根据God of Prompt的最新推文，混合专家（MoE）架构正引领AI模型创新，下一个发展方向包括：自适应专家数量（训练过程中动态调整专家数量）、跨模型专家共享（在不同模型间复用专家组件提升效率）、分层MoE（专家可将任务分配给子专家，实现更细粒度的专业化）、以及专家蒸馏（将MoE知识压缩为密集模型，便于边缘部署）。这些技术有望提升AI模型的可扩展性与资源利用率，为云端和边缘AI应用带来新的商业机会。（来源：@godofprompt，Twitter，2026年1月3日）

据@OriolVinyalsML消息，谷歌Gemini团队联合杰夫·迪恩在NeurIPS 2025大会展示了其AI模型架构与大规模训练效率的最新进展。Gemini项目专注于可扩展的多模态人工智能，推动企业自动化、高级语言处理和数据分析等实际应用。此次亮相强调了谷歌在生成式AI和企业AI解决方案领域的行业领导地位（来源：@OriolVinyalsML，NeurIPSConf）。

根据Jeff Dean在X平台的分享，Nano Banana Pro模型通过多层神经网络结构实现了高质量的AI输出 [来源：x.com/jsonprompts/status/1991626524118941801]。这种深层架构使模型能够处理复杂任务，提升自然语言处理等AI应用的能力，为企业带来新的市场机遇和竞争优势 [来源：Jeff Dean, 2025年11月21日]。