谷歌刚刚开了一场炸裂的大会, ai 已经能帮你带娃做家管钱包了。这一期我带你看完大会,最主要关注了五个变更,我选举了其中最有价值的三个。三天前,谷歌欧大会正式开演, ai 依然是绝对思源,主要发布了 g m n m 一 g m l 三点五 flash、 g m l spark, 还有一堆重磅更新。 这次谷歌发布的 java 系列,相当于所有新功能的超级引擎。先说 java, 三点五 flash 主打一个字,速度比其他前沿模型快四倍,成本只有三点一 pro 的 三分之一等于半,性能更强,价格更低,这就是谷歌 的羊毛。然后是 java 三点五 pro, 小 月八编码,再没任何多模态,能力直接碾压上一代。最后是王炸 java, 还有你 flash, 它能直接推理这个世界,还能从零创造。 比如你跟他说帮我制作一个蛋白质折叠的黏土动画,他直接给你生成一个科学准确音画头部的视频标题。二,搜索二十五年最大改版三个字 多么难,你不再只能打字搜索了,图片、视频文件,甚至你正在浏览的网页标签页都能直接流进去问。而且搜索不再只是点结果,而是实时为你构建记录,问天地无量。他直接生成一个可以教会的模拟程序。更狠的是,搜索代理可以二十四小时帮你跑人, 帮你找一个周五晚上有晚点食物,能容纳六人的卡拉 ok 楼间。以前搜索是工具,现在搜索是你的私人助理。要点三,詹文来 spark, 你 口袋里的全天候红外管家,这个功能我觉得是全场最贴近普通人生活的。詹文来 spark 能理解你的复杂背景,比如他知道孩子明天有比赛,家长负责带零食,他会 自动放你把无坚果零食加进购物车,等你最后点一下支付就行。他还能帮你监控孩子的取消邮件生成每日炸药发给家长, 自动检查在信用卡上办,把那些隐形收费全揪出来。每天早上他帮你汇总这些没有日历的所有消息,过滤掉,不重要的,把真正紧急的排到最前面。这届大会的核心要点给大家盘完了,下期继续拆解。
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你以为 ai 是 帮你写周报,其实它真正改变的是周报产生的方式。许多人的周报都是在周五手动拼凑出来的,这件重复的工作消耗了大量时间。把周报当做一件单独的任务时,你需要去搜集聊天记录、 看版信息和会议记录。然而,真正的智能系统应当将周报视作日常工作的副产物。谷歌在开发者大会上展示的节米奈火花,就是一种能够一天二十四小时在后台运行的持续智能体, 他会默默追踪你编码提交的信息、日常会议记录和日历表。这个流程的工作原理在于,智能体通过应用连接器深入你的工作环境。以往,我们必须将各种文档从一个软件手动搬运到另一个软件中。在自动化的工作流里,智能体能够自动捕获每一个零散的工作动作。 例如,你在编码工具中提交的代码提交信息,或者是会议中的实时语音转写,这些零散的数据会被传输至解锁增强生成管道中。系统会结合上下文将原始数据进行清洗归类, 然后映射到对应的看板卡片。到了星期五,智能体就能直接根据这些自动追踪的事实,自动合成出一份结构化的周报。这是一个关键的行业动向。安斯罗皮克新推出的克劳德小企业板,正是通过连接财税沟通和任务管理工具来达成这一点的。这说明了一个根本的技术趋势, 未来的工作现场应当实现工作流程的闭环。我们本身就是最高质量的数据源头, 每个人都不必为了写周报而专门写作。周报会像树叶一样,从你真实发生的每一行代码、每一次讨论和每一次修改中自然的长出来。这就是工作流自动生成模式。但是这种全自动的补货系统也带有它的代价与约束。第一,它会带来数据隐私问题, 让智能体持续监控工作。软件需要我们把商业机密向模型完全开放。第二是模型幻觉与责任界定的问题。智能体可能会把你在工作群里的闲聊谈话误判为本周的正式交付,也可能会排错任务的优先级。没有人工教育的报告极具误导性,它的安全边界在于, 智能体只负责整理事实摘要,具体的工作成果、难度评估以及责任归属,依然必须由人类来做最终修改与签字确认。判断一个智能工作流是否真正落地,要看三件事,第一,他是否具备自动捕获日常事实的能力。 第二,他是否具备跨软件的流程解锁能力。第三,他是否具备方便人类校验的审核机制。普通人最应该先自动化信息的流转, 完成信息流转后,写作就会自然实现。关注国强说 ai, 带你了解 ai 与机器人的底层机制。

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