谷歌代码之夏是干啥的

朋友们，准备好迎接长寿时代吧！还记得那个有着半个华人血统，说人类会活到一百五十岁发誓呢？要用 ai 终结所有疾病的哈萨比斯吗？ 在这两天，我看到 nature 杂志的封面报道，哈萨比斯吹过的那个牛，可能真的要实现了。这次，他暴力破解了人类数百万年演化的生命密码，还把这套对付癌症和衰老的终极工具 avengerum 直接挂到了网上，全人类都能免费用彻底开源。你知道这事有多牛吗？人类三十亿个剪辑组成的生命天书，在过去的半个世纪，全球科学家呕心沥血也才读懂了表面的百分之二，剩下的百分之九十八就像暗物质。以前呢，还被误以为是垃圾 dna。 但这一次， deepmind 的 团队在圆桌访谈里直接摊牌，这百分之九十八，才是人类真正的生命源代码。它们就像复杂的开关和旋钮，决定了你什么时候生病，会不会得癌，什么时候衰老。这个 ai 恐怖在哪里？ 它彻底打破了视野和精度的不可能三角，它能一口气读取一百万个 dna 剪辑，而且精确到每个字母。同时呢，跟进 rna 表达、剪接结构等，将近六千种分子信号一次性全部输出。这就像给基因组装了一套全覆盖的监控系统，一个死角都不留。 这种处理能力，对传统生物来说，就像二向波对冷兵器降维打击。以前找鼻音就像是拿着手电在黑屋子里抓苍蝇。但现在，他能拿着放大镜，看清楚三十亿个字母里每一个单剪辑的错误。这就像是你站在万米高空俯瞰整个城市， 能顺便看清楚每一条街道上的门牌号码。但这还不是最震撼的。拿癌症举例，你知道癌症病人呢，经历有两种途变，一种呢，叫司机途变，是导致癌症的元凶，就像劫持了公交车的疯狂司机。另一种呢，叫乘客途变， 其实对身体没什么影响，以前区分这两者，全靠医生在实验室里挨个做实验。但这一次， deepmind 团队不按常理出牌， 没有专门教模型什么是癌症，也没有为各种癌症数据库，而是直接把一堆混杂着司机和乘客的图片系列扔给 alpha geno， 然后问他，你觉得哪些图片会破坏生物功能？ 结果太震撼了，模型给出的预测排名中，最靠前的那些图片，精准对应了现实中已知的癌症凶手。研究人员在访谈里非常自豪的说，把模型的预测结果和生物学家在实验室里花了几年时间做出来，结果放在一起，惊人的一致。这意味着什么？未来医生不再需要拿着小白鼠一个个试错 a， 扫一眼基因代码，就能揪出藏在几百万个基因字母里的元凶。脊随性肌萎缩症、囊性纤维化这些罕见病，都可能找到治疗的突破口。最良心的是， deepmind 这次没有把技术锁在护城河里，他们已经发布了开源模型权重和 a p i 接口。 目前呢，已经有一百六十个国家，三千多名科学家在疯狂调动，从癌症到罕见病，从新药筛选到基因治疗，全线推进。 说说我的感受啊，哈萨比斯一直在说，活到一百五十岁不是不可能，以前听这话呢，多少有点将信将疑，但 alpha genome 出来之后，这哥们吹的牛真的可能要实现了。如果说 alpha fold 就是 前两年让他拿到诺奖的那个 ai， 是 让我们看清楚生命的专快，那 alpha genome 就是 在教我们阅读生命的蓝图。 当治疗从猜测变成精准的计算，寿命的上限就真的不是固定的了。想象一下，一旦生命可以被编程，那些掌握了变异器的人和还在门外围观的人，面对的将是怎样跨越物种的鸿沟？ 论文呢，我已经下载了，有需要的朋友评论区告诉我。那么你觉得 ai 能最先治好哪些疾病呢？是癌症、罕见病还是神经退化疾病？评论区聊一聊吧，我是熊子，关注我，快乐一步，把我 ai 时代给予。

谷歌 dmind 刚刚扔出一颗核弹，新系统叫 alpha evolve。 它做了一件颠覆认知的事，把算法的原代码当成基因组，扔给 gpt、 四 gemini 这些大模型去养殖， 让代码像生物一样突变，竞争自然选择结果。进化出的全新算法，在几乎所有测试中，把人类花几十年设计的最优方案全部碾压。 人类设计的 cfr 加 d cfr， 被 ai 进化的 v a d cfr 和说 p s r o 按在地上摩擦。最让人头皮发麻的是 ai 搞出来的机制。反直觉到没有任何人类研究者能想到，比如它会让算法在局势混乱时果断忘记过去的经验， 发现一招好用，立刻给他打兴奋剂，加倍下注。这意味着什么？ ai 已经不只是个执行命令的工具了，他开始自己发明数学，自己设计算法，而且设计的比人类更好。 算法设计的游戏规则从今天起被彻底改写了。你觉得这到底是人类在驾驭 ai， 还是 ai 在 辅助人类进化？

你敢信吗？人类三十亿个剪辑组成的生命密码，百分之九十八都是看不懂的暗物质！ 而就在今天凌晨，这个困扰生物学界几十年的世纪难题，被谷歌 ai 一 举攻破。诺奖得主哈萨比斯带队 alpha genome 横空出世，一次读取一百万个 dna 剪辑，准确率高达百分之九十！ 这是二零二六年一月二十九日发生的真实历史。先说说这有多牛？人类基因组就像一本三十亿字的天书，过去我们只能读懂其中百分之二编码蛋白质的部分，剩下百分之九十八的非编码区掌控着基因的开关和表达。 一个微小突变就可能引发疾病，但我们根本看不懂而 alpha genome 做到了什么？它能同时预测 rna 表达、剪接结构、染色质状态等近六千项调控特征， 就像给 dna 装上超级翻译机，一键破解四十亿年的生命密码。在二十四项基因组任务中，二十二项超越全球最佳模型。更厉害的是实战价值。 过去，科学家要搞清楚一个基因突变的影响，需要十多个模型反复实验，耗时耗力。 现在一次 api 调用一秒钟，就能预测这个突变会让基因活性增强还是减弱，会不会改变剪接对哪些组织有影响。全分辨率、全维度、全搞定，它已经成功预测出致癌突变的精确路径， 这意味着脊水性肌萎缩症、囊性纤维化这些罕见遗传病都可能找到治疗突破口。诺奖得主 damishasabas 曾豪言，未来十年， ai 将治愈所有疾病。今天， alpha genome 的 问世，让这个预言不再遥远。 从五年前 alpha fold 破解百分之九十八点五人类蛋白质结构拿下诺贝尔奖，到今天 alpha genome 解码百分之九十八基因暗物质再登 nature 封面。 谷歌 deepmind 正在用 ai 重写生命科学，目前这个工具每天处理超过一百万次调用，全球三千多名科学家正在用它攻克生物难题。从罕见病诊断到新药发现，从合成生物学到癌症破解，人类终于可以开始编程生命了。 这不是终点，而是起点。当 dna 不 再神秘，当疾病可以预测，当生命可以设计，我们这代人正在见证比登月更伟大的壮举，人类第一次真正看清了自己的原代码。

兄弟们记住这个网站，谷哥亲自下岗做了一个 studio 模型，上面提供了大量的免费模型给大家使用，不需要你绑定信用卡，也不需要你去解决各种繁琐的封号问题，直接使用让多少根本用不完，还有机会解锁三点一 pro 模型，但并不是每个人机会都有，这看你的账号权重。

我天，长寿时代真的要来了！朋友们还记得诺奖得主戴米斯哈萨比斯吗？他说人类会活到一百五十岁，并且他要用 ai 终结所有的疾病。他真的做到了。 这是 nature 杂志的封面，这次 alpha geno 暴力破解了人类数百万年演化的生命密码，并且他们把这套对付癌症和衰老的终极工具直接挂到了网上，所有人都可以免费使用，彻底开源。所以下面这几点你必须要知道。第一， ai 攻破了百分之九十八的暗物质，这件事有多重要呢？ 人类 dna 由三十亿个剪辑组成，在过去的五十年，全球科学家呕心沥血也才读懂了表面百分之二， 剩下的百分之九十八就像天书。以前还被误以为是无用的暗物质，甚至被认为是垃圾 dna。 但是这一次，低普曼的团队在访谈里直接摊牌，这百分之九十八的无用 dna 才是人类真正的进化元代码。 你什么时候生病，你什么时候衰老，你会不会得癌，都是由这百分之九十八来决定。第二，它彻底打破了视野和精度的不可能。三角阿弗珍诺姆能一口气读完几百万个基因天书，而且精确到每个字母 同时能跟进单剪辑、表达、剪接、结构等，将近六千种分子信号一次性全部输出。这就像给基因组装了一套全覆盖的监控系统，没有任何死角。这种处理能力对传统生物学来说，简直就是降维打 击。以前要找病秧，就像是拿着手电筒在漆黑的屋子里抓苍蝇。现在你可以拿着放大镜，在三十亿个字母里看清每一个单剪辑的错误。 举个例子，就像你在手机上看地图，以前看大局就只能看清楚轮廓而看不清街道，想看清街道呢，就看不到全貌。而现在你是站在万米高空来俯瞰整个城市，却能看清楚每一条街道上的每一个枚牌号码。 第三， alpha gno 可以 预测癌症。你知道癌症病人基因里有两种图片，一种叫司机，图片是导致癌症的元凶，就像劫持了公交车的疯狂司机。另一种叫乘客图片其实对身体没有什么影响。 以前区分这两者全靠医生在实验室里做实验，但这一次的麦团队做了一个不常规的决定，他们没有专门去教模型什么是癌症，也没有去为各种癌症的数据库，而是直接把一堆毁砸着司机和乘客的突变训练直接扔给 alpha gno， 然后问他，你觉得哪些突变会破坏生物功能？结果太震撼了！模型给出的预测排名中最靠前的已知的癌症凶手。 研究人员在访谈里非常自豪的说，把模型的预测结果和生物学家在实验室里花了几年时间做出来的结果放在一起，惊人的一致。 这意味着未来医生不再需要拿着小白鼠一个一个的去试错 ai， 扫一眼基因代码，就能揪出藏在几百万个基因字母里的元凶。非常多的罕见病都可能找到治疗的突破口。 最良心的是 dimmed 这次没有把技术锁在护城河里，他们开源了模型权重和 api 接口。目前已经有一百六十多个国家和三千多名科学家在疯狂调用。从癌症到罕见病，从新药筛选到基因治疗，全线推进。哈萨比斯 一直在说，活到一百五十岁不是不可能。以前我们听到人类寿命能活到一百五十岁不是不可能。以前我们听到人类寿命能活到一百五十岁不是不可能。以前我们听到人类寿命能活到一百五十岁是不可能。以前我们听到人类寿命能活到一百五十岁是不可能。以前我们听到人类寿命可能真的就要实现了。 如果说 alpha fold 让我们看清楚生命的砖块，那 alpha gano 就是 在教我们阅读生命的蓝图。当治疗从猜测变成精准的计算，那寿命的上限真的就不是固定的了。 想象一下，一旦生命可以被编程，那些掌握了编程的人和还在墙外的人面对的将是怎样的跨物种的鸿沟。

当全网都在为 entropic 的 clock code 欢呼，为 openai 的 codex 赞叹时，在这场极其疯狂的赛博军备竞赛里，作为亲手开启大模型时代的 ai 祖师爷，谷歌 他们的王牌工具是什么呢？今天一口气带你了解谷歌手中的王牌工具 anti gravity。 anti gravity 最大的颠覆在于它底层的狂妄。它直接 fork 了全球最火的 vs code， 但彻底重构了编辑器的交互逻辑。左边是你熟悉的常规代码区，但在右边，它塞进了一个叫 agent manager 的 任务指挥中心。 传统的 ai 编程依然是你写一句， ai 帮你补一句。但在 antigravity 里， ai 根本不是你的打字助手，而是你的独立施工队。 你可以同时召唤好几个大模型 agent， 让它们在不同的工作区、不同的文件里义步并行干活。 你不再是一个敲击键盘的马农，你变成了一个坐在指挥台前发号施令的架构师。不仅如此，他还藏着一个让所有前端测试工程师倒吸一口冷气的内置神器 browser agent。 以前你让 ai 改完网页 ui， 还得自己打开浏览器刷新看效果。现在， anti gravity 直接给 agent 长了一双眼睛和手。 他改完代码后，会自己打开内置浏览器自己去点击测试，甚至还能把整个过程录屏、截图、打包成交付物丢给你审核。你不再需要去翻看枯燥的运行日记，你只需要像老板看图纸一样看他交上来的成品。 更绝的是，作为一款谷歌亲自操刀的产品，它居然不逼着你只用谷歌自家的模型。它大方地兼容了老对手 android 的 cloud 四点六，甚至还支持千亿参数的开源大模型，为什么谷歌要这么做？ 这就是巨头的名牌洋谋，编辑器之争就是生态底层之争。谷歌要的不是卖模型赚点小钱，它要的是让 anti gravity 成为整个 a 阵时代唯一的超级入口。 无论你用谁家的大脑，最终都得在谷歌搭建的厂子里打工，从帮我们写代码到自己写代码，再到自己开浏览器测试。 anti gravity 的 出现彻底宣告了手工作坊式编程的终结。在这个魔法变成现实的时代，摆在我们面前的只有一条路，学会去当那个指挥千军万马的包工头，否则你就会成为被机器优化的那块砖。

谷歌的算法屠刀二零二六，一行代码如何腰斩千亿芯片帝国软件要是学会省着用，最慌的其实是硬件厂商。今年全球顶尖内存芯片巨头股价集体大跌，美国芯片股也跟着下滑， 整个行业一片恐慌。引发震荡的只是谷歌新研发的压缩方法，它能大幅缩减运行大型 ai 所需的内存。 ai 贪内存的时代要结束了。这几年 ai 竞争核心就是比内存够用与否先进， ai 需海量高速内存，让内存芯片成了香饽饽。各大芯片厂商疯狂破产，股价飘红， 都默认 ai 越智能越费内存。可谷歌的新方法打破了这个预期，内存需求大减，让之前的预判全错，投资者醒悟才导致股价暴跌。软件对硬件的降维打击，软件颠覆硬件不是第一次， 但这次 ai 模型压缩的影响力是指数级的，打破了硬件升级弊耗更多资源的认知。更让厂商恐慌的是，若这种压缩方法成行业标准，之前扩建的产物就会严重过剩，血本无归。产业链的蝴蝶效应，芯片股大跌，引发连锁反应， 芯片设备、原材料供应商和代工厂都得调整订单和产能，而 ai 模型开发商、云计算巨头和终端厂商却坐收利好，成本降低还能开辟新市场，这就是联合博弈，软件省的成本就是硬件厂商的损失。二零二六的启示，从堆硬件 到优软件，谷歌的举动揭示 ai 时代芯片厂商的命运，握在顶级 ai 实验室的算法工程师手里，投资逻辑已变，单纯压住 ai 硬件风险极高，还得关注软件对硬件的替代潜力，芯片公司必须转型， 纯硬件厂商会越来越被动，头部厂商早已布局软件，构建优势高校。算法是双刃剑，既能推动进步，也可能摧毁硬件赛道。这就是数字时代的创造性毁灭。这不是芯片行业的末日，而是洗牌升级，行业需从堆硬件转向软硬件协同 适应者才能存活。谷歌也证明， ai 领域最致命的武器有时不是昂贵的芯片，而是更聪明的一行代码。

公主，你现在看到的就是谷歌最强的开源模型加码四，可以看图，能听音频，也有不错的推理机制，最重要的是完全免费，给我几分钟，从零开始，将加码四部署在自己的电脑上。我们直接开始 先花一分钟和大家聊一下贾马四是什么？它是谷歌刚发布的开源 ai 模型，跟商业版的怎么奈同根同源，你可以理解为谷歌把自家最强的 ai 技术浓缩成了一个免费的版本，直接送给你用。 那么它好在哪里呢？三个点。第一，多模态，不只是聊天机器人，你可以发图片让他看，发音频给他听，还能写代码。 我们可以看看这张表格，横轴是模型的参数体量，而纵轴就是性能表现。贾马四以满血版的性能表现和千万的三百九十七 b 的 模型能力基本持平，关键在于它的体量只有千万的十分之一，这真的非常夸张。 第二，完全免费，不用充会员，不按 token 收费，并且可以商用，你可以模改它做成各种有意思的本地模型，拿去做产品也没有任何的问题。第三，隐私安全，因为跑在你自己的电脑上，所有的数据都不会出，你的电脑拿它处理合同，财务，私人物件，不用去担心泄露。 ok， 我 们直接动手。你现在只需要打开一个浏览器，然后把它放到全屏上，直接官网上搜索欧拉玛点 com 啊，然后这个东西就出来了。然后你只要点击整个画面的一个右上角 download， 看到没有？然后你可以选择你是 mac os 系统还是 linux 还是 windows， 我是 mac os， 那 你就直接点击这个 download from mac os， 然后我们就可以看到这个画面上的右上角应该是会有个下载的链接， 然后等它下载好就可以了，因为我这边其实已经安装好了吗？那么我这边的最终的一个输出效果的话，大概是在这里。你们下载完了之后，打开你们的桌面上的欧拉玛，你们看到的应该是现在这样子的一个画面，那就说明你已经安装成功。 佳马仕一共有四个版本，你可以根据你的电脑配置进行模型的选择，模型的能力越强，所需要的配置就越高。对于内存小于三十二 g 的 玩家，我建议大家直接安装一四 b， 三十二 g 及其以上，可以试试看二十六 b 和三十一 b 的 参数量， 其实这两者模型的能力大通小异，如果你是为了极致的精度，可以选择三十一 b， 但是在我看来，二十六 b 呢，其实是一个非常甜点的位置，达到了速度和精度的一个平衡。如果你不知道你的电脑内存是多少，这里针对 mac 用户，你可以选择终端输入这行命令。 而 windows 用户你可以点击 win 加 r， 点击回车，召唤出来你的终端以后，然后再输入这个命令，也可以显示出你的内存。选择好对应的模型，我们只需要打开终端，和刚刚一样的步骤，根据模型输入指令直接回车即可。等待模型下载好，打开你的 oala， 选择模型就可以开始了。 ok， 我 们打开我们欧曼的软件，你点击这里，然后往下滑，你就可以看到你刚刚已经安装好的这个佳马仕。我们来问他一个很有逻，就是说很有那个逻辑陷阱的一个问题，就是我今天要去洗车，但是只有一百米，你觉得我是走路去还是开车去？ ok， 我 们来看一下他的一个答复是怎么样子。 这是一个非常有意思的一个逻辑陷阱题，我们可以从不同的维度去分析。逻辑层面上来说，必须开车去， ok， 这一点已经很棒了啊。 那如果说是从脑筋急转弯角度上来说，他说如果你走路去，那么你是在散步，而不是在洗车。哦，也就是说他分为了三个维度，一个是脑筋急转弯，一个是实用主义层面，还有个就是逻辑层面。我们来看一下他这个佳马仕的这个逻辑能力。哎，你还真别说这小参数，但他的表现还是不错的。 那么 jamas 它的一个很大的优点就在于它其实是支持这个多模态的。我们来不妨给他上传张图片，我们来看一下。 ok， 那 么我们上传一张什么图片呢？哎，上传张这个图片，你们看怎么样啊？就是这是一朵花，然后有个太阳，有一本书，我们来让他看看。我说，啊，描述一下， 描述一下这个图片，我们来看看他的多模态识别能力怎么样？说实话，本地具有多模态识别能力的模型，而且是能够你自己去模改的，其实并不是很多。我们来看一下。 ok， 一， jeff 二，然后 jeff 三，给了几个他看到的一些画面。好，我看他现在在思考和输出。这张画面充满了诗意，唯美且带一丝忧伤。 画面主体是一本翻开的书籍。哎，确实是对的，背景与中景是一个画面，然后呢，躺着一只洁白的玫瑰，然后背景是有一个夕阳，散发出这个温暖的金橙色光芒，哎呦，很不错，你们发现没有，是不是很棒？就是说他好像 表达的还是很到位的，但是因为呃，我其实本来还是想测一下这个关于音频识别和这个视频识别的，因为这个佳马仕它也是支持视频识别的， 但是因为欧拉玛官方不太支持，所以大家可以自己去谷歌 as do do 上面去玩一玩。所以总的来说，其实通过这么两个比较简单的测试，它当然不够严谨，而我觉得感受来说的话，这个香奈儿丝还是 真的是能够在本地帮我们处理一些比较复杂的一些任务的，就是在文字层面以及去多模态识别能力上来说，是一个比较抗打的模型。 看到这里相信你一定会明白， olama 本身是一个模型管理器，你当然也可以不用贾马四，你可以选择开源的 deep stick， 千问等等，其他的开源模型还是同样的命令，一键配置就可以了。 本地捕鼠的最大优点就是保护你的隐私，模型的使用不会受到任何的限制，同时也可以支持模型的微调，让它更合你的口味。下期我打算教大家小白如何从零到一，微调自己的本地模型，感兴趣的可以点个关注，我们下期再见。

有 ai 时代，就不要再逼孩子去当程序员了，要去当 ceo， 要去当领导？讽刺吧。但这话居然出自谷歌的扫地僧，代码之神 jeff dean， 他 说的，我今天转述他这个话绝对不是劝大家去创业啊，劝人创业这天打了一批事咱不干，我是想给大家敲个警钟， 如果你一定要激娃，那你就激娃去严肃的训练他的阅读写作和结构化的表达。因为第一呢，这个判断非常的冷酷，他说纯代码的能力会飞速的贬值，这跟黄旭轩差不多。黄旭轩说敲代码就是打字员，因为 ai 自己会卷自己， 他写出来的代码能比人类漂亮的多，效率要高的多。但是你不要对这事有错误的理解啊，因为 ai 能写出很好的代码，但你能给 ai 说清楚你要干啥吗？绝大多数的普通人根本不 具备下达清晰指令的能力，你别不服气啊，你听完说完这个例子，你再来干我。你回想一下你们单位的奇葩领导，平时是不是聊天还挺溜的？领导一布置任务，是不是就是含糊不清，前言不搭后语？你都不知道他要说什么，他想让你干什么？ 你是不是都纳闷他当初怎么当上领导的？捧了谁的臭脚丫，害的你们天天在那猜他想的是啥？哎呦，弄了一个，他说这个不够好，好，你疯狂加班，改无处变，但 ai 又是啥？ ai 偏偏需要极其高明，非常清晰的指令， 这个是优秀的高管或者优秀的领导才具备的水平。就 d n 打了一个非常精准的比方。而未来你用 ai 就 像你一个人可以指挥着五十个智商极高，但是非常需要明确命令的实习生。以前编程吧，你是泥瓦匠，你得亲自把每一块砖得砌上去。 未来的编程，你是项目经理啊，你需要干的事情是写的清清楚楚，规格说明书要你干啥？那什么是高明指令呢？就是有时候没想清楚，领导随便来一句，你去写个报告，或者你说你帮我写个程序 好的命令，他就像非常清新的高管内部备降路一样，背景是什么？目标是什么？我们的约束条件是啥？优先级怎么排？遇到冲突怎么取舍？最后标的这个东西长什么样子，就你指令给的好， ai 就 能给你产出非常好的东西。 你指令写的多烂，铲出东西就有多烂。你逻辑不清，连个想要啥都说不清楚的，那整个系统都能因为你瞬间崩掉。那这种当领导的能力怎么练呢？分三步，第一步，阅读，就不是让孩子去刷短视频里边那种碎片垃圾，而是说三年级以上必须他开始得有连续的文学性的成分本的阅读理解能力。 如果他脑子里是没有装过好东西，他吐出来的东西，他永远只能是口水哗，阅读到一定量就是。第二步，写作是个照妖镜写作，他会强迫你把事情想明白再写出来。 如果你脑袋里逻辑理不清，脑袋里观点想不透，一动笔全都暴露了。所以你仔细去看吧，一些躺在那混吃等死的老员工，可能都工作了十年了，都写不明白一份汇报。记住啊，只有想明白了，才能写的明白，写的明白，说就大概率能说明白，是这么个顺序。第三，那就是结构化的表达， 当你给 ai 发布命令的时候，你是需要告别日常口语那种随意感的，你要给他好的命令，那就先说什么再说什么，重点在哪里？结论是什么？你明确了要干什么？这个就是 ai 时代最昂贵的能力，也是最昂贵的指令，它就是孩子未来能保住的铁饭碗。

谷歌新出了个小模型啊，可以装在这个手机上本地运行，不需要联网，咱们可以看一下飞行模式，打开，大家可以看一下啊，哈哈，你是谁？看看它可不可以用。谁这是不联网的啊，你看 你知你会什么会什么？ 这是个本地模型啊，用的是手机的算力，这个是不联网的，你看我开的飞行模式， 这就是它出来的代码对话，翻译，总结提炼，回答问题。因为不需要联网。我突然想到一个场景，如果哪一天我流落到荒岛上了，没有网络， 就可以问他一些求生的荒岛知识，这就是我的军师呀，有什么我都可以问他。当然了啊，处理一些隐私的一些文件也是可以的，因为他不联网。反正都是免费的啊，可以给自己手机装上一个，任何消耗都没有。

最难开发的软件是什么？那我肯定说，浏览器绝对是最难开发的软件，没有之一。以谷歌浏览器内核为例，光它的原码完整下载就要十几个 g， 编一完直接膨胀到一百多个 g。 十几个 g 的 版本啊，真的是够夸张了吧，那可是几千万行的代码代支撑啊。 你看浏览器表面多简单，不就一个搜索框吗？它的背后复杂程度啊，比我们看到的要高出万倍不止。你随便拎出来一个核心的模块，都是巨大无比的系统工程，像这些 nickelink， vbs， car， 随便拿出一个来就够好几本书了。而且你还要让这些模块之间要完美的在一起 工作，这复杂程度难以想象。所以啊，你下次再打开网页的时候，想想背后的工程，是不是觉得还挺震撼？

我发现谷歌的这两个免费产品绝对是被低估了，因为他们组合起来，可以让一个完全不懂设计，不懂代码的普通人直接做出这种设计精美还能交货的 app。 第一个叫 stencil， 它是一个由 ai 驱动的 ui 设计工具，能把你的想法直接变成一整套 app 界面， 而且完全免费。你只需要输入提示词或者上传一张图片。比如像这样描述，帮我开发一款能够识别植物的 app stencil， 就 能将它变成完整的界面设计。注意看啊，它生成的不是一张效果图，而是一整套可以直接导出的 ui 原型， 界面结构、按钮、逻辑、交互流程全都帮你搞定了。接下来是第二个被更多人忽略的产品，谷歌 ai studio。 你 只需要在 stitch 里面选择刚才生成的 ui 原型，点击导出，然后用 ai studio 一 键构建。 它会根据你刚才的设计，直接把整个 app 给你生成出来，而且是那种真的能点能用的前端应用。如果你只有想法，但总觉得我不懂技术，所以做不了，那这套组合真的应该亲自试一下。

朋友们，人类距离攻克所有绝症，可能只剩最后几分钟的算力了。曾经凭 alpha fold 的 拿下诺奖，暴力破解两亿蛋白质结构的谷歌哈萨比斯团队，带着终极武器 sodde 杀回来了。那么它有多夸张呢？ 那些让药企烧掉数亿美金，死磕十年的研发僵局，在他面前不过是几分钟的算力而已。但就在全世界准备欢呼时，谷歌却亲手关上了大门。谷歌 ismorphic 总裁 max 对 国际顶刊 nature 直言，不打算公开秘方技术，彻底保密核心代码，绝不公开。 曾经开源 iphone fold 的 科学之光，如今在能大规模救命的技术面前，谷歌 ismorphic 选择了成为商业巨兽。 这到底为什么呢？因为 sodde 握着三个让同行绝望的杀手锏，这对他们简直就是药物研发领域的超级印钞机。 第一，终结盲盒。以前药物研发像配钥匙， alfa fold 让你看清所恐， sodde 则直接告诉你这把钥匙能不能开门，直接解决药企烧钱困局。第二，猎杀死穴。 sodde 能在几分钟内算出了人类死磕十五年都没找到的抗癌靶点，隐藏口袋，把不可成药变成了精准猎杀，几分钟便可找到困扰人类十五年之久的抗癌靶点。 第三，巅峰收割。在最难的药物抗体研发领域，同行成功率只有百分之二，他直接飙到了百分之三十九，简直是降维打击。这次币源让学术界和开源社区普遍失望和批评。谷歌 isomorphic 作为纯商业化公司，目标是做药赚药钱， 通过币源建立壁垒，独占药物市场万亿级商业价值，而谷歌 deepmind 做科研开源赚声誉，双方分工配合， 这说明了什么？以前的谷歌在帮助人类理解生命，现在的谷歌在直接定价生命。不过好消息是，开源阵营的 deep origin 宣布加速追赶并超越 sodde。 让我们为开源阵营加油，为守护健康的普惠技术点赞加油！

谷歌巨献 chrome 浏览器如何迅速称霸全球？二零零六年，谷歌公司洞察市场需求，着手开发全新浏览器。二零零八年， google chrome 正式面世，迅速为浏览器市场注入新鲜血液，背后是谷歌顶尖工程师和产品经理团队的辛勤付出， 以及 c 加加和 javascript 等高效编程语言的运用。 google chrome 已快速加载简洁界面和卓越安全性著称。采用标签式浏览和合并的地址栏搜索栏设计， 同时运用沙盒隔离技术，确保每个标签页独立运行，有效防止恶意代码攻击。凭借其卓越性能和丰富功能， google chrome 赢得了全球用户的广泛赞誉， 并不断更新改进以满足用户需求。未来， google chrome 将继续保持领先地位，为用户提供更优质的网络浏览服务。