站长之家(ChinaZ.com) 3月6日 消息:与国内的“有问题百度一下”一样，谷歌在海外同样也从“名词”变成了“动词”。不过，谷歌很快就不再向用户展示互联网内容了，而是直接告诉你结果。本周三，谷歌宣布了他们正在测试名为“AI Mode”的搜索显示模式 —— 即借助 Gemini 2.0 扩展的
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苹果正与谷歌就使用Gemini AI引擎为新一代Siri提供技术支持进行初步谈判，这一动向表明苹果可能进一步将人工智能能力外包，成为其AI战略的关键一步。 据知情人士透露，这家iPhone制造商近期已与Alphabet旗下谷歌接触，商讨合作构建一款定制化AI模型，以用于明年预计推出的新版本Siri。 谷歌目前已开始训练一款可在苹果服务器上运行的模型。苹果在生成式人工智能领域起步�
近日，谷歌发布了一份技术报告，详细说明了其Gemini大模型在每次查询中消耗的能源量。 据谷歌介绍，这是迄今为止大型人工智能公司发布的最透明估算，也是研究人员期待已久的报告。 报告称，Gemini应用的文字回答平均每次消耗0.24瓦特小时（Wh）的能量，大约相当于运行微波炉一秒钟，并排放0.03克二氧化碳当量。 据此前媒体报道，谷歌近日发布Gemini系列最轻量版本Gemma 3
某跨境电商CTO复盘会上展示：GPT-5 Standard处理百万级商品描述时，费用比Gemini 2.5 Flash-Lite高35%，响应速度慢0.8秒。大模型选型面临参数迷雾、场景错配、隐藏成本三重困境。AIbase选型对比平台通过真实数据测试，提供透明价格拆解和性能雷达图，帮助规避预算陷阱。实测显示GPT-5在合同逻辑分析准确率高3.2%，而Gemini表格解析速度快40%、月总成本低26%。工具可动态追踪官方调价，生成定制化决策报告，用数据替代经验主义，提升技术选型效率。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
本文汇总了AI领域最新动态：谷歌推出Gemini 2.5 Flash图像编辑模型，字节发布Waver 1.0视频生成工具；百度“梯子AI”提供无广告搜索；文心快码新增终端编码功能；腾讯游戏VISVISE工具集提升动画制作效率；自动驾驶配送机器人RM5进军外卖行业；DeepSeek V3.1出现字符Bug已修复；谷歌翻译升级实时同传和AI陪练；全球首现AI勒索软件PromptLock威胁网络安全；Anthropic推出Chrome浏览器AI助手Claude。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
AIbase选型工具通过多维度数据对比，帮助用户精准选择AI模型。文章以豆包和Gemini为例，展示平台如何解决模型选型痛点：自动生成对比报告，评估关键指标如术语准确性、本土案例适配度等。实际案例显示，使用该工具后内容团队效率提升40%，编辑成本下降65%。核心价值在于用数据驱动决策，规避局部优势导致的全局误判，实现场景化精准匹配。
今日，华为正式对外宣布，其首款旗舰小平板——华为MatePad Mini将于9月4日震撼登场，官方Slogan定为“超强，超Mini”，预示着这款新品将在性能与便携性上实现双重突破。 此前，知名数码博主“数码闲聊站”已提前透露，华为MatePad小平板已顺利入网，并定位为全能轻薄型设备。据进一步爆料，该机将采用8.8英寸小尺寸机身设计，搭配16:9比例的OLED屏幕，为用户带来极致的视觉
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个，但选型面临三大难题：单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法：1)场景刚需筛选80%选项；2)验证核心性能；3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例，前者适合常规FAQ场景年省$16,000，后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系，将3小时选型会议压缩至18分钟，错误率下降40%。核心观点：选型应从参数争论转向场景验证，通过自动化工具为工程师节省时间，聚焦提示词优化而非参数对比。
