辨率输出等功能基本上与前代 Nano Banana Pro 相同。然而，新系统速度更快，这使得迭代和顺序细化输出变得更容易。一些 (https://x.com/MrDavids1/status/1991507991804162555?s=20&utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX)用户 (https://x.com/mark_k/status/1987822081363583381?s=20&utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX)报告 (https://x.com/shub_vedi/status/2027077552838509047?s=20&utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 它渲染文本更准确。 **性能表现：**Nano Banana 2 在独立排行榜上位列前三的图像生成器之一。 - 在Arena.ai (http://arena.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 的文本转图像排行榜（一种按人类偏好排名的两两对比系统）上，Nano Banana 2领先 (https://arena.ai/leaderboard/text-to-image?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX)（1280 Elo），领先于 GPT Image 1.5（1248 Elo）和 Nano Banana Pro（1238 Elo）。在Arena.ai (http://arena.ai/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 的图像编辑排行榜上，Nano Banana 2（启用网络搜索）排名第二（1401 Elo，初步结果），仅次于 OpenAI 的 GPT Image（1407 Elo），领先于 Nano Banana Pro（1398 Elo）。然而，Nano Banana 2 的分数是初步的（约 3000 票），而 GPT Image 1.5 的分数已稳定（约 50000 票）。 - 在 Artificial Analysis 文本转图像排行榜 (https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX)（同样是按人类偏好排名的两两对比系统）上，Nano Banana 2（1264 Elo）落后于设定为高级推理的 OpenAI GPT Image 1.5（1268 Elo），领先于 Nano Banana Pro（1220 Elo）。在 Artificial Analysis 图像编辑排行榜 (https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 上，Nano Banana 2（1233 Elo）落后于设定为高级推理的 GPT Image 1.5（1268 Elo）和 Nano Banana Pro（1250 Elo）。 **新闻背后：**图像生成领域的竞争一直激烈且迅速。第一款 Nano Banana（官方称为 Gemini 2.5 Flash Image）于 2025 年 8 月下旬发布，在数周内吸引 (https://x.com/joshwoodward/status/1963627742618165270?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 了超过 1000 万新的 Gemini 应用用户。11 月，基于 Google 的 Gemini 3 Pro 视觉语言模型的 Nano Banana Pro 登顶图像生成排行榜。OpenAI 于 12 月回应 (https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 了 GPT Image 1.5——据TechCrunch (https://techcrunch.com/2025/12/16/openai-continues-on-its-code-red-warpath-with-new-image-generation-model/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 报道，OpenAI 加快了发布速度，以响应 CEO Sam Altman 追赶上 Google 的“红色代码”指令。Nano Banana 2 逼近文本转图像榜首位置，其价格比设定为高质量的 GPT Image 1.5 低约 60%。 **为何重要：**像制作营销材料、产品可视化或故事板这样的创意应用通常需要多次迭代才能达到所需的构图、光照和风格。这使得每张图像的成本和速度成为重要因素。基于网络搜索的锚定可以减少获得正确输出所需的尝试次数，而将每张图像的成本减半则使剩余尝试的预算翻倍。 **我们的想法：**Nano Banana 越来越成熟了！ --- 两个男人进行一场紧张的拉锯战，身后一位沉思的观察者注视着。## 美国战争部弃用 Anthropic，拥抱 OpenAI OpenAI 与美国军方签署合同，提供安全处理机密信息的 AI 系统，取代了 Anthropic 的 Claude。OpenAI 对其技术如何使用进行了限制性谈判，但这些限制留下了解释空间。 **发生了什么：**OpenAI 与美国战争部之间的协议 (https://openai.com/index/our-agreement-with-the-department-of-war/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 仅在白宫与 Anthropic 之间持续一周的对峙 (https://www.anthropic.com/news/statement-department-of-war?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX)（Anthropic 希望限制其技术在监控和自主武器方面的军事用途）结束数小时后达成。这场对峙以白宫禁止 (https://www.nytimes.com/2026/02/28/podcasts/hardfork-pentagon-anthropic-openai.html?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 与 Anthropic 做生意而告终。OpenAI CEO Sam Altman 后来称 (https://x.com/sama/status/2028640354912923739?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 他匆忙谈判达成的合同是一个错误——双方重新谈判了围绕监控和自主武器的一些限制——并使得他的公司看起来“机会主义且草率”。Anthropic发誓 (https://www.anthropic.com/news/statement-comments-secretary-war?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-__PLGlWst6ErppMVsgt5XeNmlrvvBPZnQ4ZW6YCtaQ-ifMXNEgKyU1jQoozrmdTu5PemqX) 要起诉政府在没有正当理由或权限的情况下限制其业务。 **权力斗争：**美国军方至少在 2025 年初以来一直在扩大使用来自 Anthropic、OpenAI、Google 和 xAI 的大语言模型，当时特朗普总统指示联邦机构消除