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7月8日

03:12

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Philipp Schmid@_philschmid

精选

Google DeepMind 在 Gemini API 的 Managed Agents 中推出4项新能力：后台执行支持长时间任务异步运行（`background: true`）、远程MCP服务器连接内部端点、结合服务器端代码执行与本地自定义函数调用、以及跨轮次刷新 API 令牌无需重置沙箱状态。这些更新旨在将代理从交互式聊天机器人转变为真正的后台团队成员。

AI产品 GoogleDeepMind Gemini API Managed Agents MCP/工具智能体

推荐理由：Google 给它的 Managed Agents 加了后台跑、连内网、自定义函数和令牌刷新，做持久任务不用干等了。

6月12日

12:10

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官方账号vLLM@vllm_project

精选73°

GoogleDeepMind 推出了 DiffusionGemma，这是一个基于 Gemma4 架构的 26B 参数扩散语言模型（dLLM），并成为 vLLM 原生支持的首个扩散语言模型。与传统自回归模型逐个生成 token 不同，DiffusionGemma 能并行去噪 256 个 token 的块，在单张 H200（FP8）上以 batch size 1 实现超过 1200 输出 token/秒的吞吐量。该模型通过 vLLM 的 model runner v2 的 ModelState 和现有推测解码路径实现，对调度器和运行器改动极小。FP8 和 NVFP4 检查点已托管在 RedHat AI 中心，由 GoogleDeepMind、RedHat AI 和 NVIDIA AI 团队合作完成。这一进展标志着扩散模型在高效文本生成领域迈出重要一步。

AI模型扩散语言模型 vLLM GoogleDeepMind 并行生成推理加速

推荐理由：DiffusionGemma 用并行去噪替代逐 token 生成，大幅提升推理速度，做大规模文本生成或实时应用的团队可以直接在 vLLM 中体验，值得关注。

6月4日

05:12

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ollama@ollama

GoogleDeepMind 的 Gemma 4-12B 模型现已可通过 Ollama 直接使用，支持 MLX 框架。用户可通过 `ollama run gemma4:12b-mlx` 命令快速启动聊天，还支持 Hermes Agent、Claude Code 等工具的集成。这为开发者提供了便捷的本地部署和实验途径，尤其适合在 Apple Silicon 设备上高效运行。

AI产品 Ollama Gemma 4 MLX 本地部署 GoogleDeepMind

推荐理由：Ollama 让 Gemma 4-12B 的本地部署门槛降到最低，做模型实验或本地 Agent 开发的团队可以直接跑起来，省去繁琐配置。