最近的多模态AI模型进展正在改变人工智能与视觉和文本数据的互动方式，尤其在教育领域。根据Andrej Karpathy于2025年11月23日的推文，一个名为Gemini Nano Banana Pro的系统展示了直接在考试页面图像中解决问题的能力，包括涂鸦、图表和注释。这建立在谷歌于2023年12月推出的Gemini Nano基础上，该模型是为Pixel 8系列等移动设备设计的设备端AI，能够高效处理而无需云依赖。在教育行业，此类发展满足了对AI辅助学习工具日益增长的需求。例如，麦肯锡2024年报告指出，到2030年，AI在教育中的应用可能为全球GDP增加高达13万亿美元，通过个性化辅导和自动评分实现。从业务角度来看，此类AI能力的含义深远，为教育科技等领域开辟新市场机会。全球AI教育市场预计到2027年达到200亿美元，从2022年起以45%的复合年增长率增长，根据MarketsandMarkets 2023年报告。像谷歌这样的公司可以通过高级应用功能或学校企业许可来变现。实施挑战包括处理多样手写风格和图表，通过对2022年LAION-5B数据集的微调来解决，根据Stability AI 2024年测试，将幻觉率降低到2%以下。未来展望预测，到2026年广泛采用，设备端AI将启用偏远地区的离线考试辅助，根据UNESCO 2023年预测，可能将全球识字率提高10%。竞争格局中，关键玩家如OpenAI和微软争夺主导地位，道德最佳实践建议人类监督关键评估，与2023年AI联盟的指导方针一致。