Gemini 3发布:Google这次真的打了个翻身仗
11月18日Google发布Gemini 3,引发科技圈震动。其采用稀疏混合专家架构,具备3万亿参数但每次仅激活少量,结合原生多模态设计,在推理、数学、代码修复等多项测试中表现卓越,部分领域大幅领先竞品。技术突破包括过程监督强化学习、并行思维及超长上下文处理能力。Salesforce CEO等业界领袖公开转向使用,OpenAI内部承认面临压力。Gemini 3的发布标志着AI竞争进入多极时代,各模型需根据场景选择适用工具。
11月18日Google发布Gemini 3,引发科技圈震动。其采用稀疏混合专家架构,具备3万亿参数但每次仅激活少量,结合原生多模态设计,在推理、数学、代码修复等多项测试中表现卓越,部分领域大幅领先竞品。技术突破包括过程监督强化学习、并行思维及超长上下文处理能力。Salesforce CEO等业界领袖公开转向使用,OpenAI内部承认面临压力。Gemini 3的发布标志着AI竞争进入多极时代,各模型需根据场景选择适用工具。
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”,学习语言规则和知识,再通过“微调”适应特定任务,其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”,能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”(控制创造力)、“Top-p”(控制多样性与连贯性)、“Max Tokens”(限制输出长度和成本)以及“频率/存在惩罚”等参数,实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括:Tokens(模型处理的最小文本单位,影响计费和长度),Context(对话历史,保持连贯性,受上下文窗口限制),Prompt(向模型下达的指令,提示词工程是优化输出的关键),Open Source Models(提供模型权重或完整代码,具备数据隐私和定制化优势),Inference(模型基于输入生成输出的过程),以及Hallucination(模型生成虚假信息的现象)。 此外,大模型技术正向多模态发展,能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息,并结合RAG(检索增强生成)技术,通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时,图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
本文介绍了“氛围编码”——一种利用大型语言模型(LLM)进行软件开发的方法,旨在通过自然语言指令快速生成和修改代码。即使是编程初学者,也能在AI的帮助下轻松搭建个人网站。 文章以构建MBTI性格测试网站为例,展示了具体实战流程。首先,推荐使用v0.app进行界面设计,该工具能根据自然语言描述自动生成React代码和UI组件。接着,将v0.app生成的代码下载,并导入Windsurf等氛围编码软件进行后续开发。在Windsurf中,用户可以通过对话框向AI提出功能需求(如添加“了解更多”页面),AI会自主编辑相关文件,并处理遇到的问题。文章还指导了如何在本地运行AI生成的项目,包括安装Node.js和pnpm等步骤。 氛围编码的核心在于让AI承担大部分编码工作,开发者只需给出高层指令。但作者也提醒,AI并非万能,需确保现有代码结构能支撑所需功能,避免强行超出架构能力的需求。
时歌的博客 - 理解以真实为本,但真实本身并不会自动呈现
主要还是因为我对Smart Composer的不满,所以自己动手fork了一份,照着自己的理念彻底魔改一番。
时歌的博客 - 理解以真实为本,但真实本身并不会自动呈现
我们必须要警惕任何先入为主的偏见
时歌的博客 - 理解以真实为本,但真实本身并不会自动呈现
当标签取代了面孔,我们便失去了看见人的能力,也失去了对话的可能
时歌的博客 - 理解以真实为本,但真实本身并不会自动呈现
在情感被规训、欲望被商品化的时代,我们为何仍愿相信偶像?
时歌的博客 - 理解以真实为本,但真实本身并不会自动呈现
持续不断记录,意义自然浮现
11月18日Google发布Gemini 3,引发科技圈震动。其采用稀疏混合专家架构,具备3万亿参数但每次仅激活少量,结合原生多模态设计,在推理、数学、代码修复等多项测试中表现卓越,部分领域大幅领先竞品。技术突破包括过程监督强化学习、并行思维及超长上下文处理能力。Salesforce CEO等业界领袖公开转向使用,OpenAI内部承认面临压力。Gemini 3的发布标志着AI竞争进入多极时代,各模型需根据场景选择适用工具。
11月18日Google发布Gemini 3,引发科技圈震动。其采用稀疏混合专家架构,具备3万亿参数但每次仅激活少量,结合原生多模态设计,在推理、数学、代码修复等多项测试中表现卓越,部分领域大幅领先竞品。技术突破包括过程监督强化学习、并行思维及超长上下文处理能力。Salesforce CEO等业界领袖公开转向使用,OpenAI内部承认面临压力。Gemini 3的发布标志着AI竞争进入多极时代,各模型需根据场景选择适用工具。
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”,学习语言规则和知识,再通过“微调”适应特定任务,其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”,能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”(控制创造力)、“Top-p”(控制多样性与连贯性)、“Max Tokens”(限制输出长度和成本)以及“频率/存在惩罚”等参数,实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括:Tokens(模型处理的最小文本单位,影响计费和长度),Context(对话历史,保持连贯性,受上下文窗口限制),Prompt(向模型下达的指令,提示词工程是优化输出的关键),Open Source Models(提供模型权重或完整代码,具备数据隐私和定制化优势),Inference(模型基于输入生成输出的过程),以及Hallucination(模型生成虚假信息的现象)。 此外,大模型技术正向多模态发展,能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息,并结合RAG(检索增强生成)技术,通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时,图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
本文介绍了“氛围编码”——一种利用大型语言模型(LLM)进行软件开发的方法,旨在通过自然语言指令快速生成和修改代码。即使是编程初学者,也能在AI的帮助下轻松搭建个人网站。 文章以构建MBTI性格测试网站为例,展示了具体实战流程。首先,推荐使用v0.app进行界面设计,该工具能根据自然语言描述自动生成React代码和UI组件。接着,将v0.app生成的代码下载,并导入Windsurf等氛围编码软件进行后续开发。在Windsurf中,用户可以通过对话框向AI提出功能需求(如添加“了解更多”页面),AI会自主编辑相关文件,并处理遇到的问题。文章还指导了如何在本地运行AI生成的项目,包括安装Node.js和pnpm等步骤。 氛围编码的核心在于让AI承担大部分编码工作,开发者只需给出高层指令。但作者也提醒,AI并非万能,需确保现有代码结构能支撑所需功能,避免强行超出架构能力的需求。
发表在「留言板」
忘记备份了,只加了记得的友链,并且文章也全部丢失了,相当于从头来过了,希望看到的小伙伴能重新找我加回来 联系:3605900361