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谷歌 Gemini 3 Flash 新增“Agentic Vision”功能:将视觉推理与代码执行相结合

谷歌宣布其 AI 模型 Gemini 3 Flash 增加了一个全新的视觉能力模块 Agentic Vision,旨在让模型在处理图像时更像人类专家,而不是静态“看一眼就猜”。 过去的大多数 AI 视觉模型都是“静态看图”:它们接收一张图片,试着一次性理解内容。但这样做,若遇到细节极小、信息密集的视觉任务(比如识别微小字符、远处标志等),结果往往不够精确。 Agentic Vision 的核心创新在于引入了一种类似调查式的视觉分析流程 — 让模型像工程师一样“思考→操作→观察”,从而依据视觉证据得出更可靠的结论。 Think(思考):模型根据用户提问和初始图像制定一个多步骤分析计划。 Act(执行):通过自动生成并执行 Python 代码,模型对图像进行剪裁、旋转、标注、计数等操作。 Observe(观察):处理后的图像被加入上下文,模型在新的视角下重新分析并回答。 这种“看 → 处理 → 再看”的循环式分析,让 Gemini 在视觉任务的准确性上平均提升 5–10%。 目前 Agentic Vision 能力已经在 Gemini AI Studio、Vertex AI 中通过 Gem...

红帽 Linux 工程师开发“占星术” CPU 调度器:scx_horoscope

Red Hat 软件工程师 Lucas Zampieri 发布了一个实验性 Linux CPU 调度项目 scx_horoscope,它采用一种极不寻常的调度策略——根据实时行星位置、星座、月相与“宇宙天气”来决定系统资源的分配,从而影响任务执行优先级和时间片分配。 这个调度器基于 Linux 内核的 sched_ext 可扩展调度框架,允许开发者通过 eBPF 等机制实现自定义的调度策略,而无需修改内核核心代码。开发者将其实际应用扩展到 CPU、内存与网络任务的优先级调整规则中,并将复杂的占星术原则纳入调度逻辑。 在演示中,Zampieri 举例称,如果某用户的星座是双子座,并在特定日期使用电脑,由于星象排列不利,其 CPU 调度策略可能降低该用户任务的执行速度,例如减慢 CPU 调度 50%。这种设计显然脱离了常规性能优化原则,而是将星象与系统性能挂钩。 项目源码已在 GitHub 发布(https://github.com/zampierilucas/scx_horoscope),并采用 GPL-2.0 开源许可证。Zampieri 在介绍中自嘲这是一个“科学上存疑、纯娱乐性质”...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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