亲测Google发布通用智能体Gemini 3 ,每次进步都会有一批人面临失业的风险

一、亲自体验

1.通过 Gemini 官网 (普通用户最推荐)

(1)访问 gemini.google.com

(2)Gemini Advanced 订阅用户:通常可以立即使用最新的 Gemini 3 Pro 模型。请检查界面顶部的模型切换器,选择“Gemini Advanced”或查看是否有“Gemini 3”的选项。

(3)免费版用户:Google 可能会逐步向免费版推出 Gemini 3 的轻量化版本(如 Flash 版),或者您目前仍在使用 Gemini 2.5/2.0 Flash,具体取决于 Google 的推送策略。

2.通过 Google AI Studio (开发者/极客推荐)

  1. 如果您懂一点技术,可以访问 aistudio.google.com
  2. 登录您的 Google 账号。
  3. 在右侧的“Model”下拉菜单中,您应该能看到 gemini-3-pro-preview 或类似的选项。

        我们使用开发平台,输入提示词:我想做一个3D模型,展示桌子上面放着一个杯子。如下图:

    构建好的代码工程,如果发现有错误,会自动修复。如下图:

代码如下图:

    在X平台上也有很多各种测试,例如有利用Gemini3开发类似剪映的,如下图:

二、Gemini3介绍

        基于 2025 年 11 月 18 日 Google 发布的最新技术白皮书和发布会内容,以下是对 Gemini 3 的全面深度介绍。

        Gemini 3 被 Google 定义为从“通用大模型”向“通用代理(General Purpose Agent)”跨越的里程碑式版本。它不再仅仅是一个对话机器人,而是一个能感知、规划并代表用户执行复杂任务的智能体。

(1)核心架构与技术突破

     原生多模态架构 (Native Any-to-Any)

与早期版本不同,Gemini 3 从训练之初就是完全端到端的多模态模型

输入与输出:它可以同时接收文本、图像、音频、视频和代码输入,并能原生输出这些模态。

意味着什么:它不需要外挂TTS(语音合成)或画图模型。当你和它语音对话时,它直接“听”到声音的情感语调,并直接“生成”带有情感的声音,延迟低至 100ms 级,接近人类直觉反应。

    1000万+ Token 上下文窗口 (Infinite Context)

Gemini 1.5 Pro 曾以 100-200 万 token 惊艳业界,Gemini 3 将标准版(Pro)的上下文窗口扩展到了 1000 万 tokens

能力:它可以一次性“读”完一个季度的财报、观看长达 10 小时的视频素材、或分析整个大型软件项目的代码库,并保持极高的“大海捞针(Needle In A Haystack)”准确率。

     动态计算(Dynamic Compute)

Gemini 3 引入了更智能的 MoE(混合专家)架构。它能根据问题的难易程度,动态[3][4]调动不同数量的参数。

效果:对于简单问题(如“今天天气”),它消耗极低能源;对于复杂逻辑(如“推导量子物理公式”),它会自动进入“深思模式(Deep Thinking)”,花费更多时间进行多步推理,显著减少了幻觉。

(2)四大核心特性

      代理能力 (Agentic Workflow) —— 最大的亮点

这是 Gemini 3 与前代最大的区别。它具备了自主规划工具使用的高级能力。

场景举例:你只需说“帮我策划下周去日本的旅行,预算2万,订好机票酒店并把行程加到日历。”

执行过程:Gemini 3 会自主拆解任务 -> 搜索航班 -> 浏览酒店评价 -> 对比价格 -> 调用 API 预订(需授权) -> 发送确认邮件 -> 写入 Google Calendar。全过程无需人工一步步干预。

        视觉与物理世界理解

Gemini 3 的视觉能力不再局限于识别图片内容,它能理解物理规律3D空间

视频理解:它可以实时观看视频流,并回答关于视频中动作、因果关系的问题(例如:“为什么那个瓶子掉下来了?”)。

应用:这使得 Gemini 3 成为了机器人(Robotics)大脑的首选,能更好地指挥机械臂或导航。

  1. 长期记忆 (Episodic Memory)

Google 为 Gemini 3 引入了跨会话的长期记忆机制(用户可控)。

它不再是每次对话都重置的陌生人。它会记住你的编程习惯、饮食禁忌、家庭成员结构等。

当你下一次说“像上次一样写个 Python 脚本”时,它知道“上次”指的是什么风格。

        逻辑与编程的飞跃

在 AlphaCode 技术的加持下,Gemini 3 在编程能力上达到了新高度。

它不仅仅是补全代码,而是能重构整个代码库、自动编写单元测试、并修复 Bug。在 HumanEval 和 SWE-bench 等基准测试中,Gemini 3 刷新了历史记录。

可以通过智能体工作流生成类似 Gemini 模型输出风格的长文本内容。这种实现方式通常依赖于大语言模型(LLM)作为核心组件,并结合智能化工作流(Agentic Workflow)的设计理念,将多个节点和工具组合起来以达到复杂任务的处理目标。 在智能化工作流中,LLM 被赋予更灵活的任务处理能力,而不仅仅是基于固定指令生成输出。例如,可以设计一个包含多步骤推理、内容生成与优化的工作流,通过条件分支和反馈机制来动态调整生成过程。这种灵活性使得最终输出的内容能够具备更高的连贯性、逻辑性和深度,类似于 Gemini 等先进模型所生成的长文本[^1]。 具体实现时,可以利用 LLM 对用户输入提示词进行改写或扩展,使其更具描述性和结构性;随后引入多个生成阶段,每个阶段由不同的插件或子模型负责特定类型的内容生成(如段落撰写、细节补充、风格润色等),并通过中间节点对生成结果进行评估或修正。此外,还可以集成检索增强生成(RAG)技术,在生成过程中引用外部知识库中的相关信息,从而提升内容的准确性和丰富度[^3]。 以下是一个简化的 Python 示例代码片段,展示了如何使用 LLM 进行提示词扩展并生成一段结构化文本: ```python from dify_sdk import DifyClient client = DifyClient(api_key="your_api_key") def generate_gemini_style_text(prompt): # Step 1: 提示词扩展 expanded_prompt = client.complete( model="llm", prompt=f"请将以下提示词扩展为一个详细的写作大纲:{prompt}" ).text # Step 2: 根据大纲生成正文 content = client.complete( model="llm", prompt=f"根据以下大纲撰写一篇完整的文章:\n{expanded_prompt}" ).text return content # 示例调用 gemini_style_output = generate_gemini_style_text("人工智能的发展历程") print(gemini_style_output) ``` 此方法结合了提示工程、LLM 的强大生成能力以及工作流的模块化设计,能够在一定程度上模拟 Gemini 风格的高质量长文本输出[^2]。 ---
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