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谷歌Gemma还被送上了太空，向地球发送了第一条信息，「地球人，你好」！它和Gemini「师出同门」，但路线完全不同：旗舰Gemini主打前沿模型能力，Gemma则被设计成更轻、更容易本地部署的开放模型。找一种药，它自己不负责拉警报，但只要环境里有一点微弱的警报声，能把这个声音放大到足以让细胞举牌。现在，又一个月左右过去，数字正式冲过10亿。在Gemma的众多案例中，真正令人震撼的是，AI开始深度
更有意思的是，有开发者进一步扒出了DeepSeek Harness的“看图”方式：面对本身不支持图像输入的模型，它还能调用OCR、颜色统计、像素扫描等工具，把图片拆成结构化信息后再交给文本模型推理，相当于给纯文本模型拼出一套工具层的“视觉”。此次更新共带来14项调整，覆盖多模态输入、子代理协作、终端体验、工具调用和开发者支持等多个方向，既补齐了Agent处理图片等多模态任务的能力，也进一步完善了子
注意点：ECharts(需要CSV)，需要LLM 整理数据格式，deepseek-chat 模型对 ECharts 所需的数据处理比较有好，不要直接选用推理模型，费token效果还不好。在自己开发大模型的时候，推理比较准确(Langgraph、LangChain、MCP、SpringAI、Embedding...)比如：我只让大模型给我回复什么内容，赋值到什么样的变量里，自己控制节点A->B->C
现有方法只能部分解决这一问题。我们将Litmus (Re)Agent与五个基线系统进行比较，包括较早的基于有向无环图的系统、单智能体和非有向无环图的智能体变体、直接的GPT-4.1基线，以及一个通用多智能体框架。我们的贡献有三点：第一，我们引入了一个用于不完整证据下预测性多语言评估的受控基准，涵盖六项任务、五种证据情景，以及数值预测和比较性推理两种能力；相对于较早的基于有向无环图的系统，我们的版本
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