Clash Verge Rev是ClashX的继任者（Clash  for windows作者Fndroid在国内被抓了），提供了更好的用户体验和功能。

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> 近日，Google 悄然发布了一款重磅产品——**Gemini CLI**，这是一个完全开源的命令行 AI 编程工具，直接将 Gemini 2.5 Pro 的强大能力集成到开发者的终端中。更令人惊喜的是，Google 为个人开发者提供了极其慷慨的免费额度：**每天 1000 次请求，每分钟 60 次**，这一举措直接冲击了现有的 AI 编程工具市场格局。

Github：[https://github.com/google-gemini/gemini-cli](https://github.com/google-gemini/gemini-cli)

## 不只是代码补全，更是 AI 智能体

### 🚀 超强免费额度，门槛史上最低

与市面上其他 AI 编程工具相比，Gemini CLI 的免费政策可谓"史无前例"：

- **个人开发者**：通过 Google 账号登录即可获得免费的 Gemini Code Assist 许可
- **请求限制**：每天 1000 次请求，每分钟 60 次
- **模型访问**：完整的 Gemini 2.5 Pro 访问权限
- **上下文窗口**：高达 100 万 token 的超大上下文

这一免费策略直接将 Claude Code 200 美元的订阅费"归零"，让更多开发者能够无门槛体验顶级 AI 编程助手。

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### 💡 核心功能 - 全方位开发助手

Gemini CLI 的设计理念是"**终端不仅仅是工具，它是开发者的家**"。该工具提供的核心功能包括：

**1. 智能代码处理**

- 查询和编辑大型代码库，突破传统上下文限制
- 支持自然语言编程，通过对话完成代码编写和调试
- 智能错误检查和修复，自动处理 TypeScript lint 报错

**2. 多模态能力**

- 从 PDF 文档或手绘草图生成完整应用
- 支持图像、视频等多媒体内容的理解和生成
- 集成 Imagen、Veo、Lyria 等 Google 媒体生成工具

**3. 实时信息获取**

- 内置 Google 搜索功能，实时获取最新信息
- 支持联网查询，为代码生成提供最新的技术文档和最佳实践

**4. 工作流自动化**

- 自动化操作任务，如查询 Pull Request、处理代码合并
- 支持脚本集成，可在现有工作流中无缝调用
- 自定义提示词模板，适应个性化开发需求

### 🔧 技术架构 - 开源透明，社区共建

**开源优势**

- 采用 **Apache 2.0 开源协议**，代码完全透明
- 开发者可以审查源代码，验证安全性
- 支持社区贡献，已有 40+ 贡献者参与开发

**扩展能力**

- 支持 **Model Context Protocol (MCP)**，可自由扩展功能
- 通过 GEMINI.md 文件配置系统提示词
- 提供个人和团队两级设置选项



## 直接挑战现有巨头

### 对标 Claude Code - 功能“一比一复刻”

从实际体验来看，Gemini CLI 在界面和功能上几乎完全复刻了 Claude Code，但在某些方面已经实现了超越：

**优势对比**：

- **上下文窗口**：100 万 token vs Claude 的较小窗口
- **联网能力**：内置 Google 搜索 vs Claude 的离线限制
- **价格优势**：完全免费 vs Claude Code 的月费订阅
- **生态整合**：Google 全家桶支持 vs 独立工具



### 挑战 GitHub Copilot - 从补全到智能体

与 GitHub Copilot 的代码补全功能相比，Gemini CLI 提供的是完整的 AI 智能体体验：

**功能差异**：

- **交互方式**：自然语言对话 vs 代码提示补全
- **处理范围**：整个项目架构 vs 单个文件片段
- **任务类型**：全流程开发 vs 代码生成辅助



## 快速上手 - 三步开始使用

### 环境要求

- Node.js 18 或更高版本

### 安装方式

```bash
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

# 或全局安装
npm install -g @google/gemini-cli
gemini
```

### 认证登录

- 使用个人 Google 账号登录即可获得免费额度
- 高级用户可配置 Google AI Studio API 密钥



## 行业影响

### 开发者社区反应

- **AI Purr-fessor**："每天 1000 次，每分钟 60 次，还是免费的，太疯狂了！"
- **技术博主**："这是 Google 入门级的真实游戏定价策略"
- **早期用户**："体验上已经超越了 Claude Code，特别是在大型项目处理上"

### 潜在风险提醒

业内专家提醒，Google 历史上经常在新产品推出时提供极具吸引力的免费额度，但后续可能会调整政策。建议开发者：

- **尽早体验**：充分利用当前的免费额度
- **关注更新**：密切关注政策变化
- **备选方案**：准备多元化的 AI 工具组合



## 总结

Gemini CLI 的发布标志着 AI 编程工具市场进入了新的竞争阶段。Google 通过开源、免费的策略，直接挑战了现有的商业模式，为开发者提供了更多选择。

**核心优势总结**：

- ✅ **完全免费**：个人开发者零成本使用
- ✅ **开源透明**：代码可审查，安全可信
- ✅ **功能强大**：100 万 token 上下文，多模态支持
- ✅ **生态完整**：Google 全家桶深度整合
- ✅ **社区驱动**：全球开发者共同改进

对于开发者而言，Gemini CLI 不仅仅是一个编程工具，更是一个完整的 AI 工作伙伴。在这个 AI 原生的时代，掌握这样的工具将成为开发者的核心竞争力。

**建议行动**：

1. 立即体验 Gemini CLI，熟悉其功能特性
2. 关注官方更新，了解最新功能发布
3. 参与社区建设，贡献代码或反馈问题
4. 探索与现有工作流的整合方案

AI 编程的未来已来，而 Gemini CLI 可能就是那个改变游戏规则的关键工具。

Google 重磅发布 - Gemini CLI 开源免费，直接挑战 Claude Code

> 近日，**谷歌正式发布了其旗舰AI模型 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 的稳定版本**，标志着这两款性能强劲、效率卓越的模型全面向开发者和企业开放。 更令人振奋的是，谷歌还**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 此次发布不仅带来了显著的**性能提升和上下文窗口扩展**，更强调了**稳定性和可靠性**，旨在赋能全球开发者，加速AI应用的创新与落地，进一步巩固谷歌在AI领域的领先地位。



自谷歌推出 Gemini 系列模型以来，其在多模态理解和推理能力上展现出强大潜力，备受业界关注。 如今，谷歌将这一前沿技术推向了一个新的里程碑，正式发布了 **Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 的稳定版**，供开发者和企业广泛使用。

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此次发布不仅是简单的版本更新，更是谷歌在确保模型性能、可靠性和可扩展性方面迈出的重要一步，旨在为开发者提供更坚实、更强大的AI构建基石。 更值得一提的是，**谷歌还同步推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**，进一步拓展了AI模型的应用边界。



### 性能、效率与极致速度并驾齐驱

Gemini 2.5 系列的稳定版和预览版，在继承Gemini家族优秀基因的基础上，带来了多项关键改进，以满足不同场景下的AI应用需求

#### 1. Gemini 2.5 Pro 性能再升级

作为Gemini家族的旗舰模型，**Gemini 2.5 Pro 稳定版在复杂推理、代码生成、多模态理解等核心能力上表现更为出色**。 它拥有强大的上下文窗口，能够处理海量的输入信息，无论是长篇文档、视频片段还是复杂的代码库，都能进行深入分析和高效响应。 这使得Gemini 2.5 Pro 成为开发高级AI应用，如智能助手、内容创作工具、复杂数据分析系统的理想选择。

#### 2. Gemini 2.5 Flash 高效轻量化

与 Pro 版的“全能”不同，**Gemini 2.5 Flash 稳定版则专注于速度和效率**。 Flash 模型经过优化，在保持强大性能的同时，拥有更快的响应速度和更低的计算成本。 这使得它特别适合需要实时交互、高吞吐量或对延迟敏感的应用场景，例如聊天机器人、实时翻译、物联网设备上的AI功能以及大规模的批处理任务。 它有效地降低了AI部署的门槛和运行成本。

#### 3. Gemini 2.5 Flash-Lite 极致速度预览

此次发布的亮点之一，是**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 这一版本进一步压缩了模型体积，优化了推理速度，旨在为对延迟要求极高的边缘计算、快速响应或超大规模并发场景提供解决方案。 Flash-Lite 的推出，意味着谷歌在AI模型的轻量化和效率提升方面，正在进行更深层次的探索，为开发者在极端性能约束下的AI部署提供了新的可能。

#### 4. 稳定可靠的生产级支持

“稳定版”的发布意味着谷歌对 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 这两款模型在**可靠性、安全性和可扩展性方面进行了全面验证和优化**。 开发者可以放心地将其集成到生产环境中，用于构建面向用户的应用或企业级解决方案。 这将大大缩短开发周期，降低部署风险，加速AI技术的商业化落地。

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### 赋能开发者 拓展应用边界

Gemini 2.5 Pro、Flash 稳定版以及 Flash-Lite 预览版的发布，为全球开发者提供了前所未有的强大工具组合，有望在多个领域引发创新

*   **更强大的AI助手** 开发者可以利用 Pro 模型的长上下文能力，构建能够理解和处理更复杂、更长时间对话的智能助手。
*   **高效的内容创作** Flash 模型的高速响应，可以助力实时生成文本、代码、图像描述等，极大提升内容生产效率。
*   **极致实时交互** Flash-Lite 的超快响应速度，将为要求毫秒级延迟的AI应用（如语音助手、游戏AI）提供可能。
*   **智能数据分析** Pro 模型的强大推理能力，能够从海量非结构化数据中提取洞察，辅助决策。
*   **个性化推荐系统** 结合用户行为和偏好，Flash 模型可快速生成个性化推荐，提升用户体验。
*   **企业级AI解决方案** 三款模型结合使用，可满足企业在客户服务、知识管理、自动化流程等方面的多样化AI需求。

谷歌表示，将继续投入资源，不断迭代和优化 Gemini 系列模型，致力于让AI技术更易于访问、更强大、更安全，最终赋能全球开发者，共同塑造AI的未来。 此次稳定版的发布以及 Flash-Lite 的同步推出，无疑是AI发展道路上又一个坚实的里程碑。




 谷歌正式发布 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 稳定版

> 近日，浙江大学与 vivo 联合宣布，正式开源一项突破性的视频虚拟试穿框架——**MagicTryOn**。 该框架基于先进的 **Wan 2.1 技术**，能够实现**高质量、逼真且高度一致的视频虚拟试穿效果**。 MagicTryOn 的开源，有望彻底改变在线服装零售、虚拟时尚体验以及数字内容创作等领域，为消费者带来前所未有的沉浸式试穿体验。


在电商和数字时尚日益发展的今天，虚拟试穿技术正成为连接消费者与商品的桥梁。 传统的虚拟试穿多局限于静态图片，难以真实反映服装在动态人体上的效果。 如今，这一局限正被一项革命性技术打破。 MagicTryOn 的出现，标志着虚拟试穿从静态图像迈向动态视频的新纪元，有望为消费者带来更真实、更沉浸的购物体验。

<video src="https://static.downly.cn/images/7aa730ae2fe7c13aeca6263286dae155.mp4"  title="project_page_video5.mp4"></video>

### MagicTryOn 突破性视频试穿体验

MagicTryOn 的核心优势在于其能够实现**高质量的视频虚拟试穿**。 与传统的图片试穿不同，它能处理人物在视频中的复杂动作和姿态变化，并确保服装在这些动态下的真实呈现。

#### 1. 真实且一致的试穿效果

MagicTryOn 能够将目标服装**无缝地“穿到”视频中人物的身上**，并**保持服装纹理、光影和褶皱的自然变化**，极大地提升了试穿的真实感。 即使人物在视频中移动、旋转或摆出复杂姿势，服装也能保持高度一致性和逻辑性，如同真实穿着一般。

#### 2. 基于 Wan 2.1 的强大支撑

该框架的核心技术是基于 **Wan 2.1**，这是一种在处理弱对齐数据方面表现卓越的网络架构。 Wan 2.1 能够有效地解决视频中人体姿态和服装之间复杂对应关系的问题，即使在没有精确人体骨架或服装裁剪信息的情况下，也能实现高质量的虚拟试穿。

#### 3. 处理复杂人物姿态与服装变形

MagicTryOn 的另一大亮点是其处理**复杂人物姿态和服装变形**的能力。 无论是手臂的抬起、身体的扭动，还是裙摆的飘动，该框架都能准确地模拟服装的物理效果，让试穿结果更具说服力。

<video src="https://static.downly.cn/images/54a531433b570ee58f3e65cb7bbc21c7.mp4"  title="prpject1.mp4"></video>

### 技术细节与创新点

MagicTryOn 的卓越性能源于其多方面的技术创新

#### 1. 细粒度特征编码与融合

该框架采用了先进的**细粒度特征编码技术**，能够捕捉服装和人体的微小细节。 通过巧妙的特征融合机制，确保了服装能够精准地适应人体的轮廓和动作。

#### 2. 时序一致性保持

为解决视频虚拟试穿中常见的**帧间闪烁和不连贯**问题，MagicTryOn 设计了独特的时序一致性保持策略，确保了视频中服装的流畅和自然变化。

#### 3. 开放性与可扩展性

作为一个开源框架，MagicTryOn 不仅提供了核心代码，还为开发者提供了**丰富的接口和灵活的配置选项**，便于二次开发和集成到不同的应用场景中。

![image.png](https://static.downly.cn/images/489a1f62ebb62dfecf56235a735eb71e.png)

### 应用前景 颠覆零售与娱乐

MagicTryOn 的开源，将对多个行业产生深远影响

*   **在线服装零售** 消费者可以在线“试穿”服装，大大降低退货率，提升购物体验。
*   **虚拟时尚与元宇宙** 为元宇宙中的虚拟形象提供更真实的服装穿搭体验。
*   **数字内容创作** 电影、游戏、广告等行业可用于快速生成虚拟人物的服装动画。
*   **个性化定制** 帮助用户预览定制服装效果。

浙大与 vivo 的合作，不仅展现了学术界与产业界的紧密结合，更通过开源的方式，推动了虚拟试穿技术乃至整个 AI 视觉领域的发展，为未来数字生活描绘了更丰富的图景。




浙大联合vivo通信公司 开源视频虚拟试穿框架MagicTryOn

> 近日，字节跳动（ByteDance）旗下的团队推出了一项颠覆性的视频修复技术——[**SeedVR2**](https://iceclear.github.io/projects/seedvr2/)。 这一创新模型能够实现**单步完成视频的超高清修复**，显著提升了处理效率和修复质量。 SeedVR2 不仅在视频去噪、去模糊、增强细节等方面表现出色，更通过引入新颖的训练范式，为老旧视频、低质影像的焕新带来了革命性的突破，有望广泛应用于影视、媒体及个人内容创作领域。



在数字时代，视频内容已经成为我们生活中不可或缺的一部分。 然而，许多视频素材存在画质不佳、模糊、噪点多等问题。 传统的视频修复过程往往复杂且耗时，效果也难以令人满意。
字节跳动（ByteDance）的团队带来的一款能够实现**单步完成视频高清修复**的创新模型——**SeedVR2**。从低质视频到超高清画质，只需一步，就能实现显著提升，为视频内容创作者和用户带来了前所未有的便利和效率。

![image.png](https://static.downly.cn/images/dd4e642f48b69eac04d752bf7989e25c.png)

### 颠覆传统 多阶段到单步修复的飞跃

以往的视频修复通常是一个多阶段的过程，可能涉及以下步骤

*   **视频超分** 将低分辨率视频提升到高分辨率。
*   **视频去噪** 消除画面中的噪点。
*   **视频去模糊** 恢复模糊的图像细节。
*   **帧间一致性处理** 确保修复后的视频在时间轴上保持流畅和自然。

这些独立步骤的串联不仅耗时，而且每个环节的误差都可能累积，影响最终效果。 SeedVR2 的核心创新在于，它能够将这些复杂的修复任务**集成到一个统一的模型中，并以单步操作完成**。

SeedVR2 能够实现这一飞跃的关键在于其**独特的设计理念和训练范式**，它能够同时学习不同退化类型（如模糊、噪声、压缩伪影）的修复，并在一步中生成高质量的结果。

### SeedVR2 的核心技术亮点

#### 1. 强大的多功能一体化能力

SeedVR2 不仅仅是简单的视频超分，它集成了多种修复功能，包括

*   **去噪** 有效消除视频中的各种噪声点，使画面更纯净。
*   **去模糊** 恢复因运动或对焦不准造成的模糊，让画面细节更清晰。
*   **细节增强** 智能地补充和增强视频中缺失的纹理和结构信息，让画面栩栩如生。
*   **色彩与对比度优化** 提升视频整体的视觉表现力。

这意味着，无论是老旧的模糊录像，还是手机拍摄的低光视频，SeedVR2 都能进行全面的画质提升。

#### 2. 高效的推理速度与优异的性能

相较于传统多阶段或更复杂的模型，SeedVR2 在实现顶尖修复质量的同时，显著提升了推理速度。 这种高效性使得它在实际应用中更具优势，尤其是在需要批量处理或实时修复的场景。 实验结果表明，SeedVR2 在多个标准基准测试上取得了SOTA（State-of-the-Art）性能。

#### 3. 新颖的训练策略与模型架构

SeedVR2 的成功离不开其创新的训练策略和模型架构。 研究团队通过精心设计网络结构和损失函数，使模型能够高效地学习视频中复杂的时空信息，从而在一次正向传播中完成高难度的视频修复任务，同时保持帧间的高度一致性，避免了闪烁和伪影。

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### 应用前景 视频修复进入新时代

SeedVR2 的诞生，无疑为视频修复领域带来了革命性的影响，其应用前景广阔

*   **影视后期制作** 影视公司可以使用 SeedVR2 修复老旧影片，或提升数字电影的画质，节省大量时间和成本。
*   **短视频与直播** 创作者可以一键提升视频质量，为观众带来更优质的视觉体验。
*   **历史影像资料修复** 博物馆和档案馆可以利用 SeedVR2 修复珍贵的历史影像，使其重现清晰面貌。
*   **个人内容创作** 即使是普通用户，也能轻松将手机拍摄的低质视频修复成高清大片。

随着 SeedVR2 等先进技术的普及，视频高清修复将不再是专业人士的专属，而是普惠大众，让每个人都能享受到清晰、震撼的视觉体验。




字节 SeedVR2 单步完成视频高清修复

> 近日，OpenAI 再次震撼业界，重磅发布了全新模型 **o3-pro**，并宣布其 API 价格直降 80%，Input 价格低至 $2/1M tokens，Output 价格低至 $8/1M tokens，基本与 GPT-4o 持平。这一史无前例的降价幅度，预示着 AI 大模型应用成本的显著降低，将极大推动 AI 技术在各行各业的普及和创新。


人工智能领域的领导者 OpenAI 再次祭出重磅炸弹！ 近日，公司正式发布了其最新一代大模型——**o3-pro**，并伴随着一项令人难以置信的公告：**o3-pro 的 API 价格将直降 80%**。 这一消息犹如一声惊雷，迅速在全球 AI 社区和开发者圈层引发热议，被视为通用人工智能（AGI）普及道路上的又一个里程碑。



此次价格策略的调整，远不止是简单的数字变化，它代表着 OpenAI 致力于推动 AI 普惠的决心，以及其在模型效率和成本控制方面取得的巨大进步。


### o3-pro 模型 技术与性能的新飞跃

尽管官方对 o3-pro 的具体技术细节尚未完全披露，但根据 OpenAI 一贯的迭代模式，可以预见 o3-pro 在性能上将实现显著提升

*   **更强的推理能力** 预计 o3-pro 将在逻辑推理、复杂问题解决、多模态理解等方面展现出更强大的能力。
*   **更高的生成质量** 在文本生成、代码生成、创意内容创作等方面，o3-pro 有望提供更加流畅、准确且富有创意的输出。
*   **更高效的运行效率** 大幅降价的背后，必然是模型架构和训练方法上的革新，使得模型在保持高性能的同时，能以更低的计算成本运行。

![image.png](https://static.downly.cn/images/edd7b6462533042e372de87d72fc7038.png)

此次发布，不仅是对模型能力的升级，更是对未来 AI 应用场景的深度赋能。

### API 价格直降 80% 的冲击波

“价格直降 80%” 这句话本身就具有极大的冲击力。 对于开发者和企业用户而言，这意味着什么

*   **大幅降低开发与运营成本** 过去因高昂 API 费用而犹豫不决的 AI 项目，现在有了落地的可能性。 无论是初创公司还是大型企业，都将受益于此。
*   **加速 AI 应用普及** 成本的降低将直接促使更多 AI 应用的涌现，尤其是在教育、医疗、金融、客服等对成本敏感的行业。
*   **激发创新与实验** 开发者可以更自由地进行模型调用和功能测试，降低试错成本，从而加速新创意和新产品的孵化。
*   **改变行业竞争格局** OpenAI 的这一举动，无疑会对其他 AI 模型提供商造成巨大压力，可能引发一轮新的价格战和技术创新竞赛。



这一降价策略，本质上是将 AI 大模型的“奢侈品”属性转变为“必需品”，让更多人能用、敢用 AI。

### OpenAI 的战略考量与未来展望

此次 o3-pro 的发布及大幅降价，并非偶然，而是 OpenAI 深谋远虑的战略布局

*   **扩大市场份额** 通过降低门槛，吸引更多开发者和企业用户，进一步巩固其在 AI 领域的领导地位。
*   **加速数据飞轮** 更多用户的使用将产生更多数据，这些数据反过来又能用于模型的进一步优化，形成良性循环。
*   **推动 AGI 愿景** OpenAI 的最终目标是实现通用人工智能，而普及 AI 技术是达到这一目标的关键一步。 降低成本，让 AI 触手可及，无疑是实现这一愿景的有效途径。
*   **应对市场竞争** 面对来自 Anthropic、Google 等巨头的日益激烈的竞争，OpenAI 需要通过持续创新和差异化策略来保持领先。



未来，我们可以预见，随着 AI 模型性能的不断提升和成本的持续下降，人工智能将更深入地融入我们的日常生活和工作。 o3-pro 的发布，无疑为这一进程按下了加速键。 市场将迎来一次 AI 应用的爆发期，我们每一个人都将是这一伟大变革的见证者和参与者。




OpenAI 重磅发布 o3-pro API 价格直降 80%

> 近日，谷歌的 Gemini 2.5 Pro 在长文本理解领域展现出惊人实力，在 Fiction.Live 基准测试中，以显著优势超越了 o3，一举成为长文本理解的新王者。这一成就不仅凸显了 Gemini 2.5 Pro 在处理超长上下文方面的卓越能力，也预示着大模型在复杂文本场景应用上的新突破。



在人工智能大模型领域，长文本理解能力一直是衡量其智能水平的关键指标之一。 谷歌的 **Gemini 2.5 Pro** 在这项核心能力上取得了里程碑式的进展，在备受关注的 Fiction.Live 基准测试中表现出色，成功超越了此前备受赞誉的 o3，一跃成为长文本理解领域的“新王者”。

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Fiction.Live 是一个用户生成内容的平台，其特色在于拥有大量篇幅长、逻辑复杂且包含丰富细节的小说作品。 这使得该平台成为了评估 AI 模型在真实世界复杂长文本理解能力方面的一个理想基准。 模型需要准确地理解故事背景、人物关系、情节发展以及各种细微的语义，才能给出高质量的回答或进行有效的交互。

### 压倒性优势 超越 o3

根据测试结果，**Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 基准测试中展现出了令人印象深刻的性能，其在多项指标上均显著优于 o3。

*   **上下文窗口的巨大优势** **Gemini 2.5 Pro** 最显著的特点之一是其高达 100 万上下文窗口（甚至可以扩展到 200 万），这使得它能够一次性处理极长的文本内容。 相比之下，o3 尽管也有着不俗的上下文处理能力，但在面对 Fiction.Live 上那种超长篇幅、细节密集的文本时，**Gemini 2.5 Pro** 的巨大上下文窗口使其能够“纵览全局”，避免因上下文截断而导致的信息丢失或理解偏差。
*   **深层语义理解能力** 仅仅拥有大上下文窗口是不够的，关键在于模型能否在庞大的信息流中精准捕获关键信息，并进行深层次的语义理解和逻辑推理。 **Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 测试中的优异表现，证明了其不仅能“读懂”长文本，更能“理解透彻”，这对于需要把握复杂情节和人物弧光的文学作品至关重要。
*   **在特定场景的适应性** Fiction.Live 的测试场景，无疑是长文本理解能力最严苛的考验之一。 模型需要处理各种复杂的叙事结构、多线并行的情节以及大量口语化的表达，这要求模型具备极强的鲁棒性和泛化能力。 **Gemini 2.5 Pro** 在此脱颖而出，证明了其在特定垂直领域应用中的巨大潜力。

### 技术突破与影响几何

**Gemini 2.5 Pro** 的成功并非偶然，其背后是谷歌在 AI 架构和训练方法上的持续深耕。

*   **多模态融合的潜力** 尽管此次测试主要关注文本理解，但 Gemini 系列本身就具备强大的多模态能力。 在长文本场景下，如果能与图像、视频等信息结合，将进一步提升模型的理解深度和应用广度。
*   **对未来应用场景的启示** **Gemini 2.5 Pro** 在长文本理解上的突破，将对多个行业产生深远影响。
    *   **法律与医疗** 法律文本、医疗报告等往往篇幅巨大且专业性强，**Gemini 2.5 Pro** 有望大幅提升这些领域的信息检索、摘要和分析效率。
    *   **文学创作与辅助阅读** 对于作家而言，AI 助手将能更好地理解其作品，提供更精准的反馈和建议。 对于读者，AI 可以帮助他们更快地掌握故事情节，甚至进行个性化的内容推荐。
    *   **科研与金融** 大量文献、报告的分析和摘要，将变得更加高效。
*   **行业竞争格局** **Gemini 2.5 Pro** 的表现，无疑将加剧大模型领域的竞争。 o3 及其他玩家将面临更大的压力，促使他们进一步提升自身模型在长文本处理方面的能力。 这将推动整个 AI 行业在核心技术上不断突破。



### 大模型能力边界的持续拓展

**Gemini 2.5 Pro** 在 Fiction.Live 基准测试中的卓越表现，不仅仅是某项指标的领先，它更是大模型能力边界持续拓展的有力证明。 它表明，AI 不再仅仅擅长处理短小精悍的指令，而是正朝着更深层次、更广阔的“理解世界”的方向迈进。

未来，我们有理由期待更多能够处理超长上下文、进行复杂推理和深层语义理解的大模型涌现，它们将真正改变我们与信息交互的方式，并为各行各业带来革命性的变革。 随着这项能力的不断成熟，人工智能将在协助人类处理复杂信息、进行创造性工作方面扮演越来越重要的角色。



长文本理解“新王”加冕：Gemini 2.5 Pro 在 Fiction.Live 称雄，力压 o3

> 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。
![image.png](https://static.downly.cn/images/5a19abbac5dc7a1026033738b0e340ad.png)

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。



谷歌 Gemini 2.5 Pro 预览版性能再升级

> 近日，一位来自 Replit 团队（知名AI 编程公司，Lovable友商）的员工报告，Lovable平台存在严重的行级安全(`Row Level Security, RLS`)策略实现缺陷，导致未经授权的用户可以访问敏感数据并注入恶意内容。此外，平台的默认公开项目设置和remix功能进一步加剧了数据泄露风险。本文将详细阐述了漏洞的技术细节、影响范围、披露过程、各方回应以及安全建议，旨在提高开发者和用户对此类平台安全风险的认识。

Lovable是一家瑞典初创企业，其产品被定位为"软件体系的最后一块拼图"，通过AI技术极大降低开发门槛，使客户无需技术培训即可使用自然语言提示词创建网站及应用程序。作为"氛围编码"（vibe coding）领域的代表，Lovable在欧洲市场快速增长，被称为"欧洲版Cursor"。

## 1. 漏洞概述

2025年3月20日，Replit公司员工Matt Palmer及其同事发现Lovable平台存在严重安全漏洞（CVE-2025-48757），该漏洞涉及行级安全(RLS)策略实现不当，允许未授权用户访问敏感数据并注入恶意内容。此外，Lovable平台非Pro用户创建的项目默认为公开状态，结合其remix功能，进一步增加了数据泄露风险。

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**CVE-2025-48757详情：**

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## 2. CVE-2025-48757漏洞技术分析

### 2.1 漏洞本质

CVE-2025-48757漏洞的核心是Lovable平台在实现行级安全(RLS)策略时存在严重缺陷：

1.RLS配置缺失或错误：Lovable平台创建的应用程序常缺乏安全的RLS配置，导致数据库表缺少必要的访问控制。

2.客户端与后端安全策略不一致：客户端逻辑与后端权限控制(RLS)策略存在错位，前端实现的访问控制在后端没有得到有效执行。

3.身份验证绕过：攻击者可通过移除授权头部，将请求安全上下文从已认证用户变为未认证用户，从而绕过访问控制。

### 2.2 漏洞利用方式

在Lovable，只有Pro用户才能创建private项目，任何人都可以查看并使用remix的方式克隆他人的项目，这是一个非常重要的前提。

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#### 2.2.1 数据访问漏洞

攻击者可以通过修改查询参数访问项目"用户"表中的所有数据。例如，在Linkable网站（一个由Lovable构建的将LinkedIn资料转化为个人网站的应用）中，Palmer能够查看约500名用户的电子邮件地址。

#### 2.2.2 数据修改漏洞

攻击者可以通过发送带有精心构造的有效载荷的POST请求插入新记录。在Linkable网站的案例中，研究人员成功通过设置"payment_status": "paid"绕过了Stripe支付集成，实现了未授权的数据写入。

### 2.3 技术架构问题

Lovable 为用户提供了一种简单的方法来连接到Supabase 的数据库服务，但存在配置不当问题。

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Lovable平台的安全漏洞与其技术架构密切相关：

1.客户端驱动架构：Lovable应用主要以客户端驱动为主，将大量逻辑放在前端执行。

2.外部服务依赖：依赖外部服务(如Supabase)完成身份验证和数据存储等后端操作，增加了配置复杂性。

3.安全责任转移：将安全责任转移给应用程序的开发者，而非平台本身，但缺乏足够的安全指导和默认保护。

### 2.4 "安全扫描"功能的局限性

Lovable在4月24日推出的"安全扫描"功能存在严重局限：

1.该功能仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，而不检查控制选项是否正确配置。

2.提供虚假的安全感，无法检测到暴露数据的错误配置。

3.未解决底层RLS架构缺陷，即使在扫描后，应用仍可能存在漏洞。

## 3. 漏洞影响范围

### 3.1 受影响应用数量

在扫描的1,645个Lovable创建的应用中，约170个(10.3%)存在漏洞，涉及303个端点存在不充分的RLS设置。这表明RLS配置错误是一个系统性问题，而非孤立事件。

### 3.2 暴露数据类型

通过漏洞可能泄露的敏感数据包括：

•用户个人信息(姓名、电子邮件地址)

•财务信息

•API密钥(包括Google Maps、Gemini API、eBay等服务)

•个人债务金额

•家庭住址

•"擦边提示词"

### 3.3 潜在攻击场景

1.数据窃取：攻击者可获取用户个人信息和凭证，用于身份盗窃或定向攻击。

2.API滥用：获取的API密钥可被用于未授权访问第三方服务，可能导致财务损失。

3.数据篡改：攻击者可修改数据库内容，包括支付状态、用户权限等。

4.服务中断：通过删除或破坏数据，可能导致服务不可用。

## 4. 漏洞披露过程

### 4.1 时间线

1.2025年3月20日：初次发现Linkable网站(Lovable构建)的漏洞。

2.2025年3月21日：识别出更广泛的RLS配置错误问题，并通过电子邮件通知Lovable。

3.2025年3月24日：Lovable确认收到邮件，但未回复。

4.2025年4月14日：

•Palantir工程师Danial Asaria独立发现并公开发推文谈论同一漏洞。

•Palmer再次通知Lovable，引用公开利用情况，并启动45天披露窗口期。

5.2025年4月24日：Lovable发布"Lovable 2.0"，增加"安全扫描"功能，但未解决底层RLS架构缺陷。

6.2025年5月24日：Palmer对Linkable网站进行再次评估，发现仍存在数据操纵和注入等严重安全问题。

7.2025年5月29日：由于Lovable未采取有效修复措施或通知用户，Palmer发布CVE编号。

### 4.2 Lovable的回应与措施

1.初次回应：否认存在漏洞，随后删除相关推文和网站。

2.临时措施：Linkable重新上线并开始收取2美元费用。

3.安全功能：推出"安全扫描"功能，但仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，未检查配置是否正确。

4.公开声明(5月30日)："与几个月前相比，Lovable现在在构建安全应用方面有了显著提升，并且还在快速改进。话虽如此，我们的安全水平尚未达到预期，我们将致力于持续提升所有Lovable用户的安全状况。"

## 5. 默认公开项目与Remix功能的安全风险

### 5.1 默认公开项目机制

根据Lovable官方隐私政策和用户补充信息，非Pro用户创建的项目默认为公开状态：

"如果您的项目设置为'公开'，那么提示和代码可以被其他用户看到。您的公开项目也可以被remix并用作其他项目的起点。私有项目不可被remix，其代码和提示对其他用户不可见。" —— Lovable隐私政策，"用户内容可见性"部分

这一默认设置意味着：

1.非Pro用户的项目代码、提示词和配置默认对所有人可见。

2.用户需要主动将项目设置为私有，但这通常需要升级到付费计划。

3.许多用户可能不知道自己的项目是公开的，尤其是缺乏技术背景的新手。

### 5.2 Remix功能及其风险

Lovable的Remix功能允许用户克隆并修改其他公开项目：

1.配置复制：Remix会复制原项目的代码、结构和配置，包括可能存在的不安全设置。

2.凭证泄露：如果原项目包含硬编码的API密钥、数据库连接字符串或其他凭证，这些也会被复制到新项目中。

3.权限继承：新项目可能继承原项目的不安全权限设置，导致相同的漏洞在多个项目中传播。

### 5.3 组合风险分析

默认公开项目与Remix功能相结合，形成了严重的安全风险链：

1.漏洞传播：一个存在RLS配置错误的公开项目可能被多次remix，导致漏洞在生态系统中快速传播。

2.凭证暴露链：一个包含API密钥的公开项目被remix后，这些凭证可能被更多人看到并滥用。

3.安全意识差距：缺乏安全知识的用户可能不了解公开项目和remix带来的风险，无意中暴露敏感信息。

4.难以追踪：当漏洞通过remix传播时，很难追踪源头并通知所有受影响用户。

## 6. 安全专家观点

### 6.1 SentinelOne首席信息安全官Alex Stamos

•Web应用程序最佳实践要求完全避免让用户直接访问数据库。

•应用程序应当确定用户可以访问哪些信息，再据此执行数据交付。

•允许用户直接接入数据库存在巨大风险，即使有正确处理方法，成功率也极低。

### 6.2 Replit公司CEO Amjad Masad

•不能期望新手开发者理解并掌握底层安全配置。

•如果一款工具号称能轻松部署应用程序，就必须确保这些应用程序的安全性。

•氛围编码工具应该提供安全默认设置，而不是将安全责任完全转嫁给用户。

## 7. 安全建议

### 7.1 对Lovable平台的建议

1.实施安全默认设置：所有项目默认应为私有，只有在用户明确选择后才设为公开。

2.改进RLS实现：提供预配置的安全模板和自动化工具，确保正确实施RLS策略。

3.增强安全扫描：扩展当前的安全扫描功能，不仅检查RLS是否启用，还应验证其配置是否正确。

4.用户通知机制：建立机制通知用户潜在的安全问题，特别是当他们的项目包含敏感数据时。

5.沙箱环境：为氛围编码应用提供沙箱环境，限制可能造成的损害。

### 7.2 对Lovable用户的建议

1.项目可见性审查：检查所有项目的可见性设置，确保包含敏感信息的项目设为私有。

2.避免存储敏感数据：不要在Lovable项目中存储API密钥、凭证或个人敏感信息。

3.定期安全审查：定期检查项目的安全设置，特别是在更新后。

4.使用环境变量：对于需要API密钥的项目，使用环境变量而非硬编码。

5.限制数据访问：实施最小权限原则，限制应用对数据的访问范围。

### 7.3 对氛围编码行业的建议

1.建立安全标准：制定氛围编码平台的安全最佳实践和标准。

2.责任明确化：明确平台提供商和用户在安全方面的责任边界。

3.安全教育：提供针对非技术用户的安全意识培训和资源。

4.防御深度：实施多层次安全控制，不仅依赖单一防护措施。

5.透明度：平台应公开其安全措施和限制，帮助用户做出明智决策。

## 8. 结论

Lovable平台的CVE-2025-48757漏洞以及默认公开项目与remix功能带来的额外风险，凸显了氛围编码工具在安全实践方面的重大挑战。虽然这些工具极大地降低了软件开发的门槛，但同时也带来了新的安全风险，特别是当用户缺乏安全知识时。

平台提供商需要认识到，随着开发工具的民主化，安全责任不应完全转嫁给用户。相反，应该提供安全默认设置、自动化安全检查和清晰的风险通知。同时，用户也应提高安全意识，了解这些平台的限制和潜在风险。

随着氛围编码和AI辅助开发工具的持续发展，行业需要建立新的安全范式，在保持易用性的同时确保应用安全。只有通过平台提供商、用户和安全社区的共同努力，才能实现这一平衡。

## 参考资料

1.Matt Palmer. (2025). Statement on CVE-2025-48757. https://mattpalmer.io/posts/statement-on-CVE-2025-48757/

2.Semafor. (2025). The hottest new vibe coding startup may be a sitting duck for hackers. https://www.semafor.com/article/05/29/2025/the-hottest-new-vibe-coding-startup-lovable-is-a-sitting-duck-for-hackers

4.Matt Palmer. (2025). Twitter/X Post on Lovable Vulnerability. https://x.com/mattppal/status/1928106325613105370

5.Lovable. (2024). Privacy Policy. https://lovable.dev/privacy

6.Bay Tech Consulting. (2025). An Analysis of Loveable AI: Features, Pricing, Value, and Market Position 2025. https://www.baytechconsulting.com/blog/an-analysis-of-loveable-ai-features-pricing-value-and-market-position-2025





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