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VV8.2.69 安卓汉化版
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VV3.4.09 安卓汉化版
VV9.5.49 安卓汉化版
分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:9.07 MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025/09/08 04:20:31 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 亚洲AV㊙️精品久久人与人性 | 官网:暂无 |
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机器之心报道
机器之心编辑部
谷歌回归搜索老本行,这一次,它要让 AI 能像人一样「看见」网页。
这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的URL Context功能(5 月 28 日已在Google AI Studio 中推出),它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容,包括网页、PDF 和图像。
Google 产品负责人 Logan Kilpatrick 表示这是他最喜欢的 Gemini API 工具,并推荐大家把这个工具设置为默认开启的「无脑选项」。
那么灵魂一问:这和我平时把链接扔给 AI 对话框里有什么本质区别?感觉我一直在这么做。
区别在于处理深度和工作方式。你平时扔链接,AI 通常会通过一个通用的浏览工具或搜索引擎插件来「看」这个网页,AI 很可能只读取了网页的摘要或部分文本。
而 URL Context 则完全不同。它是一个专为开发者设计的编程接口(API),当开发者在他的程序里调用这个功能时,他是明确地指令 Gemini「把这个 URL 里的全部内容(上限高达 34MB)作为你回答下一个问题的唯一、权威的上下文」,Gemini 会进行深度、完整的文档解析,理解整个文档的结构、内容和数据。
以下是它的能力清单:
官方 API 文档提供详细的配置教程,除此之外,还可以在 Google AI Studio 直接体验。
Towards Data Science上的一篇文章详细介绍了 URL Context Grounding,作者 Thomas Reid 犀利地将 URL Context Grounding 评价为「RAG的又一颗棺材钉」。
RAG 是过去几年中用于提升大语言模型回答准确性、时效性和可靠性的主流技术。由于大模型的知识截止于其训练数据,RAG 通过一个外部知识库来为其提供最新的、特定性的信息。
传统的 RAG 流程相对复杂,通常包括以下步骤:
RAG 架构。图源:Mindful Matrix
Thomas Reid 指出,使用 URL Context Grounding「无需提取 URL 文本和内容、分块、矢量化、存储等」。对于处理公开网络内容这个非常普遍的场景,它提供了一个极其简单的替代方案。
开发者不再需要花费大量时间和精力去搭建和维护一个由多个组件(数据提取、向量数据库等)组成的复杂管道,只需几行代码就能实现更精准的效果。
在 Thomas Reid 提供的示例中,Gemini 仅凭一个指向特斯拉 50 页财报 PDF 的 URL,就准确无误地提取出了位于第 4 页表格中的「总资产」和「总负债」数据,这是仅靠摘要绝无可能完成的任务。
自特斯拉 SEC 10-Q 申报文件第 4 页内容。
以下是我们在 Google AI Studio 中的测试结果。
作者接着测试了 URL Context 挑选其他信息的能力。在 PDF 的末尾,有一封写给即将离开公司的员工的信,概述了他们的遣散条款。
信中提到的退出日期用星号(***)标记,屏蔽退出日期的原因在脚注中给出。
URL Context 准确识别出了脚注中的内容。
根据官网介绍,URL Context 采用一个两步检索流程,以平衡速度、成本和对最新数据的访问。
当用户提供一个 URL 时,该工具首先尝试从内部索引缓存中获取内容,以提高速度和成本效益。如果 URL 不在缓存中(比如一个刚刚发布的页面),它会进行实时抓取。
那它的能力边界在哪里呢?官方介绍中也有明确说明。
价格方面,它的计费方式非常直观:按处理的内容 Token 数量计费。你提供的 URL 内容越多,被转换成输入 Token 的数量就越多,成本也相应增加。这可能会间接引导开发者进行更高效的应用设计,即精确地提供所需的信息源,而非宽泛地投喂大量不相关的 URL,从而优化成本。
不过话说回来,URL Context Grounding 的出现并非宣告 RAG 的终结,而是对其应用场景的重新划分。对于处理企业内网的海量私有文档、需要复杂检索逻辑和极致安全性的场景,构建一套自主可控的 RAG 系统依然是不可或缺的。
URL Context 揭示了一个行业趋势:基础模型正在将越来越多的「外部能力」内置化。过去需要由应用层开发者承担的复杂数据处理工作,正在被逐步吸收到底层模型的服务中。
机器之心报道
机器之心编辑部
谷歌回归搜索老本行,这一次,它要让 AI 能像人一样「看见」网页。
这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的URL Context功能(5 月 28 日已在Google AI Studio 中推出),它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容,包括网页、PDF 和图像。
Google 产品负责人 Logan Kilpatrick 表示这是他最喜欢的 Gemini API 工具,并推荐大家把这个工具设置为默认开启的「无脑选项」。
那么灵魂一问:这和我平时把链接扔给 AI 对话框里有什么本质区别?感觉我一直在这么做。
区别在于处理深度和工作方式。你平时扔链接,AI 通常会通过一个通用的浏览工具或搜索引擎插件来「看」这个网页,AI 很可能只读取了网页的摘要或部分文本。
而 URL Context 则完全不同。它是一个专为开发者设计的编程接口(API),当开发者在他的程序里调用这个功能时,他是明确地指令 Gemini「把这个 URL 里的全部内容(上限高达 34MB)作为你回答下一个问题的唯一、权威的上下文」,Gemini 会进行深度、完整的文档解析,理解整个文档的结构、内容和数据。
以下是它的能力清单:
官方 API 文档提供详细的配置教程,除此之外,还可以在 Google AI Studio 直接体验。
Towards Data Science上的一篇文章详细介绍了 URL Context Grounding,作者 Thomas Reid 犀利地将 URL Context Grounding 评价为「RAG的又一颗棺材钉」。
RAG 是过去几年中用于提升大语言模型回答准确性、时效性和可靠性的主流技术。由于大模型的知识截止于其训练数据,RAG 通过一个外部知识库来为其提供最新的、特定性的信息。
传统的 RAG 流程相对复杂,通常包括以下步骤:
RAG 架构。图源:Mindful Matrix
Thomas Reid 指出,使用 URL Context Grounding「无需提取 URL 文本和内容、分块、矢量化、存储等」。对于处理公开网络内容这个非常普遍的场景,它提供了一个极其简单的替代方案。
开发者不再需要花费大量时间和精力去搭建和维护一个由多个组件(数据提取、向量数据库等)组成的复杂管道,只需几行代码就能实现更精准的效果。
在 Thomas Reid 提供的示例中,Gemini 仅凭一个指向特斯拉 50 页财报 PDF 的 URL,就准确无误地提取出了位于第 4 页表格中的「总资产」和「总负债」数据,这是仅靠摘要绝无可能完成的任务。
自特斯拉 SEC 10-Q 申报文件第 4 页内容。
以下是我们在 Google AI Studio 中的测试结果。
作者接着测试了 URL Context 挑选其他信息的能力。在 PDF 的末尾,有一封写给即将离开公司的员工的信,概述了他们的遣散条款。
信中提到的退出日期用星号(***)标记,屏蔽退出日期的原因在脚注中给出。
URL Context 准确识别出了脚注中的内容。
根据官网介绍,URL Context 采用一个两步检索流程,以平衡速度、成本和对最新数据的访问。
当用户提供一个 URL 时,该工具首先尝试从内部索引缓存中获取内容,以提高速度和成本效益。如果 URL 不在缓存中(比如一个刚刚发布的页面),它会进行实时抓取。
那它的能力边界在哪里呢?官方介绍中也有明确说明。
价格方面,它的计费方式非常直观:按处理的内容 Token 数量计费。你提供的 URL 内容越多,被转换成输入 Token 的数量就越多,成本也相应增加。这可能会间接引导开发者进行更高效的应用设计,即精确地提供所需的信息源,而非宽泛地投喂大量不相关的 URL,从而优化成本。
不过话说回来,URL Context Grounding 的出现并非宣告 RAG 的终结,而是对其应用场景的重新划分。对于处理企业内网的海量私有文档、需要复杂检索逻辑和极致安全性的场景,构建一套自主可控的 RAG 系统依然是不可或缺的。
URL Context 揭示了一个行业趋势:基础模型正在将越来越多的「外部能力」内置化。过去需要由应用层开发者承担的复杂数据处理工作,正在被逐步吸收到底层模型的服务中。
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
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