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1️⃣ 上下文压缩：以前重构老项目要切片喂代码，现在把整个仓库扔进去，它能精准理解模块依赖。 2️⃣ 看图即代码：随手在纸上画个 UI 草图拍给它，直接吐出 80% 能用的前端原型。 3️⃣ Windows 党福音：这次专门优化了 Win 10/11 环境，CLI 在本地跑得很顺，不用再羡慕 Mac 的终端体验了。 跟 Claude Opus 4.5 相比，Opus 在复杂架构思考上可能稍深一点，但 GPT-5.2 赢在速度快、能自动写测试提 PR。 #AI工作流 #独立开发 #效率工具 #GPT5 #数字游民
每天 5 分钟，从写第一行 YAML 到部署生产级 Agent，这是目前最丝滑的「实战路书」。 我跟着跑了一下，几个感触很深的点： 1️⃣ 门槛极低：Day 2 我只写了个配置文件（YAML），一行 Python 没动，5 分钟就跑通了第一个 Agent。比起以前自己搭 LangChain 环境，这个 ADK 框架确实省心。 2️⃣ Gemini 3 的 Computer Use：这个功能我最近在用来处理发票报销。它能直接「看」懂屏幕、点按钮、填表单，专门对付那些没有 API 的老旧网页，比我以前写 Selenium 脚本维护起来轻松太多。 不是玩具：它是奔着 Production 去的。特别是 Day 7 的「自主纠错」，Agent 写完代码还能根据报错自己修，我在本地测下来，感觉它越来越像个靠谱的初级程序员了。 #GoogleCloud #AIAgent #独立开发 #Gemini3 #技术教程
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。
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。
