为啥在Gemini App用Gems会丢聊天记录？
为啥在Gemini App用Gems会丢聊天记录？
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⚠️ Antigravity 更新速率限制：付费版改 5 小时刷新
，免费版变周配额。 1️⃣ 付费用户（Pro/Ultra）： 拿到最高优待。重点是配额机制改为「每 5 小时刷新」，这意味着高强度 Coding 时能快速回血，不用死等第二天，非常适合冲刺型开发。 2️⃣ 免费用户： 策略调整为「周度大额度」。这其实更符合现实——遇到复杂任务可以集中消耗一周的量突击解决，避免因单日限额过低导致思路卡壳。 3️⃣ 通用权益： 无论是否付费，Gemini 3 Pro、无限代码补全 (Infinite tab) 和 Agent Manager 依然全员开放，这点没缩水。 #AI开发 #Gemini #降本增效 #独立开发
本地跑通“类 GPT-4o”实时语音交互的最后门槛被踏平了
微软本周开源 VibeVoice-Realtime-0.5B，用极低算力实现 <300ms 延迟的流式 TTS，且支持 MIT 协议免费商用。 1️⃣ 消费级硬件门槛 仅 0.5B 参数，推理显存占用不到 2GB VRAM。这意味着你不需要 A100，用家用 RTX 3060 甚至高性能 CPU 就能跑。对于想做本地 AI 助理或硬件产品的开发者，这直接把端侧成本打下来了。 2️⃣ 核心原理简化 为什么它能做到 <300ms 响应？关键在于 7.5Hz Acoustic Tokenizer。这就好比把原本庞大的音频数据压缩了 3200 倍，再喂给底层的 Qwen2.5 模型。这种“极高压缩率 + Streaming 流式输出”，让 AI 能像真人一样“边想边说”，彻底消除了传统 TTS 的转圈等待感。 3️⃣ 避坑与现状 虽支持 90 分钟长文不崩溃，但 0.5B 版本目前专攻“单说话人”效率，且中文多音字处理偶尔不如 F5-TTS 细腻。如果是做多角色对话，建议等更大的 1.5B 版本。 🔗 模型地址： https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B #AI工作流 #本地部署 #VibeVoice #开源 #开发效率
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
