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2025年07月第一周

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Gemini Cli已发布， 对标claude code

Gemini Cli已发布， 对标claude code 评论说效果似乎不如claude code

1panel v2版本 社区版两点

2025年06月第一周

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google vertex 是什么？

Google Vertex AI 是一个由 Google Cloud提供的统一机器学习平台，旨在帮助开发者和数据科学家更轻松、更快速地构建、部署和扩展机器学习 (ML) 模型。它将 Google Cloud 内部用于机器学习的所有工具整合到一个统一的界面和 API 中，从而简化了从数据准备到模型部署和管理的整个机器学习工作流程。

可以把它想象成一个一站式的机器学习“车间”，无论是初学者还是专家，都可以在这里找到合适的工具来完成他们的项目。

核心理念与目标

Vertex AI 的核心理念是简化机器学习的开发流程。在过去，一个机器学习项目通常需要在多个不同的服务和工具之间切换，例如一个用于数据处理，另一个用于模型训练，还有一个用于模型部署。这个过程非常繁琐且容易出错。

Vertex AI 的目标就是解决这个问题，它将整个机器学习生命周期（MLOps）的各个阶段整合在一起，包括：

• 数据准备：连接到各种数据源，并使用工具进行数据清洗、标注和预处理。
• 模型构建与训练：利用 AutoML（自动化机器学习）或编写自定义代码来训练模型。
• 模型评估与管理：在统一的模型注册表中跟踪、评估和管理所有模型版本。
• 模型部署与预测：将模型轻松部署到生产环境中，并提供在线预测或批量预测。
• 模型监控：持续监控已部署模型的性能，并检测数据漂移或概念漂移。

主要功能与工具

Vertex AI 提供了涵盖整个机器学习工作流程的丰富工具集：

主要优势

• 加速模型开发与部署: 传统的机器学习项目可能需要数月时间，而借助 Vertex AI 的 AutoML 和简化的工作流程，可以将时间缩短到几天。
• 降低技术门槛: AutoML 功能让没有深厚机器学习背景的开发者也能构建强大的模型。
• 提高团队协作效率: 统一的平台和共享的工具（如 Feature Store 和模型注册表）使得数据科学家、机器学习工程师和开发者之间的协作更加顺畅。
• 强大的可扩展性与性能: 背靠 Google Cloud 强大的基础设施，无论是训练还是预测，都能够轻松应对大规模的需求。
• 全面的 MLOps 支持: 提供了从数据到部署再到监控的端到端 MLOps 工具，帮助企业实现机器学习流程的自动化和标准化，确保模型的质量和可靠性。
• 拥抱前沿的生成式 AI: 紧跟技术趋势，内置了对 Gemini 等先进生成式 AI 模型的支持，让开发者可以轻松构建下一代 AI 应用。

适用场景

Google Vertex AI 适用于各种规模和行业的机器学习应用，例如：

• 零售业: 用于构建产品推荐系统、需求预测和客户流失分析模型。
• 金融业: 用于欺诈检测、信用风险评估和算法交易。
• 医疗保健: 用于医学影像分析、疾病预测和个性化治疗方案的制定。
• 媒体与娱乐: 用于内容推荐、观众行为分析和自动内容审核。
• 制造业: 用于预测性维护、质量控制和供应链优化。

总而言之，Google Vertex AI 是一个功能强大且全面的机器学习平台，它通过统一的工具和简化的流程，极大地降低了构建和部署高质量机器学习模型的复杂性，是企业和开发者在当今 AI 时代进行创新的重要利器。 Google Vertex AI：一站式机器学习与人工智能开发平台

Google Vertex AI 是一个由 Google Cloud 提供的统一机器学习（ML）平台，旨在帮助开发者和数据科学家更轻松、更快速地构建、部署和扩展机器学习模型与人工智能（AI）应用。它整合了从数据准备、模型训练、模型评估到最终部署和管理的整个机器学习工作流程，提供了一套完整的工具集，无论是初学者还是专家都能高效地利用其进行 AI 开发。

核心理念：统一与简化

在 Vertex AI 推出之前，机器学习的各个阶段——例如使用 AutoML 进行自动化模型训练和使用自定义代码进行模型开发——通常需要通过不同的服务和界面来完成。Vertex AI 的核心优势在于将整个机器学习流程统一到一个平台和 API下。这意味着团队可以在同一个环境中进行数据工程、数据科学和机器学习工程的协作，从而大大提高了开发效率和协作的流畅性。

主要功能与核心组件

Vertex AI 提供了涵盖机器学习全生命周期的丰富功能，主要包括以下几个核心组件：

• Vertex AI Studio：这是一个用于快速测试、调整和部署生成式 AI 模型的可视化界面。开发者可以在这里与 Google 最先进的模型（如 Gemini）进行交互，通过编写提示（Prompt）来生成文本、图片、代码等内容，并根据特定需求对模型进行定制。

• Model Garden（模型花园）：Model Garden 提供了一个丰富的模型库，其中包含了 Google 自主研发的先进模型（如 Gemini、Imagen 等）、第三方模型以及众多流行的开源模型。用户可以在这里发现、测试、自定义和部署最适合其业务场景的模型。

• AutoML：对于没有深厚机器学习背景的用户，AutoML 提供了强大的自动化能力。用户只需提供结构化数据、图像、文本或视频，AutoML 就能自动训练出高性能的模型，无需编写任何代码。

• Custom Training（自定义训练）：对于需要更高灵活性的专家用户，Vertex AI 提供了完全受控的自定义训练环境。开发者可以使用自己喜欢的机器学习框架（如 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn），编写自定义训练代码，并进行超参数调整。

• Vertex AI Workbench：这是一个基于 Jupyter 的集成开发环境，为数据科学家提供了从数据探索、分析到模型训练和部署的统一笔记本体验。它深度集成了 Google Cloud 的其他数据服务，如 BigQuery 和 Cloud Storage，方便用户无缝访问和处理数据。

• MLOps 工具链：Vertex AI 提供了一整套 MLOps（机器学习运维）工具，包括 Vertex AI Pipelines 用于构建和自动化工作流，Vertex AI Feature Store 用于管理和共享特征，以及 Model Registry 和 Monitoring 服务，帮助用户管理、版本控制和监控已部署模型的性能，确保其长期稳定运行。

核心优势

选择 Google Vertex AI 进行 AI 开发具有以下显著优势：

• 加速模型开发与部署：通过统一的平台和强大的自动化工具，将模型从实验到生产部署的时间从数月缩短到数周甚至数天。
• 降低技术门槛：AutoML 和 Vertex AI Studio 等工具使得没有专业机器学习知识的开发者也能构建和使用强大的 AI 模型。
• 强大的生成式 AI 能力：可以直接访问和利用 Google 最前沿的生成式 AI 模型（如 Gemini），快速构建具备内容创作、对话、摘要等能力的下一代 AI 应用。
• 开放与灵活：不仅支持 Google 的专有技术，还广泛兼容各类开源框架和第三方模型，为开发者提供了极大的灵活性和选择空间。
• 企业级的安全与可靠性：依托于 Google Cloud 强大的基础设施，Vertex AI 提供了企业级的安全性、数据治理和可扩展性，确保应用稳定可靠。

典型应用场景

Google Vertex AI 已经被广泛应用于各个行业，解决复杂的业务问题，典型的应用场景包括：

• 智能客服与聊天机器人：利用生成式 AI 模型构建能理解并进行多轮对话的智能客服，提升用户体验。
• 个性化推荐：训练推荐模型，为用户提供更精准的商品、内容或服务推荐。
• 图像与视频分析：通过图像识别和视频内容分析，实现产品质检、内容审核、场景理解等功能。
• 欺诈检测：分析交易数据，实时识别并预防金融欺诈行为。
• 文档处理与分析：自动从大量文档中提取关键信息、进行摘要和分类。

总之，Google Vertex AI 是一个功能强大且全面的平台，它通过简化和加速机器学习的整个生命周期，让企业和开发者能够更专注于创新和解决实际问题，从而在人工智能时代获得竞争优势。

2025年05月第二周

新闻

• Flow-GRPO技术大幅提升图像生成模型能力，解决复杂场景生成难题。
• manus开放注册，目前看免费版本明显不如gemini

项目

• 18中RAG技术对比
• Google Agent白皮书解析：模型、工具与编排层全面指南
• Claude MCP 使用及搭建
• 聊天记录生成数字分身

感悟

2025年05月第一周

科技新闻

• Qwen3发布

github项目

• 全新的跨平台浏览器内核，浏览器界面使用Qt开发

• 分享github项目的github项目

• aws推出的agent框架

        主要功能
        智能意图分类：自动识别用户查询，并动态分配合适的 AI 代理进行处理。
  
        双语支持：框架支持 Python 和 TypeScript 两种语言。
  
        灵活的代理响应：支持 流式（streaming） 和 非流式 的响应方式。
  
        上下文管理：多个 AI 代理之间共享和维护对话上下文，确保连贯性。
  
        可扩展架构：用户可以轻松集成新的 AI 代理，或定制现有代理的能力。
  
        跨平台部署：支持 AWS Lambda、本地环境、云平台 等多种运行方式。
  
        内置 AI 代理与分类器：提供预构建的代理，支持各种应用场景。
  

• 实时的deepfake

• 一个子托管的dashboard，感觉可以和我的Upick结合一下

• 具有本机AI功能的公平代码工作流程自动化平台。将视觉构建与自定义代码，自宿主或云相结合，400+集成。

• 电子书阅读器，支持多格式，pdf、EPUB等

• huggingface推出的agent课程

• 科技爱好者周刊

2025年04月第三周

科技新闻

• 真我推出首款 AI 翻译耳机 Bud Air7 Pro，支持 32 种语言翻译！ [感觉如果再结合手机作为声音输出源，真香！]
• ​哥伦比亚大学退学生开发 “AI面试作弊神器”Interview Coder ，成功融资500万美元 [可能以后的面试形式会变一变，不在是像现在这样的八股文了]

github项目

• https://github.com/microsoft/markitdown 【微软推出，用于将各类文件转换为markdown，现在提供mcp】 期待度：★★★★★

• https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate 【多语言的pdf翻译转换工具】 期待度：★★★★★ —- 20250423试了，效果还可以，而且我还是用的默认的google翻译，可能用ai会更好

• https://github.com/dgtlmoon/changedetection.io?tab=readme-ov-file 【监控网页变化】

• https://github.com/pocketbase/pocketbase?tab=readme-ov-file 【一个小型的后端数据库】

• https://github.com/drawdb-io/drawdb 【可视化的操作/创建数据库】

• https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 【面向初学者的生成式AI课程】

2025年03月第三周

科技新闻

1. OpenAI Chat Playground升级为Prompts Playground 更好测试、迭代提示词
2. 百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1，效果如何？ https://www.zhihu.com/question/13661056614
3. 小米大模型团队登顶音频推理 MMAU 榜，受到DeepSeek-R1启发
4. 首个国产Agent开发框架!仓颉社区发布Cangjie Magic，原生支持鸿蒙等全平台!
5. 2025.3.18-Mistral开源Mistral-Small-3.1-24B 多模态、多语言，各项评分超过Gemma 3 27B、GPT-4o mini，OCR能力强。
6. 腾讯更新混元3D模型 新发布3D 2.0 MV（多视角效果更好）和3D 2.0 Mini（参数更小）。

github项目趋势

1. https://github.com/glanceapp/glance/tree/main?tab=readme-ov-file 像newsnow

2. https://github.com/xpipe-io/xpipe shell connection hub

3. https://github.com/calcom/cal.com 有点像滴答清单

4. https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher

5. https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub ai的教程

6. https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher ollama

7. https://github.com/graviraja/MLOps-Basics 分周了解机器学习运维基础

8. https://github.com/block/goose?tab=readme-ov-file agent-tool