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Gemini Diffusion - Google DeepMind 首先谷歌的 llm diffusion 和之前发布的 llm diffusion (e.g Large Language Diffusion Models)不同. 它是在生成 token 后对已有的token做了refine. 关于这一点可以从发布的视频demo看到. 在第一帧时,生成的answer是错误的.

Gemini是谷歌推出的多模态AI基座模型，深度整合谷歌生态，具备领先的多模态处理能力，支持百万级token长文本和Canvas模式，适用于企业级AI应用开发。

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大语言模型LLM现在已经不是什么新鲜事物了，虽然线上ChatGPT、Gemini、Claude等各家大模型飞速迭代，但是收费高、区域限制、隐私难以保证等问题始终难以解决。 事实上，除了在线大模型以外，离线 (本地部署)大模型也是一个很好的选择。

而Google DeepMind的Gemini 1.5却打破了这一宿命，首次实现百万级token的上下文处理能力，相当于让AI同时阅读《战争与和平》全集并记住每一个细节。 这一突破并非简单堆砌算力，而是对Transformer底层记忆机制的彻底重构。

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不过YouTube lite只有户主才送，不是共享的。 综上，gemini性价比拉满，完美的豆包平替，穷人版豆包。 以豆包的市场规模来看 (占了全球快一半的公网token流量)，gemini不仅没有被淘汰，反而潜力很大。 而且Gemini也是大厂出品，后续进步的潜力也是有的。

随着多模态大模型（如 GPT-4V、Gemini）的发展，两者正走向技术融合 —— 例如，用语言模型的逻辑推理能力增强视觉理解，用视觉模型的空间表征能力补全语言的具象化缺失，最终共同推动 AI 从 “单一模态智能” 向 “通用智能” 演进。

Gemini跟gpt和claude比起来，就好像是听不懂人话。他自己非常的自信，当然很多时候代码确实是一遍过，但问题在于，他的思路必须被我理解才可以被push到repo，而他的代码并不能做到很轻易让人理解这一点。 我认为是人的思考模式的原因，想要易于理解，在同一个上下文的基础上，写出的代码仍然要 ...