

> 智谱最新发布的原生多模态大模型赋予AI看懂画面的能力，通过200k超长上下文与GUI自主探索技术，大幅缩短从设计草图到前端工程的转化路径。

## 原生多模态打通感知链路

智谱正式推出的多模态Coding基座模型GLM-5V-Turbo，标志着AI编程辅助工具从纯文本逻辑向视觉感知维度的重大跨越。这款专为视觉编程打造的模型，不仅精通代码编写，更具备了深度理解复杂画面的核心能力。

作为原生多模态基座，它能够精准解析图片、视频、设计稿以及版面复杂的长文档，并原生支持画框、截图、网页读取等多种视觉工具的调用。配合大幅扩展至200k的超长上下文窗口，该模型让智能体在处理庞大工程项目或海量技术文档时游刃有余。基准测试显示，在多模态编程与图形用户界面智能体任务中，它以更轻量级的尺寸实现了性能反超，同时完美保持了纯文本推理能力的稳定性。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 场景重构与自主探索能力跃升

GLM-5V-Turbo的落地应用，正在彻底颠覆传统的前端开发工作流。开发者仅需向系统输入一张手绘草图、设计稿截图甚至一段交互录屏，模型便能自主拆解页面布局、提取色彩规范并理清交互逻辑，在读秒之间生成结构完整且可运行的前端工程代码，实现像素级的视觉还原。

在GUI自主探索方面，结合前沿的智能体框架，该模型能够像真实用户一样在复杂的网页环境中自主导航。它可以独立梳理页面间的跳转关系、采集目标素材，完成了从被动看图复刻到主动探索复刻的智能跃升。此外，可视化的交互式编辑功能允许开发者通过自然语言直接增删页面模块或调整排版布局，极大提升了代码迭代效率。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 业务赋能推动生产力维度跃迁

在底层模型升级的加持下，智谱自研的数据分析智能体AutoClaw迎来了蜕变。接入新模型后，原本局限于文本处理的智能体真正拥有了视觉解析能力。

如今，该智能体能够直接读取并精准理解K线走势图、复杂的估值区间图表以及排版密集的券商研报。在实际业务场景中，它已支持多达四路数据源的并发处理，能够在60秒内完成深度穿透式的数据采集，并自动生成图文并茂的专业分析报告。当AI不再盲人摸象，能够真正看清人类的工作环境时，全自动编程辅助的全新时代才算正式拉开帷幕。

智谱GLM-5V-Turbo重塑智能体感知 开启全自动视觉编程时代



> 饱受GitHub服务波动困扰，OpenAI正秘密打造自带自动化编程代理的底层代码协作产品。这一动作不仅预示着AI开发环境的升级，更标志着其与最大股东微软的竞争日益白热化。

## 摆脱基础设施依赖的自研之路

科技巨头间的战略同盟正因基础设施的摩擦而产生裂痕。多方消息证实，OpenAI内部正在隐秘推进一款全新的代码存储与协作平台项目，剑指微软麾下的行业标准GitHub。促使这家AI巨头下决心重构底层基建的直接导火索，是GitHub近期频繁出现的连接中断与宕机事故，这些服务波动已对OpenAI内部工程师的研发迭代造成了实质性阻碍。

该自研项目目前仍处于早期孵化阶段。有别于传统的静态代码仓库，OpenAI计划将其自身强大的Codex自动化编程模型深度嵌入其中。一旦成型，该平台将蜕变为一个能够自动执行代码审查、排查底层漏洞并重写复杂业务逻辑的超级AI开发枢纽。目前内部正在评估将其商业化并向外部开发者开放访问权限的可行性。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 开发者入口争夺战全面升级

在硅谷顶级科技公司中，自建代码库并非孤例。Meta的Piper与谷歌的Sapling均是内部技术闭环的典型代表。然而，OpenAI的这一举措之所以引发强烈震动，源于其与微软错综复杂的资本与业务捆绑。微软作为OpenAI的最大外部股东兼算力提供方，同样也是GitHub的母公司，双方在开发者工具层面的直接博弈极具风向标意义。

这场潜在的冲突揭示了AI时代商业竞争的新维度。各大巨头已不再满足于单纯兜售API接口或大模型算力，而是试图将触角延伸至开发者的第一工作现场。通过将底层存储基础设施与顶层AI代理无缝融合，OpenAI正试图重塑软件工程的准入法则，而这种对工作流入口的绝对掌控权争夺，必将重构整个AI产业链的权力格局。

内部不满宕机频发 OpenAI秘密研发代码托管平台直面竞争微软


> 谷歌 Gemini API 首席工程师 Jaana Dogan 披露，Anthropic 的 Claude Code 仅凭借三段提示词，在一小时内生成了一个困扰谷歌团队长达一年的分布式代理编排系统。这一事件不仅令内部震撼，更标志着 AI 编程已从单纯的代码补全迈向了系统级架构构建的新纪元。

## 效率鸿沟 1小时碾压1年研发周期

在 AI 编程工具竞争日益白热化的背景下，谷歌内部的一次“破防”评价引发了行业深思。Jaana Dogan 透露，其团队曾花费一年时间试图构建一个复杂的分布式代理编排系统，但屡次受阻于架构分歧，未能成功落地。

当她尝试将同样的需求提交给 Claude Code 时，结果令人震惊：AI 仅用短短一小时便输出了一个结构清晰、逻辑完整且可直接运行的系统原型。尽管生成的代码在细节上仍需优化，但在完成度上已足以媲美人类团队一年的迭代成果。Dogan 感慨道，2022年 AI 的能力仅限于补全一行代码，而到了2025年，它已具备从零构建整个代码库的能力。这种指数级的进化速度，迫使曾断言“自动化编程还需五年”的行业专家们不得不重新审视当下的技术水位。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 安全围栏 Google 内部限制竞品使用范围

尽管 Claude Code 展现了惊人的工程能力，但在谷歌内部，其应用场景受到严格限制。出于数据安全与合规考量，谷歌目前仅允许员工在开源项目中使用该工具，核心业务系统仍必须依赖自研的 Gemini 模型。

Dogan 强调，这种来自外部的强力竞争并非单纯的威胁，而是一种高效的激励机制。Claude Code 的表现正倒逼 Gemini 团队加速补齐短板，特别是在代码生成质量、复杂工具调用以及深层工程理解能力方面。这不仅是工具之争，更是对 AI 模型底层逻辑推理能力的终极考验。

## 范式革命 胜负手在于系统级构建力

Dogan 的经历揭示了 AI 编程领域的一个关键转折点：竞争维度已从初级的“单文件补全”升级为高阶的“复杂系统设计”。

真正具备替代初中级工程师潜力的模型，必须能够理解分布式架构、跨服务通信、状态一致性等复杂的工程概念。Claude Code 在此次任务中展现出的逻辑严谨性、长上下文推理能力以及对工程规范的遵循，证明了 Anthropic 在系统级构建力上的优势。

对于谷歌而言，这既是警钟也是催化剂。在未来的 AI 编程战场上，唯有持续交付可信赖、可维护、可扩展的代码，才能真正赢得开发者的心智。编程的未来已不再是探讨“是否会被取代”，而是开发者如何利用 AI 在一小时内完成过去一年的工作，从而去共创更高维度的技术价值。

谷歌工程师揭秘：Claude Code 仅用1小时完成团队一年开发量



> Kimi团队今日正式发布并开源了其最新一代模型Kimi K2。这款模型在代码能力和Agentic智能方面展现出显著提升，不仅能高效完成复杂编程任务，更具备多步规划和自主决策能力，有望加速AI应用开发和Agent生态的繁荣。

## Kimi K2模型重磅发布，全面开源

备受期待的Kimi K2模型于今日正式对外发布，并以开源形式面向全球开发者开放。这标志着Kimi团队在通用人工智能领域的又一重要里程碑。Kimi K2的推出，旨在为开发者提供更强大、更灵活的AI工具，特别是在代码生成、理解和AI Agent任务执行方面，展现出卓越性能。

此次开源，将极大地降低开发者使用和优化AI模型的门槛，促进技术社区的协作与创新，加速AI技术在各行各业的普及和应用。

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## 代码能力显著提升：从生成到理解的全能助手

Kimi K2在代码处理方面展现出令人印象深刻的能力提升。它不仅能根据自然语言描述高效生成高质量的代码，还具备强大的代码理解、调试和优化能力。这使得Kimi K2成为软件开发者和工程师的得力助手。

*   **多语言代码生成**：支持主流编程语言，如Python、Java、JavaScript、Go等，能根据需求生成功能完备、逻辑清晰的代码片段或完整项目结构。
*   **代码理解与分析**：能够深入理解现有代码的逻辑、功能和潜在缺陷，帮助开发者进行代码审查、重构和问题诊断。
*   **自动化测试与调试**：协助编写测试用例，分析错误信息，并提出解决方案，有效提升开发效率。
*   **跨文件与复杂项目处理**：Kimi K2能够处理涉及多个文件、模块和库的复杂项目，进行全局性的代码分析和优化。

这种全面的代码能力，使得Kimi K2在DevOps、自动化编程教育和智能开发工具等领域具有广阔的应用前景。

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## Agentic智能集成：迈向自主决策的AI

Kimi K2的另一大亮点是其集成的Agentic智能能力。这意味着它不仅仅是一个生成式模型，更能够理解复杂的用户意图，进行多步规划，并自主执行一系列任务以达成目标。

*   **多步规划与分解**：面对复杂问题，Kimi K2能将其拆解为多个子任务，并规划出合适的执行路径。
*   **工具调用与协同**：模型可以根据任务需求，自主调用外部API、工具或服务，进行数据查询、信息检索、自动化操作等。
*   **环境感知与反馈**：Kimi K2具备一定的环境感知能力，能根据执行结果进行自我修正和优化，展现出类似“思维链”的推理过程。
*   **人机协作增强**：在Agentic任务中，Kimi K2能够与用户进行更深层次的交互，提供决策支持和执行协助。

Agentic能力的加入，使得Kimi K2在自动化工作流、智能助手、复杂系统管理等领域具有巨大的潜力，预示着AI应用将从简单的响应式交互迈向更主动、更智能的自主协作。

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## 开源生态赋能：加速AI创新与应用落地

Kimi K2的开源，将极大地赋能全球开发者社区，为AI技术创新注入新的活力。开源模式具有多重优势：

*   **降低门槛**：开发者无需从零开始构建模型，可以直接基于Kimi K2进行开发和优化。
*   **社区协作**：促进全球开发者共同参与模型的改进、漏洞修复和功能扩展。
*   **透明度与可信度**：开源代码的可见性增强了模型的透明度和可信度，有助于建立更强大的社区信任。
*   **加速应用**：开源使得Kimi K2能够被更广泛地集成到各种应用场景中，加速AI技术的商业化和普及。

可以预见，Kimi K2的开源将催生出更多创新性的AI应用和解决方案，推动AI Agent生态的快速发展，为各行各业带来变革性的影响。

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Kimi K2正式发布并开源：代码能力与Agentic智能深度融合







> **导语** 本期AI资讯看点纷呈：从Stability AI将音频创作带入移动端，到字节跳动让单目视频秒变4D大片；从DeepSWE刷新AI编程代理新高度，到亚马逊机器人大军突破百万；同时，阿里、NVIDIA等公司在数字人、图像描述及编辑领域也推出了重磅开源模型。此外，我们还将关注谷歌视频模型Veo 3在游戏领域的巨大潜力，以及ChatGPT流量变化对新闻行业带来的深远影响。

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## 手机秒变作曲家 Stability AI与Arm联手打造掌上音频创作神器

Stability AI 近期与 Arm 合作，开源了一款名为 Stable Audio Open Small 的轻量级文本到音频生成模型。该模型经过专门优化，能够直接在手机等移动设备的 Arm CPU 上本地运行，高效生成长达47秒的高质量立体声音频。这一进展标志着AI音频生成技术正从云端走向边缘计算和移动设备，为用户随时随地进行音乐创作提供了极大的便利。值得一提的是，该模型使用了免版税的数据进行训练，确保了其在商业和个人应用中的合规性。

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## 字节跳动开源EX-4D 单视角视频一键生成自由视角4D大片

字节跳动PICO-MR团队近日开源了一项名为EX-4D的创新框架，它能够将单一视角的普通视频，转化为可以自由变换观看角度的高质量4D动态影像。该框架的核心技术是一种创新的动态高斯网格表示法（DW-Mesh），它有效解决了传统方法中因物体遮挡和数据稀疏导致的渲染难题。在多项性能指标测试中，EX-4D全面超越了现有的开源方法，并在用户主观评估中获得了高度评价，为未来沉浸式3D内容创作和复杂世界模型的构建提供了强有力的技术支持。


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## AI程序员新王者诞生 DeepSWE登顶开源榜单

由 Together.ai 和 Agentica 联合发布的 AI Agent 框架 DeepSWE，正迅速成为软件工程领域的焦点。该框架基于阿里巴巴强大的 Qwen3-32B 模型，并通过强化学习进行了深度训练。在衡量AI代码能力的权威测试集 SWE-Bench-Verified 中，DeepSWE 以高达 59% 的准确率，成功登顶开源AI代理排行榜。这一成绩不仅展示了其在处理真实世界软件工程任务时的卓越能力，也预示着AI在自动化编程和软件开发领域巨大的应用潜力。

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## 亚马逊机器人大军突破百万 Deep Fleet AI模型加持物流新纪元

亚马逊近日宣布，其在全球部署的机器人数量已正式突破一百万大关。为了更高效地管理和调度这支庞大的机器人车队，亚马逊同时发布了一款全新的AI基础大模型 Deep Fleet。该模型旨在通过先进的AI算法，进一步优化包裹的分拣、搬运和配送流程，从而显著提升物流速度并降低整体运营成本。这一里程碑事件标志着亚马逊在其自动化物流网络建设上取得了重大突破。

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## 阿里再放大招 OmniAvatar让你的照片开口说话

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阿里巴巴近日开源了一款名为 [OmniAvatar](https://omni-avatar.github.io/) 的音频驱动数字人模型。该模型基于先进的 Wan 2.1 技术，用户只需上传一张静态照片、一段音频和相应的文字脚本，即可快速生成一个口型精准匹配、动作表情自然的数字人播报视频。官方建议生成30秒以内的视频片段以获得最佳效果。尽管该模型对硬件有一定要求，需要至少36G显存才能流畅运行，但其在现有开源数字人模型中的表现已属顶尖水平，为个人和企业低成本创造虚拟形象提供了新的可能。
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## 指哪说哪 NVIDIA发布DAM模型精准描述图像局部细节

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NVIDIA 最近推出了一款名为“描述一切模型”（Describe Anything Model, DAM）的多模态大语言模型，极大地提升了图像理解的精细度。用户可以通过在图片或视频上进行点击、画框、涂鸦甚至使用遮罩等多种直观方式，来指定自己感兴趣的任何区域，DAM模型便能针对该特定区域生成详尽而准确的文字描述。目前，该模型已经提供了在线演示版本，供用户体验其强大的“指哪说哪”功能。[官网地址](https://describe-anything.github.io/)，[体验地址](https://huggingface.co/spaces/nvidia/describe-anything-model-demo)

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## 开口即P图 开源对话式图像编辑器EasyEdit发布
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一款名为 [EasyEdit](https://www.easyedit.io/) 的开源图像编辑器为图片修改带来了全新的交互方式。它采用了先进的 Flux KContext 模型，允许用户通过简单的自然语言对话来智能地编辑图片。无论是想“把天空换成蓝色”还是“让这个人笑起来”，都可以通过聊天的方式实现。目前，用户可以在网页端免登录使用其基础模型，而功能更强大的高级模型则需要提供API Key来调用，这为普通用户和开发者都提供了灵活的选择。
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## 游戏世界的下一场革命 谷歌Veo 3或将开启可玩世界模型

谷歌 DeepMind 的首席执行官 Demis Hassabis 近日在一个公开场合暗示，谷歌最新、最强大的视频生成模型 Veo 3，其技术潜力远不止于生成视频片段，未来很有可能被应用于视频游戏领域。这一表态引发了业界的广泛猜测，如果Veo 3的技术能够实时生成和渲染游戏世界，或将催生出真正的“可玩世界模型”，彻底改变现有游戏引擎的开发范式，为玩家带来前所未有的动态和开放世界体验。

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## 杯水车薪 ChatGPT推荐流量难解新闻网站搜索量下滑之渴

根据最新数据分析，尽管像ChatGPT这样的人工智能聊天工具为新闻网站带来的推荐流量呈现增长趋势，但这部分增长远不足以弥补因传统搜索引擎流量下滑所造成的巨大缺口。数据显示，自2024年中期达到峰值以来，许多新闻网站的自然搜索流量已大幅下降，总访问量从超过23亿次减少到如今的不足17亿次。这一严峻趋势表明，新闻行业正面临着由AI技术驱动的流量结构性变迁，如何适应新的信息分发渠道已成为一个紧迫的课题。

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AI每日资讯0703

> 谷歌近日宣布，其下一代多模态大模型 Gemini 2.5 Pro 的预览版性能再次实现重大升级。新版本不仅大幅扩展了上下文窗口并提升了视觉推理能力，更在**高难度编码、科学推理和复杂逻辑等顶级基准测试中展现出卓越性能**，旨在为开发者带来更强大、更灵活的 AI 开发工具，加速创新应用落地。


谷歌近日在人工智能领域再次迈出重要一步，宣布对其旗舰级多模态大模型 **Gemini 2.5 Pro** 的预览版进行了一系列重大性能升级，最新版本为 Gemini 2.5 Pro preview-06-05。 此次更新不仅将模型的上下文窗口推向了前所未有的广度，更在**高难度编码、科学推理以及复杂逻辑等一系列严苛的基准测试中，展现出惊人的卓越表现**，旨在为全球开发者提供一个更加强大、灵活且高效的 AI 开发平台。
开发人员可以通过 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat?model=gemini-2.5-pro-preview-06-05) 和 [Vertex AI](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/multimodal?model=gemini-2.5-pro-preview-06-05&inv=1&invt=AbzWuw&project=gen-lang-client-0117595912) 在 Gemini API 中使用 2.5 Pro 的升级预览版开始构建，谷歌还增加了思考预算，让开发人员能够更好地控制成本和延迟。它也今天在 [Gemini 应用程序中](https://gemini.google.com/app)推出。
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Gemini 系列模型自发布以来，便以其多模态能力和卓越性能备受关注。 而 2.5 Pro 预览版的这次升级，无疑是其演进路线上的一个重要里程碑，它将进一步拓宽 AI 在复杂任务处理和创新应用中的边界，尤其是在需要深层理解和推理的高难度领域。

### 挑战代码难题 AIME & AIDER 编码能力显著提升

Gemini 2.5 Pro 预览版在**高难度编码任务**中表现出尤为出色的性能。

*   **AIME 竞赛级别挑战** AIME（American Invitational Mathematics Examination）是美国一项针对高中生的顶级数学竞赛，其编程问题往往涉及复杂的算法和数学推理。 Gemini 2.5 Pro 在这一基准测试中展现出解决竞赛级别编程难题的能力，这表明其不仅能理解代码，更能进行高级的逻辑推断和问题解决。
*   **AIDER 自动化编程卓越** AIDER 是一个针对自主编程 Agent 的基准测试，要求 AI 在没有人工干预的情况下完成复杂的编程任务。 Gemini 2.5 Pro 在 AIDER 上的出色表现，彰显了其在自动化编程、代码调试和项目管理方面的巨大潜力，预示着未来 AI 辅助编程将达到一个新高度。

这些成果表明，Gemini 2.5 Pro 不仅仅是生成代码，更能理解并解决高层次的编程挑战。

### 深入科学推理 GPQA 科学洞察力惊人

在**科学推理领域**，Gemini 2.5 Pro 预览版在 GPQA（General Purpose Question Answering）基准测试中取得了令人瞩目的成绩。

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*   **GPQA 挑战** GPQA 是一个集合了大学水平科学问题，并需要深入理解和多步骤推理才能解答的基准测试。 传统的 QA 系统往往难以应对这类需要深层语义理解和知识整合的问题。
*   **卓越的科学洞察** Gemini 2.5 Pro 在 GPQA 上的出色表现，表明其能够理解复杂的科学概念、推理科学原理，甚至从看似无关的信息中发现关联并得出科学结论。
*   **赋能科研探索** 这一能力将极大地加速科研工作，例如帮助研究人员综述文献、发现潜在的实验假设，甚至辅助进行数据分析。

Gemini 2.5 Pro 在科学推理上的进步，使其成为科学探索和知识发现的强大工具。

### 破解复杂逻辑 HLE 展现超强逻辑推理

在**复杂逻辑处理**方面，Gemini 2.5 Pro 预览版在 HLE（HumanEval with Logic Enhanced）基准测试中同样表现突出。

*   **HLE 逻辑深度** HLE 是一个增强版的编程基准测试，它在 HumanEval 的基础上增加了更多需要复杂逻辑推理和多步规划才能解决的问题。 这要求模型不仅要生成正确的代码，还要理解并应用更深层次的逻辑规则。
*   **超强的逻辑推理能力** Gemini 2.5 Pro 在 HLE 上的优秀表现，证明了其在处理多条件、多约束、多阶段的复杂逻辑推理任务时的卓越能力。 无论是软件工程中的复杂设计，还是日常决策中的多因素考量，模型都能展现出类人的逻辑分析和问题解决能力。
*   **提升自动化决策** 这对于需要高度逻辑一致性和自动化决策的场景，如自动化系统、金融分析或法律咨询，将带来显著的优势。

Gemini 2.5 Pro 在复杂逻辑方面的飞跃，预示着 AI 在解决人类高认知任务方面将达到新的高度。

## 未来展望 驱动AI迈向新智能

谷歌 Gemini 2.5 Pro 预览版的这次性能升级，不仅仅是技术上的突破，更是对未来 AI 应用发展方向的有力指引。 通过在这些顶级基准测试中的卓越表现，Gemini 2.5 Pro 证明了其在解决高难度、高复杂度任务方面的强大潜力。



*   **加速科研与探索** 科学家和研究人员可以利用其强大的上下文理解能力，加速对海量文献和数据的分析，发现新的洞察。
*   **革新内容创作** 创作者可以利用其多模态理解和生成能力，打造更丰富、更具互动性的内容。
*   **优化商业决策** 企业可以利用其深度分析能力，从复杂数据中提取价值，辅助智能决策。
*   **提升开发者效率** 开发者将拥有更强大的基础模型，能够更快地构建出更智能、更具创新性的 AI 产品和服务。

Gemini 2.5 Pro 预览版的这次升级，无疑将进一步巩固谷歌在人工智能领域的领先地位，并为全球开发者社区带来前所未有的创新机遇。 随着这些能力的逐步开放和应用，我们有理由期待一个更加智能、能够解决更复杂难题的数字未来。



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