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Cohere Command A+ 真正值得关注的,不是“又强了一点”,而是它把部署门槛往下压了
Cohere Command A+ 真正值得关注的,不是“又强了一点”,而是它把部署门槛往下压了 如果你做过一次大模型 PoC,应该都懂那种感觉: 模型一看挺强,Demo 也能跑,但一问部署——显存够不够、多卡怎么配、峰值扛不扛得住、后续运维谁来管——项目就开始从“能不能做”变成“值不值得做”。 这
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我用10个日常问题测了Gemini 3.5 Flash搜索,只有3个场景真的让我惊艳
我用10个日常问题测了Gemini 3.5 Flash搜索,只有3个场景真的让我惊艳 我以为会惊艳,结果前7个问题让我有点失望——但第8个问题让我明白了它真正适合干什么。 这句话不是噱头。在花了大半天时间把10个真实问题扔进Google AI Mode之后,我得出的结论比"它改变了搜索"或者"它不过
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Gemini 3.5 Flash进入Google Search AI Mode
Gemini 3.5 Flash进入Google Search AI Mode:我测了10个问题,只有3个场景真的变了 我以为Flash进来之后,Google搜索会变得像ChatGPT一样好用。 测完10个问题之后,我改变了这个判断——但不是因为它变差了。 --- 先说清楚这次改了什么 很多人把这次
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Gemini Omni 深度实测:图生视频、文生3D、跨模态改写,哪个现在就能用?
Gemini Omni 深度实测:图生视频、文生3D、跨模态改写,哪个现在就能用? 我把一张西湖龙井的包装图扔进去,让它生成一条茶叶广告视频。 30秒后,画面里出现了一个拿着茶杯的白人男性。 这不是我想要的失望感——这是我做完三轮实测后,觉得最能代表"Gemini Omni当前状态"的一个缩影:它真
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Gemini 2.5 Flash-Lite API 实战指南:30分钟从零跑通,少走三个月弯路
Gemini 2.5 Flash-Lite API 实战指南:30分钟从零跑通,少走三个月弯路 Google IO 每次发布新模型,文档永远比能用的时间早三步。 发布会结束后的48小时,我的消息列表里涌进来十几条一模一样的问题:"Flash-Lite 的 API 怎么申请?""model ID 怎么
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Gemini 2.5 Flash-Lite API 完整实战指南:30分钟跑通,少走99%的弯路
Gemini 2.5 Flash-Lite API 完整实战指南:30分钟跑通,少走99%的弯路 你有没有遇到过这种情况: Google IO 刚结束,朋友圈和技术群里全是"Gemini 2.5 Flash-Lite 性价比炸裂"的帖子,你兴冲冲打开 AI Studio,填好参数,按下运行—— Er
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Google把Gemini塞进搜索框:3个地方赢了ChatGPT,1个地方输得很明显
Google把Gemini塞进搜索框:3个地方赢了ChatGPT,1个地方输得很明显 上周我在Google搜索框里打了一句话:"帮我分析一下最近新能源汽车降价潮背后的供应链逻辑。" 以前这种问题,我会直接打开ChatGPT。但这次我想试试Google的新东西——AI Mode。 结果让我有点意外。不
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AI 图片开始可追踪后,自媒体最先失去的不是效率,而是“默认可用”的侥幸
AI 图片开始可追踪后,自媒体最先失去的不是效率,而是“默认可用”的侥幸 如果你今天还在用“找图—改图—发图”的老思路做内容,很快就会发现:真正变的不是 AI 图片能不能生成,而是这张图是谁生成的、怎么生成的、能不能被证明。 这就是 OpenAI 近期把“水印”和“来源追踪”一起推到台前,带来的最大
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Google 两款新模型别再硬比强弱了,普通用户只需要看这 3 个判断
Google 两款新模型别再硬比强弱了,普通用户只需要看这 3 个判断 别先问“哪个更强”,先问自己一句:你平时到底让 AI 干什么? 很多人看到 Google 一口气更新两款模型,第一反应就是去找排行榜、看参数、比谁分数更高。但对普通用户来说,这个问题常常问偏了。模型不是手机跑分,不是越强越适合你
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便宜模型到底能不能用?我用6类真实任务测出了答案
便宜模型到底能不能用?我用6类真实任务测出了答案 你上个月的 AI 账单,有多少钱是不必要花的? 这个问题可能让你有点不舒服——但我觉得值得认真想一想。 我见过两种极端用户:一种是"无脑旗舰派",不管什么任务一律上 GPT-4o 或 Gemini 2.5 Pro,觉得用贵的就是用好的;另一种是"极限