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In testing Gemini Robotics 2.5, we evaluated the model across 200 distinct tasks — such as serving food with tongs, tying a bow on a gift box, and pipetting a liquid. These tasks represent a step toward human-level dexterity by combining a number of skills, including advanced tool use and handling delicate objects with ease. Our evaluations also show significant increases in task precision, robustness, and speed. Compared to previous baselines, Gemini Robotics 2.5 achieves a 30% to 100% higher success rate depending on the type of task, while completing tasks 20% to 30% faster.

最近看到一件事情， 2026 年 2 月，Bill Ackman 26 歲的女兒 Lucy 突然發生嚴重腦出血。 她最後活了下來，但腦傷非常嚴重，一度無法走路、說話，視力也受到重創。 對 Bill Ackman來說，這時候已經不是投資問題。 他開始動用自己能找到的所有資源，去問世界上最頂尖的醫生、科學家和科技創業者： 還有什麼技術可能把女兒失去的能力帶回來？ 其中一個他去諮詢的人，就是 Elon Musk。 原因很直接： Musk 手上有 Neuralink。 而 Lucy 最棘手的問題之一，就是視覺。 Bill Ackman 後來回憶，他問 Musk，像 Lucy 這樣的情況，未來有沒有可能透過腦機介面重新獲得視覺？ Musk 給了他一個非常 Elon Musk 的答案。 大概五年。 Musk 告訴他，未來可能出現某種 bionic vision——仿生視覺。 概念不是把原本受損的視覺系統完全修好。 而是想辦法讓科技直接與大腦連接。 這其實正是 Neuralink 已經公開提出的方向之一。 Neuralink 有一個計畫叫 Blindsight：希望透過植入大腦的裝置，最終讓失明者產生視覺感知。 對一般人來說，這可能只是一個很遙遠的科技新聞。 但對 Bill Ackman完全不是。 因為坐在他面前的，是一個正在失去視力的 26 歲女兒。 突然之間， 「五年後腦機介面能做到什麼？」 不再是一個 Silicon Valley 的未來學問題。 而是一個父親真的願意花幾億美元等待答案的問題。 後來 Bill Ackman 做了一件非常 Ackman 的事情： 他沒有只投一家 BCI 公司。 他和妻子 Neri Oxman 決定直接建立一整個研究機構。 Ackman Oxman Institute。 目前承諾投入約 4 億美元，而且還計畫繼續投入一筆相近甚至更大的資金。 研究範圍直接涵蓋神經科學、AI、復健醫學與 brain-computer interface。 Bill Ackman 後來也公開點名 Neuralink、Synchron、Precision Neuroscience 等公司。 接著事情又往前走了一步。 2026 年 9 月，Bill Ackman 旗下 Pershing Square 與 Ackman Oxman Institute 共同領投 BCI 公司 Precision Neuroscience 的 2.5 億美元 Series D。 所以把整件事情連起來看，非常有意思： 女兒突然腦出血 ↓ Ackman 開始尋找所有可能的治療方式 ↓ 直接去問 Elon Musk ↓ Musk 告訴他，BCI 未來可能帶來 bionic vision ↓ Bill Ackman 投入約 4 億美元建立自己的腦科學研究機構 ↓ 再領投 2.5 億美元進入 BCI 公司 這也是為什麼我覺得，腦機介面的發展速度可能會比很多人預期得快。 因為現在推動它的已經不只是 Elon Musk 的科幻願景。 另一批非常有錢、非常有能力調動醫療與科研資源的人，開始有了極其私人的理由，希望這項科技快一點成熟。

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阿里把团队内部用了两年的官方 AI Code Review Skills 开源了，采用 “确定性工程 pipeline + AI Agent” 的混合架构，专门解决通用 Agent 做代码审查时 “漏审、定位漂移、质量不稳” 的老问题。 40.5K ✨ 开源项目 OpenCodeReview： # 核心设计：确定性工程 pipeline × Agent 各司其职 确定性工程负责硬约束： · 精确文件选择：用代码决定哪些文件必须审、哪些要过滤，不依赖模型自觉； · 智能文件捆绑：把相关文件合成一个审查单元（例如 message_en.properties 和 message_zh.properties 捆绑），每个单元以上下文隔离的 sub-agent 运行，分治策略让超大变更集也稳，且天然支持并发（默认 8 个文件 worker）； · 细粒度规则匹配：内置约 54 个按语言/文件类型的规则文档（Java、Go、TS/JS、Python、Rust、SQL/XML mapper、properties 等），用模板引擎而非自然语言把规则匹配到文件特征上，从源头消除信息噪声； · 外部定位与反思模块：评论的“落点”和“内容”分别由独立的 re-location 和 reflection 模块系统性校正，这正对“位置漂移”痛点。 Agent 负责动态决策： · 深度优化的场景 prompt（内部分为 plan → grouping → main → memory_compression → re_location → review_filter 多个任务模板，可在 internal/config/template/prompts/ 看到）； · 从海量生产环境的 tool-call 轨迹（调用频率分布、单工具重复率、新工具对调用链的影响）反向蒸馏出的专用工具集，包括全文件读取、代码搜索、其他变更文件查阅等，比通用 agent 工具箱更小更稳。 # 能力面与生态集成 功能上覆盖：workspace/分支区间/单 commit 审查、断点恢复（ocr session）、全文件 scan（无 git 历史也能审计陌生代码库）、本地 Session Viewer 网页查看与回放、SARIF/JSON 输出、OpenTelemetry 可观测性、MCP Server 扩展。 作为 “Skills 生态” 级项目，它的形态相当完整：既提供 npm 全局 CLI，也提供可移植的 Agent Skill（skills/open-code-review/SKILL.md，带标准 frontmatter，可直接被兼容 skill 的 agent 加载），还有面向 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code、OpenCode 等平台的插件，每种都封装成斜杠命令或可调用 skill。LLM 侧兼容 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 三类协议，并可直接复用 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 环境变量。 其中一个设计很巧妙：Delegation 模式（ocr delegate preview/rule）。此时 OCR 只做自己擅长的确定性部分（文件选择和规则解析）审查本身交给宿主 coding agent 的 LLM 执行，用户无需给 OCR 配任何 API key。这实际上是把“harness 能力”与“模型能力”彻底解耦。 # 工程质量：超出平均水准的部分 · 安全有正式的 Assurance Case（ASSURANCE_CASE.md）：完整的威胁模型、四条信任边界、T1–T7 威胁逐条给出缓解措施，并按 Saltzer & Schroeder 设计原则和 OWASP Top 10 做了映射。细节经得起推敲：所有外部进程调用只限 git 且子命令硬编码、--end-of-options 防 flag 注入；Agent 读文件路径经 pathutil.WithinBase() 在符号链接解析前后双重校验；本地 Viewer 有 Host 白名单防 DNS rebinding + 严格 CSP。这类文档在一般开源项目里非常罕见。 · 贡献规范近乎严苛（AGENTS.md）：使用 AI 必须在 issue/PR 中披露工具与模型、必须逐行理解 AI 生成的代码、禁止“AI 生成→反复修复→再修复”的循环、禁止把 commit 署名给 AI。源码强制英文（CI 有 english-check，连全角标点都查）、90% 测试覆盖率门槛、-race 与 govulncheck 每次 push 都跑、SPDX 头与 LF 行尾强制。 # Benchmark：数据情况 官方基准 AACR-Bench（已在 Hugging Face 开放）规模不小：50 个流行开源仓库、200 个真实 PR、10 种语言、80+ 资深工程师交叉验证出 1505 条标注问题。结论是同模型对比 Claude Code：Precision 和 F1 显著更高、token 消耗约为 1/9、速度更快。 需要指出两点：其一，Recall 低于通用 agent，README 自己承认这是“以精度换噪声”的刻意权衡，如果你最怕漏问题而非误报，可能不适合；其二，该基准由阿里自建，虽开放了数据集供社区复核，但独立第三方的复现结论目前还少，可以把它当作“有披露的、方向可信的参考”。

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