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AITOP

6月29日

12:24

Shashikant Kore@kshashi

谷歌在AI竞赛中看似落后，但根源可能是内部资源分配问题。现有产品的算力需求与DeepMind对前沿模型（如Gemini系列）的研发需求产生竞争。这种内耗导致谷歌难以集中资源冲刺顶级模型，而非技术能力不足。

行业 Google DeepMind AI竞赛算力资源分配

推荐理由：一句话解释谷歌为什么没跑赢AI竞赛——不是技术不行，是自家产品抢算力。内耗比对手更头疼。

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02:45

Gary Marcus@GaryMarcus

据FT报道，Google因计算资源短缺限制了Meta对Gemini的使用。报道指出Google在向Meta出售Gemini时无法像预期那样自由。计算能力仍是AI领域最稀缺的资源。

行业 Google Meta Gemini 计算资源

推荐理由：Google资源不够，连Meta都用不上Gemini了，这背后是算力争夺战。

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6月26日

03:14

elvis@omarsar0

Google 在 Gemini App 中上线了 study notebooks（学习笔记本）功能，这是一个交互式学习空间，旨在将用户的好奇心转化为真正的理解。该功能免费提供，支持全球所有语言。用户可以用它来学习有机化学或准备标准化考试等。

AI产品 GeminiApp Google 学习笔记本免费

推荐理由：Google 在 Gemini 里加了个免费学习笔记本，支持所有语言，帮你把好奇变成真理解，学生党可以试试。

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00:57

Philipp Schmid@_philschmid

Google 在 Gemini 3.5 Flash 中上线了 computer use 功能，支持浏览器、移动端和桌面环境。开发者 Philipp Schmid 发布了一个快速入门教程，用单个脚本从终端安装 Android 模拟器。教程包含基础 agent 循环，通过 adb 接口控制手机，也支持远程设备连接（adb connect <ip>:5555）。类似模式可扩展到 iOS 的 simctl。

技巧 Gemini 3.5 Flash Google Android adb 智能体

推荐理由：Google 刚给 Gemini 3.5 Flash 加了 computer use，这份教程用一条命令就能在模拟器上跑 agent 控制手机，还支持远程和 iOS，很实用。

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00:30

Google AI Developers@googleaidevs

精选73°

Google AI Devs 宣布 Gemini 3.5 Flash 的 Computer Use 工具正式可用。该工具支持在浏览器、移动和桌面环境中构建可看可操作的智能体，处理长时任务。新增特性包括：内置移动和桌面操作系统支持、所有函数调用的意图参数、可定制客户端函数支持人机交互接管、提示注入检测及可配置安全策略。可用于自动化 QA 测试和业务流程等场景。

AI产品 Gemini 3.5 Flash Computer Use 智能体自动化测试 Google

推荐理由：Google 给 Gemini 3.5 Flash 加了 Computer Use 工具，能让智能体跨浏览器、手机和桌面干活，还能自定义安全策略，实用！

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6月25日

11:27

向阳乔木@vista8

谷歌在六月推出了Open Knowledge Format（OKF）规范。该规范使用Markdown加YAML frontmatter将知识组织成可版本控制的文件包。这种格式被设计为AI Agent可直接消费的格式。Codex将一篇文章中的项目整理成OKF格式并添加到系统记忆索引中。

AI产品 Google Open Knowledge Format Markdown YAML Codex

推荐理由：谷歌搞了个OKF规范，用Markdown加YAML打包知识，Agent直接就能用，Codex已经开始用它整理项目了。

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04:24

elvis@omarsar0

谷歌推出了Gemini 3.5 Flash模型，专注于计算机使用场景的智能体循环和长任务。该模型旨在满足对更强大计算机使用模型的需求，同时保持低成本。用户表示对Gemini 3.5 Flash的效率尚不确定，但赞赏其作为替代选项的出现。

AI模型 Gemini 3.5 Flash Google 智能体工具使用

推荐理由：谷歌新出了一个Gemini 3.5 Flash，专门优化了计算机使用场景，做长任务和智能体循环可能更划算，值得试试。

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01:39

Philipp Schmid@_philschmid

83°

Google 在 Gemini 3.5 Flash 模型中内置了计算机使用功能，代理可接收屏幕和目标后自主执行操作。支持浏览器、手机（安卓/iOS）和桌面环境三种模式。内置安全防护、用户确认机制和自动停止功能，并针对提示注入进行了额外训练。开发者演示了让代理自动审计网页、运行代码片段并返回报告。

AI模型 Gemini 3.5 Flash Google 计算机使用智能体

推荐理由：Gemini 3.5 Flash 现在能直接操控你的屏幕，自动干测试网页、点按钮这些活，比普通 AI 助手更像真工具。

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6月24日

11:24

elvis@omarsar0

谷歌员工 Justin Poehnelt 因创建非官方的 Google Workspace CLI 项目被公司解雇。该项目曾在 Hacker News 登顶第一，获得数千 GitHub 星标和大量用户。讽刺的是，在解雇前两天（Google Cloud Next 大会上），谷歌官方宣布即将推出官方 Workspace CLI。Poehnelt 认为解雇原因涉及公司对代理（Agent）技术可能颠覆 Workspace 的担忧。

行业 Google Google Workspace CLI 开源项目解雇行业事件

推荐理由：谷歌员工做了个超火的命令行工具却被开除，第二天官方就出了同款，这瓜值得吃。

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07:06

宝玉@dotey

Google 员工 Justin Poehnelt 在任职近 7 年后，于 3 月初用 Rust 开发了 Google Workspace CLI，支持通过命令行操作 Gmail、Drive、Calendar 等 Workspace 服务，并内置 MCP 服务器供 AI agent 调用。该项目在 Hacker News 冲上第一，GitHub 星数超过 2.6 万，数天内获得数千实际用户。4 月 22 至 24 日的 Google Cloud Next 大会上官方宣布即将推出 Workspace CLI，两天后 Justin 被开除。他本人认为原因在于 Workspace 管理层害怕被 AI agent 颠覆。项目本身仍在 Google GitHub 组织下维护，最新更新于 6 月。

行业 Google Workspace CLI Justin Poehnelt Google 员工开除开源项目

推荐理由：一个爆火的开源项目让七年老员工被秒开，案子很典型。想知道大公司开源审批有多严？看这个就够了。

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06:52

Google AI Developers@googleaidevs

Google 发布 Gemini Interactions API，用一个端点统一处理文本、多模态输入（图片、音频、视频）、工具调用（Function Calling）和托管智能体。该 API 旨在降低开发复杂度，帮助开发者从提示词快速过渡到生产部署。开发者可在 Google AI Studio 中获取详细指南。

AI产品 Gemini Interactions API Google 多模态智能体

推荐理由：Google 把文本、多模态、工具和智能体塞进一个 API 里，少折腾接口，直接跑。

原文

06:51

Google AI Developers@googleaidevs

精选73°

Google 在 Gemini API 中推出 Managed Agents 功能，开发者只需一个 prompt 即可创建自主 Agent。该功能自动提供安全临时 Linux 沙箱，无需基础设施配置。Agent 可自主规划、纠错、执行代码。通过 agents.md 和 skills.md 文件定义指令和工具，Agent 能一次 API 调用完成研究主题、生成音频对话、创作音乐和专辑封面等复杂任务。

AI产品 Gemini API Managed Agents Google 智能体

推荐理由：Google 出了 Managed Agents，零配置让 Agent 自动干活，一个 prompt 就能研究主题并做出一个广播节目，比手动搭基础设施省心太多了。

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00:33

Philipp Schmid@_philschmid

精选71°

这篇指南由 Google AI Studio 发布，帮助开发者上手 Gemini Interactions API。它通过 `previous_interaction_id` 实现对话链式衔接，演示了如何启用和处理 streaming 响应。指南还展示了执行本地函数调用的完整循环，并介绍了在远程沙箱中运行 Antigravity Agent 的方法。

技巧 Gemini Interactions API Google 智能体工具调用

推荐理由：Google 官方出的 Gemini 交互 API 教程，从 streaming 到 agent 沙箱都有代码示例，想写多轮工具调用可以看这个。

原文

6月23日

04:27

Philipp Schmid@_philschmid

Google 更新了 Gemini API 文档，并发布了 GitHub 上的 Skill 示例。该示例展示了如何使用 Gemini API 构建自定义技能。文档和代码均在 ai.google.dev 和 github.com/google-gemini 上公开。开发者可以据此快速集成 Gemini 到工作流中。

技巧 Gemini API Google Skill Google Generative AI 教程

推荐理由：Google 刚放出了 Gemini API 的 Skill 示例代码，想自己动手接入 Gemini 的可以抄作业了。

原文

02:09

Philipp Schmid@_philschmid

精选

Google 推出 Interactions API，提供单一 API 接口调用 Gemini 模型和智能体。该 API 包含隔离的远程 Linux 沙箱环境，支持异步后台运行的 background=True 参数。已集成图像生成 Nano Banana、音乐生成 Lyria 3，并预告未来支持视频生成 Omni。同时具备多模态工具调用与组合能力，以及专用编码技能。开发者可通过该 API 构建人类与智能体交互的应用。

AI产品 Interactions API Gemini Google 智能体多模态

推荐理由：Google 上线了 Interactions API，一个 API 就能调用 Gemini 模型和智能体，还有沙箱、图像音乐生成，异步运行很简单。

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6月21日

22:03

Clement Delangue@ClementDelangue

Hugging Face CEO Clement Delangue分析指出，2016-2024年美国在开源AI领域领先，2024-2027年将在通用AI领域领先并受益。2024-2026年中国在开源AI方面领先，2026-2030年未知。他认为开源AI是通用AI的基础，能加速国家技术生态进步，OpenAI/Google从开放科学和开源AI起步，主导了AI领域。Meta由于改变策略，失去了类似机遇。

行业开源AI 通用AI Hugging Face OpenAI Google

推荐理由：Hugging Face老大用历史时间线论证为什么开源先于通用AI，中国和美国在这波AI竞赛里的角色有了新视角。

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6月19日

03:46

Jeff Dean@JeffDean

73°

Jeff Dean宣布一篇将发表于IEEE Micro 2026年7/8月刊的论文，详细回顾Google从TPU v2到Ironwood共五代训练超算的架构演变。论文披露TPU每芯片每瓦TFLOPS提升了约30倍，每个pod的芯片数从TPU v2的256颗扩增至Ironwood的9216颗。冷却方式从风冷（TPU v2）转为水冷（TPU v3起），互连从2D torus升级为3D torus。论文还指出工作负载已大幅转向Transformer模型。

论文 TPU Google Ironwood AI芯片能效

推荐理由：想看TPU五代真实进化数据和能效提升细节？这篇论文从256芯片到9216芯片、从风冷到水冷、30倍每瓦算力提升，全是硬货。

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6月18日

18:19

Aadit Sheth@aaditsh

88°

据X用户aaditsh透露，谷歌在2024年支付27亿美元，这笔交易的主要目的是将Transformer论文合著者Noam Shazeer从Character.ai带回。但Noam在谷歌工作不到两年后，于2026年宣布加入OpenAI。这相当于每月超过1亿美元的人才成本。Noam曾用几行训练代码拯救了Gemini项目，现在将参与OpenAI的架构建设。

行业 Noam Shazeer Google OpenAI Character.ai Transformer 人才竞争

推荐理由：Noam Shazeer刚加入OpenAI，之前谷歌花27亿签他都没留住。你想知道AI圈顶级人才有多贵吗？点开看看。

原文

13:03

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq

精选

Diffusion Gemma 在单个H100（FP8）上速度达763 tok/s，比Gemma 4的218 tok/s快约4倍。但事实准确性测试中，Diffusion Gemma 33个事实正确、28个错误，而Gemma 4为45正确、5错误。话题越冷门错误越多：乔布斯传4错、俄罗斯方块12错、BeOS故事12错。Diffusion Gemma胡编了乔布斯的母亲名字和游戏同事名称，并将BeBox价格虚构为$9,999（实际$1,600）。

AI模型 Diffusion Gemma Gemma 4 Google 推理模型事实准确性

推荐理由：想用更快的推理速度就得接受更多幻觉，Google官方也为此打预防针了。

原文

13:00

@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq

精选

Google Gemma 4 12B模型在RTX 4090上实测仅需9GB VRAM，生成8.9k tokens，速度80 tok/s，性能接近26B版本。其对比的Gemma 4 26B-A4B使用15GB VRAM，生成6.9k tokens，速度138 tok/s，所有场景胜出。但12B在近半VRAM下表现十分接近，成为16GB笔记本的理想选择。

AI模型 Gemma 4 12B 26B-A4B Google 推理模型

推荐理由：新Gemma 4 12B别看参数小，实测代码能力接近26B版，而且只需要9GB显存，16GB笔记本就能跑。

原文

12:46

AI Will@FinanceYF5

SpaceX计划以2500亿美元收购xAI，以600亿美元收购Cursor。Google以320亿美元收购Wiz。Meta拟以290亿美元收购Scale AI。OpenAI以65亿美元收购io。Salesforce以36亿美元收购Fin。Winston Weinberg指出并购中人才比技术更重要。

行业 SpaceX xAI Cursor Google Wiz 收购

推荐理由：这么多大额收购，AI圈要变天。SpaceX 2500亿买xAI，Google 320亿买Wiz，看看巨头们都在抢什么。

原文

6月17日

23:32

Philipp Schmid@_philschmid

Google更新了Gemini API文档，添加了新示例代码和错误处理说明。开发者可参考新文档集成Gemini模型。

AI产品 Gemini API Google API文档

推荐理由：官方文档更新了，学学Gemini API的新用法

原文

23:30

Philipp Schmid@_philschmid

精选

Phil Schmid 在推文中引用 Vicki Boykis 的教程，指出 Google 最新 Gemma 4 系列模型能在本地运行 agentic coding 循环，准确率和速度达到前沿模型的约 75%。该教程演示了如何使用本地模型进行编码任务。此前本地模型难以高效完成 agentic 工作流，Gemma 4 将这一差距缩小。

技巧 Gemma 4 Google 智能体编程助手本地模型

推荐理由：Vicki Boykis 教你用 Google Gemma 4 在本地跑 agentic coding，速度能到主流模型的 75%，不用联网也能用智能体写代码了。

原文

05:27

Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus引用Andriy Burkov数据指出，OpenAI市场份额在2025年1月首次跌破50%。Google的Gemini凭借浏览器生态快速蚕食用户，纯LLM业务被认为缺乏粘性。普通用户难以区分ChatGPT与Gemini，倾向于使用Google整合服务。行业分析认为，控制浏览器入口将成为AI竞争的关键。

行业 OpenAI Google Gemini 市场份额大模型竞争

推荐理由：OpenAI市场份额跌破50%，Gemini靠浏览器生态追上了。谁控制浏览器谁赢，这数据挺说明问题。

原文

6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

15:01

Ate-a-Pi@svpino

Google免费发布了一个完整的AI Agent示例，用于模拟新员工入职流程。该Agent支持长时间运行，可自主暂停与恢复，且不丢失上下文。示例中详细介绍了三种架构模式，帮助开发者构建持久化的AI Agent。

技巧 Google 智能体架构模式上下文保持

推荐理由：Google开了个好头，这个示例手把手教你做长时间运行的AI Agent，能暂停恢复不丢上下文，学三招架构模式，直接上手。

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6月13日

13:31

Google AI@GoogleAI

Google 推出 Gemini 3.5 Live Translate，一款用于实时语音到语音翻译的音频模型。NotebookLM 获得重大升级，新增智能体聊天、高级推理和多种输出格式。Project Genie 向 Google AI Ultra 5x 订阅用户开放。Notebooks 在 Gemini App 中扩展至欧洲经济区、英国和瑞士。DiffusionGemma 作为实验性开源模型发布，探索文本扩散的快速生成方法。

AI产品 Gemini 3.5 Live Translate NotebookLM Project Genie DiffusionGemma Google

推荐理由：Google 连发五款新品，语音翻译和智能体最亮眼

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13:08

Epoch AI@EpochAIResearch

精选72°

Epoch AI 发布 FrontierMath 基准测试 v2 版本，修复了 42% 的问题错误。新版本中，GPT-5.5 (xhigh) 在 Tier 1-3 上取得 85% 的准确率，Google 的 AI co-mathematician 在 Tier 4 上达到 76%。所有模型得分普遍提高，排名基本不变。

AI模型 FrontierMath GPT-5.5 Google Epoch AI 推理模型

推荐理由：数学基准更新，GPT-5.5和Google AI成绩亮眼

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13:08

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选73°

据 The Information 报道，Anthropic 正从租用云算力转向自建数据中心，计划在美国部署超 1GW 容量，Google 可能为其租赁付款提供担保。此前 Anthropic 已通过云服务商承诺超 10GW 服务器租赁，包括与 Google 的 2000 亿美元协议。该公司还锁定了与 Akamai、AWS、CoreWeave 和 Fluidstack 的大额云交易，涵盖 Amazon Trainium 硬件和 500 亿美元 Fluidstack 合作。此外，Anthropic 已签署 SpaceX/xAI 的 Colossus 1 数据中心整租协议，月费 12.5 亿美元，并预留 Colossus II 空间。

行业 Anthropic Google 数据中心算力云服务

推荐理由：Anthropic 自建数据中心，算力策略大转向

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13:04

Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus在X上发文称，特朗普政府的出口限制可能使Anthropic等公司开发的数十亿美元模型无法在美国以外产生收入，同时导致大量外籍员工无法继续工作。他认为这会让前沿模型开发无利可图，并显著拖慢Anthropic、OpenAI、Google、xAI等公司的进度，从而将GenAI竞赛的胜利拱手让给中国。

行业 Anthropic OpenAI Google xAI AI安全

推荐理由：Marcus说特朗普政策可能让美国输掉AI竞赛

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12:17

Jeff Dean@JeffDean

精选

人们平均每4年更换一次手机，导致每年有数亿部旧手机被丢弃，但这些设备仍可作为计算节点使用。Google与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）正在研究将这些旧手机转化为“手机集群”用于云计算。通过延长设备生命周期，该方案可减少对原材料开采的需求，并充分利用制造过程中已产生的隐含碳排放。现代手机本身已具备较强的计算能力，使得这一构想具有可行性。

行业 Google UCSD 手机集群绿色计算硬件再利用

推荐理由：Google告诉你旧手机能组云集群

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05:36

Google AI Developers@googleaidevs

精选

Google 通过 Gemini Live API 推出 Gemini 3.5 Live Translate 功能，可为应用添加近乎实时的语音翻译。该功能采用语音到语音流式传输（S2ST），支持连续翻译广播音频并同步生成转录文本。演示中用户能用母语收听全球广播节目，实现无缝的跨语言直播体验。

AI产品 Gemini 3.5 Gemini Live API Google 语音翻译实时翻译

推荐理由：谷歌 API 上新实时语音翻译

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04:21

elvis@omarsar0

精选

Google Research 推出 Gemini-SQL2，基于 Gemini 3.1 Pro 模型。该模型在 BIRD 基准上实现了最新最佳结果，能够将自然语言转换为可直接执行的 SQL 查询。BIRD 是一个高难度的文本转SQL基准，Gemini-SQL2 在此验证了定制模型在处理复杂真实数据时的优势。

AI模型 Gemini-SQL2 Google BIRD 文本转SQL 推理模型

推荐理由：Google 用 Gemini 3.1 Pro 刷新了 SQL 生成最强成绩

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6月12日

13:01

Google Labs@GoogleLabs

Google Labs 宣布 Project Genie 的访问权限进一步扩大，从今天起，全球的 Google AI Ultra 5X 订阅用户（最新订阅层级）可以体验 Project Genie。该项目是 Google 在 AI 领域的新尝试，旨在为用户提供更智能的交互体验。此次扩展意味着更多用户能够接触到这一前沿工具，标志着 Google 在 AI 服务普及上的重要一步。用户可通过提供的链接直接尝试。

AI产品 Google Project Genie AI Ultra 5X 订阅服务全球扩展

推荐理由：Project Genie 的全球扩展让更多 AI 订阅用户能直接体验 Google 的最新 AI 能力，如果你是 AI Ultra 5X 用户或关注 Google 生态，建议点开链接试试。

原文

12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

12:31

karminski-牙医 (AI工具)@karminski3

精选

Google发布了Gemma小模型的Diffusion版本，名为Diffusion Gemma，大小26B但激活参数量仅4B。与NVIDIA合作针对RTX 4090和5090优化，5090上每秒可生成700+ token。Diffusion模型像刮奖一样逐片生成文本，速度远快于传统逐字生成模型，但输出质量略低。在AIME 2026数学测试中达到Gemma4-26B-A4B的94%水平，在Agent能力测试中达到82%。4bit量化版本仅需16G显存即可运行。

AI模型 Diffusion模型 Gemma Google NVIDIA 推理加速

推荐理由：Diffusion Gemma把文本生成速度拉到单卡700TPS，做实时对话或高吞吐推理的团队可以直接用，4bit量化16G显存就能跑，值得试试能否做投机解码的草稿模型。

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01:05

Logan Kilpatrick@OfficialLoganK

Google的Gemini Omni Flash模型在图像生成视频、文本生成视频以及视频编辑三个任务上均达到最佳性能（SOTA）。该模型即将通过API向开发者开放。具体基准数据尚未公布。

AI模型 Gemini Omni Flash Google 视频生成多模态

推荐理由：Google新视频模型SOTA

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00:54

Philipp Schmid@_philschmid

Google 更新了 Gemini API 的文档，新增了多项功能和改进，包括更详细的模型参数说明、示例代码和错误处理指南。这些更新旨在帮助开发者更高效地集成和使用 Gemini 模型。文档现在覆盖了更多使用场景，如多模态输入和流式输出。开发者可以立即访问 ai.google.dev 查看最新文档。

AI产品 Gemini API 文档更新开发者工具 Google

推荐理由：Gemini API 文档更新让集成更顺畅，做 AI 应用开发的团队建议直接查看，能节省调试时间。

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00:41

PolymarketMoney@PolymarketMoney

73°

Anthropic 正在寻求签署其首个数据中心租约，并已与 Google 母公司 Alphabet 接触以获取融资支持。这一举动标志着 Anthropic 从依赖云服务转向自建基础设施，以支撑其 AI 模型的训练和推理需求。数据中心租约通常涉及数十亿美元的投资，表明 Anthropic 正在为大规模扩展做准备。此举可能加剧 AI 巨头之间的算力军备竞赛，并影响云服务市场的竞争格局。

行业 Anthropic 数据中心融资算力 Google

推荐理由：Anthropic 开始自建数据中心，意味着其算力需求已进入新阶段，关注 AI 基础设施投资和算力市场的读者值得留意这一信号。

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6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？

11:25

小互@imxiaohu

78°

Google 开源了 DiffusionGemma，一种基于扩散架构的语言模型，区别于逐词生成的 Transformer，它能一次性生成 256 个 tokens 的整块文本，再通过多轮迭代逐步优化。在 H100 上推理速度可达 1000+ tokens/s，RTX 5090 上 700+ tokens/s，26B 参数模型仅需 18GB 显存。其生成过程类似写草稿后反复修改，能自动修正前文错误，提升输出质量。这一开源模型为需要高吞吐、长文本生成的场景提供了新选择。

AI模型 Google DiffusionGemma 扩散模型开源/仓库文本生成

推荐理由：DiffusionGemma 解决了 Transformer 逐词生成速度慢、无法回头修改的痛点，做文本生成或长内容创作的开发者可以直接在消费级显卡上跑，体验 1000+ tokens/s 的生成速度。

原文

06:50

berryxia@berryxia

78°

Google 发布 DiffusionGemma，一种基于扩散模型的新型文本生成模型，速度可达 1000+ token/s，是传统自回归模型的 4 倍。它摒弃了逐词生成的方式，而是通过并行起草、纠错和精炼整段文本，实现高速生成。模型已以 Apache 2.0 协议开源，权重在 Hugging Face 上可获取，18GB 消费级显卡即可本地运行。该模型在代码、数学和复杂编辑任务上表现优异，支持实时补空、格式化和自我修复。这一发布可能颠覆文本生成的范式，从串行生成转向并行炼句。

AI模型扩散模型文本生成开源/仓库 Google 并行生成

推荐理由：DiffusionGemma 把文本生成速度拉到 4 倍，还彻底开源，做本地部署或加速日常 workflow 的开发者可以直接拖权重玩。

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06:14

Sundar Pichai@sundarpichai

Google CEO Sundar Pichai 宣布，Google 的模型权重已在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证开源。这意味着开发者可以自由下载、使用和修改这些模型，无需担心商业限制。此举降低了 AI 模型的使用门槛，尤其对研究者和中小团队利好。开源社区可以基于这些权重进行二次开发或集成到自己的应用中。

AI模型开源/仓库 Hugging Face Google 模型权重 Apache 2.0

推荐理由：Google 将模型权重以 Apache 2.0 开源，解决了开发者获取高质量预训练模型的门槛问题，做 AI 应用或研究的团队可以直接下载使用，值得关注。

原文