GPT Image 1.5 需重开对话防漂移，企业 AI 成败在目标清晰，Every 团队实测工具链重塑创作与协作流程。
GPT Image 1.5 真的能打？但你必须这么用，否则翻车翻到外太空！
OpenAI 刚刚发布的 GPT Image 1.5 模型，表面上看是 AI Image生成领域又一枚重磅炸弹，号称生成速度提升四倍、指令理解更精准、还能精细编辑。但 Every 团队的资深设计师 Daniel Rodrigues 亲自上手测试后发现：这玩意儿不是不好用，而是用法极其讲究——如果你像平常一样在同一个聊天窗口里反复修改提示词，那结果可能会让你怀疑人生；但如果你每次重开一个新对话，把完整提示一次性喂进去，它立刻就能打出高分表现！
说白了，GPT Image 1.5 并不是那种“越改越聪明”的模型，它更像是一个需要“一次性把话说清楚”的艺术家，你中途改需求，它就容易精神分裂，手臂长错、人物消失、食物变异，样样都来。所以想用好它，关键秘诀就一条：别在旧聊天框里修修补补，每次大改都要新开窗口，重头开始！
它和谷歌 Nano Banana Pro 到底谁更强？真实对比太扎心
Every 团队拿同一个提示——“一个在西班牙酒吧吃饭的男人，中等棕色皮肤、有小胡子、穿蓝色衬衫，吃的是西班牙土豆煎蛋饼，桌上还有几盘菜，背景是真实热闹的酒吧，墙上挂的日历上用马克笔圈出了 12 月 16 日”——分别丢给 GPT Image 1.5 和谷歌的 Nano Banana Pro。
结果让人意外：
GPT Image 1.5 初次生成的画面氛围感十足，灯光、材质、整体构图都接近真实照片，但日历上圈的是 15 号，不是 16 号；
而 Nano Banana Pro 不但准确圈出了 16 号，连背景里的啤酒瓶都换成了西班牙本地品牌，人物的面部特征也更地道，整张图看起来就像用 iPhone 随手拍的。
更关键的是，当 Daniel 开始在 GPT Image 1.5 里追加修改（换成亚洲女性、加男友、加吉娃娃、把煎蛋饼换成卡邦尼意面），模型直接崩了——手臂扭曲、男友凭空消失、意面混进香肠，错误越叠越多；
而如果用 Nano Banana Pro 做类似迭代，虽然它也不支持原图编辑，但一次性新提示的成功率更高、细节更可靠。
结论很清晰：GPT Image 1.5 擅长“氛围感快打”，Nano Banana Pro 擅长“细节控精准输出”。
为什么 GPT Image 1.5 容易“上下文漂移”？背后的 AI 机制你必须懂
很多人以为 AI Image生成模型像 Photoshop 一样，可以“图层叠加、局部重绘”，但事实并非如此。
GPT Image 1.5 的迭代编辑功能，本质上是把你的新指令和旧Image的隐含语义一起塞进模型上下文，让它“脑补”出修改后的结果。
问题在于，模型对旧Image的理解可能本身就存在偏差（比如它“以为”日历是 15 号），而新指令又和旧信息冲突，导致它在矛盾中胡乱拼凑。
这就像你让一个记性很差的助手改方案，他一边翻着错误的笔记，一边听你口述新要求，最后交出来的文件自然漏洞百出。而谷歌的 Nano Banana Pro 之所以更稳，是因为它在训练时更强调“指令-Image”的严格对齐，对数字、文字、人脸等高敏感元素有专门的校验机制。
换句话说，GPT Image 1.5 是“感性派”，靠直觉拼画面；Nano Banana Pro 是“理性派”，靠规则保准确。所以，别被“支持编辑”这个功能迷惑了——对 GPT Image 1.5 来说，真正的“编辑”就是重新写一遍完整的提示词，开新窗口，清空历史包袱。
Every 团队年度 AI 实战干货：企业 AI 落地失败的真相竟然是这个
除了Image模型测评，Every 这期还爆出了他们咨询负责人 Natalia Quintero 走访上百家企业后的一针见血结论：95% 的 AI 试点项目失败，根本原因不是技术不行，而是目标模糊！
太多公司买了最先进的工具，却连“我们到底想用 AI 解决什么问题”都说不清楚。
反观那些真正跑通的团队，共同点惊人一致：
第一，有清晰的业务痛点（比如“销售线索转化率低”）；
第二，把 AI 当“协作者”而非“万能药”；第三，从小场景切入，快速验证、快速迭代。
比如有家媒体公司用 AI 自动写初稿，但保留编辑人工润色的环节，既提升效率又守住调性；
另一家对冲基金用 AI 监控另类数据，但只用于生成预警信号，决策仍由人拍板。
Natalia 强调：AI 不是替代人，而是放大人的判断力。模糊的“用 AI 提效”口号只会导致资源浪费，而精准的“用 AI 把周报生成时间从 4 小时压缩到 20 分钟”才是成功起点。
年度规划还能压缩到两天？Every 增长负责人亲授三件套秘籍
每年年底最让人头疼的，莫过于跨部门对齐、文档反复修改、会议排到明年——但 Every 的增长负责人 Austin Tedesco 却用三款 AI 工具把整个年度规划周期从两周砍到两天！
他的核心思路是：用 AI 承担信息整合、初稿起草和冲突预判。
第一件工具是 Notion AI，用于自动生成部门 OKR 草稿，基于历史数据和市场趋势；
第二件是 Coda + 自定义 Agent，自动比对各部门目标是否存在资源冲突；
第三件是 Monologue（Every 自家语音转写工具），把所有规划会议录音实时转成结构化纪要，避免“你说你做了，我说我没听到”的扯皮。
最关键的是，Austin 团队在 12 月 15 日前就完成了全部规划，让团队在 Q1 第一周就全力开跑，而不是还在纠结“今年 KPI 到底是多少”。
这种“用 AI 抢时间”的打法，正在成为高效团队的新标配。
OpenAI 工程师竟靠“不打字”开发出安卓版 Sora？他们的 AI 编程心法曝光
更震撼的是，OpenAI 四名工程师用 28 天就做出了 Sora 的安卓版，其中一人全程没敲一行代码——因为他摔断了手腕，被迫用语音+AI 代理完成开发。
结果反而发现了一套颠覆性的工作流：把 AI 编码助手当成“新入职的实习生”，而不是“全自动代码机”。
具体做法包括：先让 Agent 自己去查文档、看 GitHub、理解上下文；然后只给它分配一个明确的小任务（比如“实现视频缓存功能”）；最后让不同 Agent 分别负责代码审查、测试用例、UI 对齐。
整个过程强调“分阶段、低上下文负载、单一职责”。
这套方法在 OpenAI 内部的 Codex Camp 中被系统化，现在 Every 团队也在复刻。核心逻辑是：AI 编程不是“你说我写”，而是“你定方向，它自主探索”。当你降低对“即时输出”的期待，反而能获得更鲁棒、更可维护的代码。
Monologue 即将登陆 iOS！语音输入革命进入手机时代
Every 自家的语音输入神器 Monologue 很快就要上 iOS 了！它能在几秒内把几分钟的语音转成结构清晰、标点准确、段落分明的文本，完全不用手动删“呃”“啊”或者整理语序。
Mac 版已经让无数写作者、产品经理、内容创作者效率翻倍，而 iOS 版更进一步：支持 iPhone 的操作按钮、背部轻点唤醒，甚至能用 Siri 语音激活。
想象一下，你在走路、开车、健身时突然有灵感，只需说一句“嘿 Siri，启动 Monologue”，就能立刻录音，回家打开 Mac 直接看到整理好的草稿。这种“语音即内容”的体验，正在把创作门槛降到前所未有的低点——你不再需要“坐下来写”，而是“想到就说”，剩下的交给 AI。
Cora 邮箱代理升级！你的 AI 秘书终于能替你回邮件了
Every 的 AI 邮箱助手 Cora 也迎来重大升级：从“邮件摘要工具”进化成“全功能邮箱客户端”。
2026 年 Q1，Cora 将推出原生收件箱，支持直接阅读、回复、转发邮件，还能自动帮你“委派任务”——比如收到合作邀约，Cora 可以自动转发给法务同事并附上背景摘要。
更厉害的是，它会在后台静默运行：当你在写回信时，Cora 的代理已经在查对方公司背景、行业动态、历史邮件记录，等你写完初稿，它就把研究结果推给你参考。目前仅支持 Gmail，但未来会扩展到 Outlook 等平台。测试版已开放：baby.cora.computer。
这标志着“AI 代理处理信息流”从概念走向日常——你的邮箱不再是待办事项黑洞，而是一个智能协作入口。
Sparkle 文件管家重做！这次用聊天方式自动整理你的桌面
Every 的文件整理工具 Sparkle 刚完成第四次彻底重构，这次彻底放弃“规则+计划”模式，全面转向“对话式整理”。
你不再需要设置“把所有 PDF 放进 /文档”这种死板规则，而是直接和它聊天：“我在 Every 工作，建个 Every Media 文件夹”“这些截图都是项目参考，归到 UI Inspiration”。Sparkle 会先扫描你本地文件（所有处理都在设备端完成，不上传云端），然后提出智能文件夹结构建议，你只需用自然语言确认或调整。它还能自动清理重复文件、识别无用缓存、合并碎片化素材。
Beta 版已在 Every Discord 开放申请。这种“会聊天的文件管家”，正在把数字资产管理从“机械劳动”变成“协作对话”。
这一年，真正值得读的五本书：从 AI 隐喻到人类文明底层逻辑
Every 编辑 Ashwin Sharma 分享了 2025 年最打动他的五本书，每一本都像一把钥匙，打开理解当下世界的暗门。
第一本是 Nadia Asparouhova 的《反模因》，解释为什么有些真相（比如 AI 的风险、系统的脆弱性）难以传播——因为它们太复杂、太危险，人们本能地选择沉默；
第二本是约翰·斯坦贝克的冷门神作《致一位未知之神》，写的虽是 90 年前人与自然的对抗，却精准预言了今天人类面对 AI 时的傲慢与无力；
第三本《见即解脱》用佛学视角拆解“感知如何构建现实”，告诉你：改变看世界的方式，比改变世界本身更有效；
第四本《成吉思汗与现代世界的诞生》彻底颠覆你对“野蛮征服者”的认知，揭示他其实是全球化、宗教宽容、跨文化贸易的奠基人；
最后一本是凯文·凯利 30 年前写的《失控》，如今读来却像刚出炉的 AI 未来预言——他早就看透：人类和机器的共生，才是进化的下一步。
拒绝道德绑架！阅读不是美德表演，而是被故事“劫持”的快感
Ashwin 还痛批当下阅读圈的“表演性羞辱”：很多人一边晒“年度读 100 本书”，一边指责别人“不读书就是堕落”。但他指出：真正的阅读动力从来不是“我应该读”，而是“我停不下来”。当你找到一本好书，那种“想知道接下来发生什么”的冲动，会自然压倒刷短视频的欲望。阅读不该是身份标签，而是一场私密的冒险。
所以别再逼自己读“经典”了，去找那些让你心跳加速、手指停不下来翻页的故事——哪怕它是一本网络小说。只有当阅读回归“愉悦”而非“义务”，它才能重新成为你生活的一部分。
Every 团队观察到的关键趋势是：AI 的胜负手，不在于模型参数多大，而在于能否无缝嵌入人类工作流，成为“看不见的协作者”。