Forwarded from Garyの梦呓
Google IO 大会更新
- Gemini 2.5 Pro Deep Think
加入新型增强推理模式，在回应前会探索多种假设，能够更有效地处理复杂的数学和编程问题。2025 USAMO 和LiveCodeBench 新 SOTA
- Gemini Diffusion
一个小规模扩散模型 LLM，性能超过2.0 FlashLite 的同时速度超2000token/s
- 发布 Imagen 4, Veo 3, Flow
Imagen 4 能够渲染织物、水滴和动物毛发等精细细节,创建分辨率高达 2K 的图像。Veo 3 提生了质量，而且首次可以生成带有音频的视频。Flow 整合了 Veo、Imagen 和 Gemini。用户可以使用自然语言描述分镜，并使用 Flow 将各种要素编织成优美的场景。
其他杂讯：
- Gemini advanced 改名 AI Pro 并推出 AI Ultra，比CloaseAI划算就行（
- Chrome 内置 Gemini
- Stitch 可生成UI设计稿并导出至Figma
- NotebookLM 支持视频摘要，ai studio支持预览交互式的Gemini SDK应用
- Gemini 2.5 Pro Deep Think
加入新型增强推理模式，在回应前会探索多种假设，能够更有效地处理复杂的数学和编程问题。2025 USAMO 和LiveCodeBench 新 SOTA
- Gemini Diffusion
一个小规模扩散模型 LLM，性能超过2.0 FlashLite 的同时速度超2000token/s
- 发布 Imagen 4, Veo 3, Flow
Imagen 4 能够渲染织物、水滴和动物毛发等精细细节,创建分辨率高达 2K 的图像。Veo 3 提生了质量，而且首次可以生成带有音频的视频。Flow 整合了 Veo、Imagen 和 Gemini。用户可以使用自然语言描述分镜，并使用 Flow 将各种要素编织成优美的场景。
其他杂讯：
- Gemini advanced 改名 AI Pro 并推出 AI Ultra，比CloaseAI划算就行（
- Chrome 内置 Gemini
- Stitch 可生成UI设计稿并导出至Figma
- NotebookLM 支持视频摘要，ai studio支持预览交互式的Gemini SDK应用
#养娃那些事
有了小朋友最大的问题不是带娃，而是常规情况下，父母就会参与其中，引入父母这个变量之后，事情就会变得复杂起来了。往往是俩个时代，两个家庭的碰撞。老一辈的父母总是觉得他们和我们还是一个大家庭，他们还是这个大家庭的家长，总是在会适当时候跳出来，彰显自己的大家长的身份，企图在一些事情上给出意见，他们觉得意见，不过站在我的视角，可能看着更像是命令，因为建议被拒绝不会让人跳脚。
带娃确实不是一件轻松的活，尤其当你亲身参与其中，作为父亲的话，我的建议是尽可能参与，因为这样子会有两个人开心，你的另一半还有你的小朋友。
女性在生育过程中就已经和小朋友建立了很深厚的联系，而男性，如果在孕期过程中如果有积极参与胎教的话，那么你和小朋友的连接就会在那个时候建立起来，否则的话，你和小朋友的连接只有当你参与养育过程中才会逐渐建立，如果你要问连接的意义是什么的话，我只能说，不要问。
我是幸运的，我的小朋友很爱笑，从出生之后就很爱笑，连在月子中心的时候，月嫂也说很少见这么爱笑的小朋友，爱好的好处就是让作为老父亲的我心软软，有的时候带娃很辛苦，但是当他对着你露出笑容的时候，你就觉得一切都是值得的
有了小朋友最大的问题不是带娃，而是常规情况下，父母就会参与其中，引入父母这个变量之后，事情就会变得复杂起来了。往往是俩个时代，两个家庭的碰撞。老一辈的父母总是觉得他们和我们还是一个大家庭，他们还是这个大家庭的家长，总是在会适当时候跳出来，彰显自己的大家长的身份，企图在一些事情上给出意见，他们觉得意见，不过站在我的视角，可能看着更像是命令，因为建议被拒绝不会让人跳脚。
带娃确实不是一件轻松的活，尤其当你亲身参与其中，作为父亲的话，我的建议是尽可能参与，因为这样子会有两个人开心，你的另一半还有你的小朋友。
女性在生育过程中就已经和小朋友建立了很深厚的联系，而男性，如果在孕期过程中如果有积极参与胎教的话，那么你和小朋友的连接就会在那个时候建立起来，否则的话，你和小朋友的连接只有当你参与养育过程中才会逐渐建立，如果你要问连接的意义是什么的话，我只能说，不要问。
我是幸运的，我的小朋友很爱笑，从出生之后就很爱笑，连在月子中心的时候，月嫂也说很少见这么爱笑的小朋友，爱好的好处就是让作为老父亲的我心软软，有的时候带娃很辛苦，但是当他对着你露出笑容的时候，你就觉得一切都是值得的
Audio
小宇宙 （有兴趣可以关注，就是把日常收集的文章，隔天转录成播客）
（NotebookLM 把我之前想做的事情做了，收集一下链接然后转录成播客）
这期播客探讨了Model Context Protocol (MCP)和Agent2Agent Protocol (A2A)，它们是旨在帮助大型语言模型（LLM）与其他工具和服务进行交互的协议。其中一个讨论来自 Hacker News，对 MCP 提出了严厉批评，重点指出了其文档不清、设计缺陷（特别是对有状态操作使用无状态的 JSON-RPC 和 Server-Sent Events (SSE)）以及缺乏成熟的工程实践，认为其设计可能受到了 LLM 生成内容的影响。其他评论则讨论了非母语者编写技术文档时的语言问题，以及对AI 工具生成文档的看法。另一份资料来自 Google，概述了其提出的 A2A 协议，将其描述为一种基于HTTP(S) 和 JSON-RPC 2.0 的标准化方式，用于代理之间的发现和交互，并详细介绍了其核心概念、数据格式、身份验证、代理发现机制（通过 Agent Card）以及RPC 方法，意在提供一个更适合企业级应用的、有状态管理和流媒体支持的协议。Anthropic 的简短新闻稿似乎暗示了它与 MCP 的关联或兴趣，但没有提供具体的技术细节。
source：
A Critical Look at MCP
Introducing the Model Context Protocol
Agent2Agent (A2A) Protocol Specification
A critical look at MCP - HackNews
（NotebookLM 把我之前想做的事情做了，收集一下链接然后转录成播客）
这期播客探讨了Model Context Protocol (MCP)和Agent2Agent Protocol (A2A)，它们是旨在帮助大型语言模型（LLM）与其他工具和服务进行交互的协议。其中一个讨论来自 Hacker News，对 MCP 提出了严厉批评，重点指出了其文档不清、设计缺陷（特别是对有状态操作使用无状态的 JSON-RPC 和 Server-Sent Events (SSE)）以及缺乏成熟的工程实践，认为其设计可能受到了 LLM 生成内容的影响。其他评论则讨论了非母语者编写技术文档时的语言问题，以及对AI 工具生成文档的看法。另一份资料来自 Google，概述了其提出的 A2A 协议，将其描述为一种基于HTTP(S) 和 JSON-RPC 2.0 的标准化方式，用于代理之间的发现和交互，并详细介绍了其核心概念、数据格式、身份验证、代理发现机制（通过 Agent Card）以及RPC 方法，意在提供一个更适合企业级应用的、有状态管理和流媒体支持的协议。Anthropic 的简短新闻稿似乎暗示了它与 MCP 的关联或兴趣，但没有提供具体的技术细节。
source：
A Critical Look at MCP
Introducing the Model Context Protocol
Agent2Agent (A2A) Protocol Specification
A critical look at MCP - HackNews
Leetao’s Space
试着用 50 个 sources 看一下效果
Audio
小宇宙
这些文本探讨了检索增强生成（RAG）系统的多个重要方面。它们讨论了**将文档分割成更小块的策略（分块）**如何影响信息检索的效率和质量，并介绍了各种分块方法。文章还研究了**嵌入模型**在将文本转换为用于搜索的向量表示中的关键作用，以及针对特定领域微调这些模型的价值。此外，文本涵盖了**评估 RAG 系统性能**的方法，包括检索准确性和生成答案质量，并讨论了**重排**技术如何进一步优化检索结果。
这些文本探讨了检索增强生成（RAG）系统的多个重要方面。它们讨论了**将文档分割成更小块的策略（分块）**如何影响信息检索的效率和质量，并介绍了各种分块方法。文章还研究了**嵌入模型**在将文本转换为用于搜索的向量表示中的关键作用，以及针对特定领域微调这些模型的价值。此外，文本涵盖了**评估 RAG 系统性能**的方法，包括检索准确性和生成答案质量，并讨论了**重排**技术如何进一步优化检索结果。
Forwarded from 不求甚解
#Article
👩💻 从 Arc 到 Dia 的始末
✍️ browsercompany（Arc 和 Dia 这两款浏览器的开发公司） 的 CEO Josh Miller 昨天发表了一篇文章《Letter to Arc members 2025》，个人阅读完毕后觉得非常值得分享。
文章中 Josh 从几个方面分别阐述了：
▶ What we got wrong 我们做错的地方；
▶ Why we built Arc 我们为什么构建 Arc；
▶ Where Arc fell short Arc 做得不够的地方；
▶ Why we didn’t integrate Dia into Arc 为什么没有将 Dia 集成到 Arc 中；
▶ Will we open source Arc Arc 会开源吗；
▶ Building Dia 构建 Dia。
📄 这篇文章围绕上述六个核心部分展开，首先坦诚反思了团队在Arc项目中做出的几项关键决策失误，比如未能及时停止Arc的开发、对AI的犹豫拥抱，以及沟通上的不透明（我们做错的地方）。
👶 随后，Josh 回顾了最初构建Arc的动机 —— 希望让浏览器成为用户「互联网的家」，为日常工作和生活带来全新的体验（我们为什么构建Arc）。
🤔 但在实际推进中，Arc因功能复杂、上手门槛高，导致许多创新功能的使用率极低，难以实现大众化突破（Arc做得不够的地方）。
🗡️ 面对这些挑战，团队没有选择在Arc上「缝缝补补」，而是决定将Dia作为全新产品，从架构、性能和易用性上彻底重做（为什么没有将Dia集成到Arc中）。
💻 同时，Josh 也回应了用户关心的Arc是否会开源，说明由于Arc底层架构和公司核心技术的限制，目前尚不具备条件，但承诺会持续维护Arc的安全与稳定（Arc会开源吗）。
💡 最后，文章详细介绍了Dia的设计理念和未来方向，强调AI驱动下的浏览体验将重新定义「浏览器」这一品类，Dia正是对这一变革的积极回应（构建Dia）。
👏 我觉得这篇文章可读性很高的点在于从始至末，非常有逻辑和结构的介绍了从 Arc 到 Dia 的整体经过，并且文章中对于公司决策都伴有相应的数据作为依据。让大家对于一个项目的复盘有了非常清晰的认知和借鉴意义。
✍️ browsercompany
文章中 Josh 从几个方面分别阐述了：
▶ What we got wrong 我们做错的地方；
▶ Why we built Arc 我们为什么构建 Arc；
▶ Where Arc fell short Arc 做得不够的地方；
▶ Why we didn’t integrate Dia into Arc 为什么没有将 Dia 集成到 Arc 中；
▶ Will we open source Arc Arc 会开源吗；
▶ Building Dia 构建 Dia。
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