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Perceptron发了Egocentric API，能把机器人视频拆成最小动作单元并追踪每根手指，比基于Gemini的方案还要准。训练机器人手部操作就靠它了。
最近这几个Flash模型我帮你试了，Step 3.7 Flash写博客页和抓GitHub项目都很稳，页面好看，一次跑通，成本也就一两块钱，值得试试。
Google 刚给 Gemini 3.5 Flash 加了 computer use，这份教程用一条命令就能在模拟器上跑 agent 控制手机，还支持远程和 iOS，很实用。
Google 给 Gemini 3.5 Flash 加了 Computer Use 工具，能让智能体跨浏览器、手机和桌面干活，还能自定义安全策略，实用！
Google 开发者生态又更新了，Patrick 讲了 AI Studio、Gemini 3.5 Flash 和新的 Interactions API，做应用开发可以看看。
Google 把屏幕操控塞进了 Gemini 3.5 Flash，OSWorld 得分和 GPT-5.5 差不多。开发者直接用 API 就能做自动化，很实在。
想测模型做IPO分析的功力？这篇论文搞了新基准，Qwen 3.7最强但贵，小米MiMo性价比炸裂，值得看。
谷歌新榜单实测，Gemini 3.5 Flash 在安卓开发任务中得分低、成本高，性价比远不如 DeepSeek V4 Flash。
做国际化产品、跨国会议或实时翻译应用的团队，可以直接用 Gemini API 接入这个模型，省去自研语音翻译的麻烦，建议立即体验。
移动端 AI 开发者可以快速了解当前安卓设备上最强的模型格局——Claude Opus 4.7 领先，Anthropic 整体优势明显，值得关注其技术路线。
Google Workspace 重度用户终于有了一个能跨应用执行复杂任务的 AI 助手，看完演示可以直接在 Docs 和 Gmail 里试试。
想看看 Gemini 3.5 Flash 在真实场景中能跑多远？这场黑客松的获奖项目就是最好的参考——做多模态应用或语音交互的开发者值得关注这些实战案例。
做浏览器自动化或智能体开发的团队值得关注——Minimax M3 用 26% 的提升证明自己已跻身第一梯队，可以直接拿来对比测试。
Notion 用户现在可以用 Gemini 3.5 Flash 打造更快的自定义智能体，做自动化工作流的团队值得一试，成本更低、响应更快。
CI 失败排查是开发团队的日常痛点，Eigent 用多代理协作把根因定位从小时级压缩到分钟级，做 DevOps 或 ML 基础设施的团队值得关注这个开源方案。
GitHub Copilot 用户注意了——不同模型 Token 消耗倍数差异巨大，选错模型可能多花十几倍费用，做 AI 编程的团队建议收藏对比表。
UI/UX 设计师和前端开发者可以借助 Gemini 3.5 Flash 的并行生成能力，将原型迭代时间从小时级压缩到分钟级，建议直接体验 Google AI Studio 中的这个 demo。
空间生物学研究者终于有了衡量AI科学推理能力的硬核基准——SpatialBench-Long 要求智能体从复杂空间数据中推导真实结论，而非简单跑流程。做生物信息学或AI for Science的团队，值得看看当前模型的表现差距在哪里。
做 AI 代理开发的团队终于可以省去基础设施和编排的麻烦——一次 API 调用就能拿到模型+沙箱+工具，建议直接看指南里的快速启动部分。
Antigravity 用户终于可以省 Token 了——简单任务用低配模型能省近一半，做自动化开发的团队建议立刻切换试试。
Qwen 3.7 Max 在编程和智能体能力上逼近 GPT 5.4，做 AI 应用和智能体开发的团队值得试试，尤其是想低成本接近前沿模型的开发者。
