12:24Shashikant 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GoogleDeepMindAI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。原文
02:45Gary 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GoogleMetaGemini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。原文
03:14elvis@omarsar0Google 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GeminiAppGoogle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。原文
00:57Philipp Schmid@_philschmidGoogle 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 FlashGoogleAndroidadb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。原文
00:30Google 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 FlashComputer 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!原文
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GoogleOpen Knowledge FormatMarkdownYAMLCodex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。原文
04:24elvis@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 FlashGoogle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。原文
01:39Philipp Schmid@_philschmid83°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 FlashGoogle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。原文
11:24elvis@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GoogleGoogle 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。原文
07:06宝玉@doteyGoogle 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 CLIJustin PoehneltGoogle员工开除开源项目3 个信源在谈推荐理由: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。原文
06:52Google AI Developers@googleaidevsGoogle 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GeminiInteractions APIGoogle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
06:51Google 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 APIManaged AgentsGoogle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。原文
00:33Philipp 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 APIGoogle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
04:27Philipp Schmid@_philschmidGoogle 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 APIGoogleSkillGoogle 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
02:09Philipp 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 APIGeminiGoogle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。原文
22:03Clement Delangue@ClementDelangueHugging 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AIHugging FaceOpenAIGoogle10 个信源在谈推荐理由: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。原文
03:46Jeff Dean@JeffDean73°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TPUGoogleIronwoodAI芯片能效1 个信源在谈推荐理由: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。原文
18:19Aadit Sheth@aaditsh88°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 ShazeerGoogleOpenAICharacter.aiTransformer人才竞争10 个信源在谈推荐理由: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 GemmaGemma 4Google推理模型事实准确性4 个信源在谈推荐理由: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 412B26B-A4BGoogle推理模型4 个信源在谈推荐理由: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
12:46AI Will@FinanceYF5SpaceX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SpaceXxAICursorGoogleWiz收购10 个信源在谈推荐理由: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
23:32Philipp Schmid@_philschmidGoogle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 APIGoogleAPI文档推荐理由:官方文档更新了,学学Gemini API的新用法原文
23:30Philipp 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 4Google智能体编程助手本地模型5 个信源在谈推荐理由: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
05:27Gary Marcus@GaryMarcusGary 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OpenAIGoogleGemini市场份额大模型竞争10 个信源在谈推荐理由: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
15:01Ate-a-Pi@svpinoGoogle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。原文
13:31Google AI@GoogleAIGoogle 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 TranslateNotebookLMProject GenieDiffusionGemmaGoogle推荐理由:Google 连发五款新品,语音翻译和智能体最亮眼原文
13:08Epoch 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FrontierMathGPT-5.5GoogleEpoch AI推理模型推荐理由:数学基准更新,GPT-5.5和Google AI成绩亮眼原文
13:08rohanpaul_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AnthropicGoogle数据中心算力云服务10 个信源在谈推荐理由:Anthropic 自建数据中心,算力策略大转向原文
13:04Gary Marcus@GaryMarcusGary 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AnthropicOpenAIGooglexAIAI安全10 个信源在谈推荐理由:Marcus说特朗普政策可能让美国输掉AI竞赛原文
12:17Jeff 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GoogleUCSD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原文
05:36Google 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 3.5Gemini Live APIGoogle语音翻译实时翻译推荐理由:谷歌 API 上新实时语音翻译原文
04:21elvis@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-SQL2GoogleBIRD文本转SQL推理模型3 个信源在谈推荐理由:Google 用 Gemini 3.1 Pro 刷新了 SQL 生成最强成绩原文
13:01Google Labs@GoogleLabsGoogle 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GoogleProject GenieAI 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
12:31karminski-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GemmaGoogleNVIDIA推理加速10 个信源在谈推荐理由: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。原文
01:05Logan Kilpatrick@OfficialLoganKGoogle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 FlashGoogle视频生成多模态推荐理由:Google新视频模型SOTA原文
00:54Philipp Schmid@_philschmidGoogle 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GeminiAPI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。原文
00:41PolymarketMoney@PolymarketMoney73°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Google10 个信源在谈推荐理由: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。原文
11:25小互@imxiaohu78°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GoogleDiffusionGemma扩散模型开源/仓库文本生成6 个信源在谈推荐理由: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
06:50berryxia@berryxia78°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。原文
06:14Sundar Pichai@sundarpichaiGoogle 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 FaceGoogle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