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2026年4月2日，谷歌正式发布了 Gemma 4，并采用了 Apache 2.0 开源协议。别小看“采用 Apache 2.0”这句话，它的分量可比听上去重得多。上一代 Gemma 3 附带的是谷歌

AI 生成代码的速度很快，快到常常让人产生一种错觉： “看起来能跑，就差不多可以用了。” 但真正进入项目以后，问题往往也来得很快：异常处理不完整、输入校验缺失、业务逻辑直接堆在路由里、领域对象和 AP

每次AI技术迎来升级，都会出现一个有趣的现象： 一小撮人总能突然得出好到堪称“开挂”的结果。而与此同时，绝大多数人虽然用着同样的工具，产出却平平无奇。 产生这种差距的原因，通常不在于AI模型本身，而在

Google 刚刚发布了 Nano Banana 2，它基于全新的 Gemini 3.1 模型打造。相比上一代 Nano Banana，新版本更快、更便宜、效果也更好。下面简单介绍一下，我还会展示一堆

如果要选一个“2025 年底最火的概念词”，那大概率就是skills 了。 但我刚打开skill.md 的时候，老实说第一眼直接看懵：我脑子里冒出的念头是——这是不是又在“重复造轮子”？ 毕竟大家早就

最近 Anthropic 又刷了一波存在感。作为最早把 MCP 这个概念带火的“开拓者”，他们显然没打算停下来：这两天又提出了一个新概念，叫Skills。更关键的是，Anthropic 还****把A

刷抖音、小红书的时候，你是不是经常刷到那种“AI做的漫画视频”？ 这些AI漫剧真的越来越火：随便一条就是几十万点赞，还有不少人用它做内容顺便实现变现。 但很多新手一开始就容易卡住： 到底该用哪些工具？

2022年底，当ChatGPT以摧枯拉朽之势席卷全球时，昔日的AI霸主Google正陷入前所未有的平庸陷阱。市场甚至传出“Google已死”的激进论调。然而，在随后的1000天里，Google通过一场

最近我在社区发起了一个关于“内容偏好”的投票，结果既在意料之外，又在情理之中。我问大家：是更倾向于“三分钟快速听完论文概要”，还是愿意花“一小时深度解析一篇论文”？ 结果77%的同学选择了后者——深度