谷歌 Opal 是 Google Labs于2025年7月推出、11月扩展至全球160多个国家的无代码AI迷你应用构建平台，已深度集成于Gemini网页端，核心是用自然语言与可视化节点快速搭建可复用的多模态AI工作流，无需编程。以下从核心定位、关键能力、使用流程、适用场景与局限等方面详细介绍。
| 场景 | 示例 | 价值 |
|---|---|---|
| 办公自动化 | 合同审核、周报生成、数据抓取存表 | 减少重复劳动，提升效率 |
| 内容创作 | 批量生成博客/社媒文案、视频脚本、图像+文本叠加 | 快速产出多模态内容 |
| 创意原型 | 小说转漫剧分镜、旅行规划器、语言学习工具 | 5分钟验证想法，低成本试错 |
| 科研与数据处理 | 文献摘要、数据清洗、自定义分析报告 | 简化多步骤流程，自动整合结果 |
| 个人工具 | 膳食计划、账单分类、自定义提醒 | 按需定制，适配个性化需求 |
| 维度 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|
| 易用性 | 零代码门槛，自然语言驱动，可视化调试 | 功能仍属实验性，迭代中 |
| 集成度 | 深度绑定谷歌生态（Gemini/Imagen/Drive等） | 依赖谷歌账号，生态外扩展有限 |
| 灵活性 | 支持复杂多步骤、多模态、多工具串联 | 不适合构建生产级全功能应用 |
| 协同性 | 云端保存，URL分享，版本管理 | 高级权限与团队协作功能待完善 |
Opal是谷歌面向AI民主化的重要工具，让非技术用户也能快速构建复杂AI工作流，尤其适合快速原型、内部自动化与创意实验。随着功能逐步稳定，有望成为个人与中小企业的高效生产力平台，但目前不适合替代专业开发框架构建大规模商业应用。
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14 小时前
命令优先，而非图形界面。
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原名 Clawdbot 的灵感来自 Claude 模型加载时出现的那个“Clawd”小龙虾/爪子吉祥物。
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奥地利最知名的独立开发者 Steinberger 是全球最热的“一人公司”/“vibe-coding”代表人物之一。
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Gemini 3 标志着AI模型从“增量优化”向“范式转变”的重大跃进。
5 个月前
T5：Text-to-Text Transfer Transformer
7 个月前
美团推出的零代码AI应用开发平台NoCode确实能够实现网站开发，但其适用场景和功能范围有一定的限制，主要面向非技术用户快速搭建简单应用或网页。以下是NoCode的核心能力和实际应用效果分析： 1. NoCode的核心功能 NoCode通过自然语言交互和AI生成技术，支持以下功能： 自然语言编程：用户只需描述需求（如“创建一个餐饮管理后台”），AI会自动生成对应的网页或应用代码。 实时预览与编辑：生成的页面可实时调整，支持局部修改（如更换图片、调整布局）。 一键部署：完成开发后，可一键发布并生成可分享的链接。 模块化组件：支持常见的前端框架（如React），可生成HTML、CSS、JavaScript代码。 2. 实际应用案例 NoCode已被用于生成多种类型的网站和工具： 商家运营页面：如酒店预订、餐饮管理后台。 数据可视化看板：运营人员可快速搭建数据分析仪表盘。 小游戏：如泡泡龙、五子棋等互动游戏。 个人工具：如就医导航助手、学习工具等。 3. 适用人群与局限性 适用人群： 非技术用户（如产品经理、运营人员、中小商户）可快速搭建原型或简单应用。 开发者可借助NoCode加速前端开发，或使用其Dev Mode进行深度定制。 局限性： 复杂度有限：适合中小型静态页面或简单交互应用，不适合高并发、复杂业务逻辑的系统。 数据依赖：部分功能（如地图导航、数据库操作）需依赖美团提供的API或外部数据源。 生成代码可控性：AI生成的代码可能不够优化，专业开发者仍需手动调整。 4. 与专业开发的对比 维度 NoCode 传统开发 技术门槛 零代码，自然语言交互 需编程技能 开发速度 分钟级生成 天/周级 灵活性 受限，依赖AI生成 完全自定义 适用场景 简单网页、工具、原型 复杂系统、高性能应用 5. 未来发展方向 NoCode计划进一步优化： 更强大的Dev Mode：面向开发者提供更专业的IDE环境。 多模态支持：未来可能支持移动端UI、3D场景等。 生态扩展：接入美团商家服务（如支付、会员系统）。 结论 NoCode能真正实现简单网站开发，尤其适合无编程经验的用户快速搭建原型或轻量级应用。但对于复杂、高性能的网站，仍需专业开发介入。其核心价值在于降低开发门槛，让更多人能快速验证创意，而非完全替代传统开发。
10 个月前
谷歌大模型与人脑语言处理机制研究由谷歌研究院与普林斯顿大学、纽约大学等合作开展。3 月上旬，谷歌的研究成果表明大模型竟意外对应人脑语言处理机制。他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌入进行比较，发现两者在线性相关关系上表现显著，如语言理解顺序（语音到词义）、生成顺序（计划、发音、听到自己声音）以及上下文预测单词等方面都有惊人的一致性 研究方法：将真实对话中的人脑活动与语音到文本LLM的内部嵌入进行比较。使用皮层电图记录参与者在开放式真实对话时语音生成和理解过程中的神经信号，同时从Whisper中提取低级声学、中级语音和上下文单词嵌入，开发编码模型将这些嵌入词线性映射到大脑活动上。 具体发现 语言理解与生成顺序：在语言理解过程中，首先是语音嵌入预测沿颞上回（STG）的语音区域的皮层活动，几百毫秒后，语言嵌入预测布罗卡区（位于额下回；IFG）的皮层活动。在语言生成过程中，顺序则相反，先由语言嵌入预测布罗卡区的皮层活动，几百毫秒后，语音嵌入预测运动皮层（MC）的神经活动，最后，在说话者发音后，语音嵌入预测STG听觉区域的神经活动。这反映了神经处理的顺序，即先在语言区计划说什么，然后在运动区决定如何发音，最后在感知语音区监测说了什么。 神经活动与嵌入的关系：对于听到或说出的每个单词，从语音到文本模型中提取语音嵌入和基于单词的语言嵌入，通过估计线性变换，可以根据这些嵌入预测每次对话中每个单词的大脑神经信号。全脑分析的定量结果显示，在语音生成和语音理解过程中，不同脑区的神经活动与语音嵌入和语言嵌入的峰值存在特定的先后顺序和对应关系。 “软层次”概念：尽管大模型在并行层中处理单词，人类大脑以串行方式处理它们，但反映了类似的统计规律。大脑中较低级别的声学处理和较高级别的语义处理部分重叠，即存在“软层次”概念。例如，像IFG这样的语言区域不仅处理单词级别的语义和句法信息，也捕捉较低级别的听觉特征；而像STG这样的低阶语音区域在优先处理声学和音素的同时，也能捕捉单词级别的信息。 以往相关研究成果 2022年发表在《自然神经科学》上的论文显示，听者大脑的语言区域会尝试在下一个单词说出之前对其进行预测，且在单词发音前对预测的信心会改变在单词发音后的惊讶程度（预测误差），证明了自回归语言模型与人脑共有的起始前预测、起始后惊讶和基于嵌入的上下文表征等基本计算原理。 发表在《自然通讯》的论文发现，大模型的嵌入空间几何图形所捕捉到的自然语言中单词之间的关系，与大脑在语言区诱导的表征（即大脑嵌入）的几何图形一致。 后续研究还发现，虽然跨层非线性变换在LLMs和人脑语言区中相似，但实现方式不同。Transformer架构可同时处理成百上千个单词，而人脑语言区似乎是按顺序、逐字、循环和时间来分析语言。 总之，该研究表明，语音到文本模型嵌入为理解自然对话过程中语言处理的神经基础提供了一个连贯的框架，尽管大模型与人脑在底层神经回路架构上存在明显不同，但在处理自然语言时有着一些相似的计算原则。
10 个月前
根据《Nature》最新发表的研究，非营利研究机构METR发现了一项被称为“智能体摩尔定律”的规律，即AI智能体（Agent）在完成长期任务方面的能力每7个月翻一番。这一发现揭示了AI在任务完成时间跨度上的指数级增长趋势，并提出了“50%-任务完成时间跨度”这一新指标来衡量AI的能力变化。 核心发现 能力翻倍周期：自2019年以来，AI智能体完成任务的时间跨度每7个月翻一番。这意味着，如果2019年AI完成某项任务所需时间对应人类需要10分钟，那么7个月后，这一时间将缩短至20分钟。 加速趋势：2024年，AI能力的增长速度进一步加快，部分最新模型的能力每3个月翻一番。 未来预测：按照这一趋势，预计5年后（即2030年左右），AI将能够完成许多当前需要人类花费一个月时间才能完成的任务。 研究方法 METR团队通过以下步骤验证了这一规律： 任务设计：设计了170个多样化任务，涵盖软件工程、机器学习、网络安全等领域，并测量人类专家完成这些任务所需的时间，建立“人类基准线”。 指标引入：提出了“50%-任务完成时间跨度”指标，即AI在50%成功率下完成任务的时间长度。这一指标对数据分布的微小变化具有鲁棒性。 模型评估：评估了2019年至2025年间发布的13个前沿AI模型（如GPT系列、Sonnet 3.7等），通过逻辑回归分析计算每个模型的时间跨度。 验证与外部实验 为了验证结果的可靠性，研究团队进行了多项外部实验，包括： 回溯预测：使用2023-2025年数据验证趋势一致性。 任务混乱度分析：评估任务复杂性对AI性能的影响，发现AI在复杂任务上的提升速度与简单任务相似。 基准测试：在SWE-bench等数据集上验证了类似的指数增长趋势。 意义与影响 技术进步：这一发现标志着AI在执行长期任务能力上的显著进步，可能推动AI在软件开发、研究等领域的广泛应用。 劳动力市场影响：AI能力的快速提升可能对劳动力市场产生深远影响，未来或替代部分人类工作，尤其是重复性和耗时任务。 社会挑战：研究提醒社会各界需关注AI技术进步带来的就业和经济挑战，并提前制定应对策略。 未来展望 METR团队预测，按照当前趋势，AI可能在2028年11月达到一个月的任务时间跨度，保守估计则在2031年2月实现。尽管研究存在任务局限性和未来不确定性，但团队确信AI能力每年有1~4倍的增长趋势。 这项研究为AI技术的发展提供了新的量化标准，同时也引发了对AI未来应用和影响的深入思考。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI