2025-06-19 | 谷歌 Gemini 2.5 全面升级：Flash、Pro 正式发布，Flash-Lite 登场
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大家好 欢迎收听黑客新闻中文日报在今天的节目里 我们一起探索最新的科技浪潮先来看 Anthropic 如何揭示高效 AI Agent 的构建秘诀越简单的架构 往往能带来最灵活的任务执行体验而 Google 则重磅发布了全新 Gemini 2.5 Flashlight 模型刷新大语言模型在速度与性价比上的新标准

除此之外,我们还会聊到 AI 工具与开发者之间的相爱相杀,正是这些 AI 让软件开发走进了一个全新的时代。敬请期待!本田在日本北海道的自家设施,成功进行了自主研发的可重复使用火箭的发射和着陆试验,这是本田首次将火箭发射到接近 300 米的高度后安全着陆。

本次试验的火箭全长 6.3 米直径 85 厘米 施重 1312 公斤顺利实现了预定的上升和下落姿态飞行了 56.6 秒并且着陆点距离目标仅 37 厘米这项测试主要是为了验证火箭重复使用不可或缺的关键技术包括飞行稳定控制和精确着陆能力安全方面本田设置了一公里的隔离区通过现场安保和明确标识确保周边安全

其实早在 2021 年 本田就已经把太空领域作为企业挑战新极限的舞台 通过自身积累的动力与自动控制等核心技术推动包括可重复使用火箭 太空用机器人和可循环能源系统等研发未来希望能借助自家小火箭参与卫星发射 为全球数据流量和太空互联网等需求做准备

评论区有网友感慨没想到能在同一句话里提到本田和可回收火箭也有人认为虽然本田还处于技术验证阶段和行业巨头差距比较大但这种挑战确实能带来更多创新还有人对火箭这么小型也能稳定回收感到惊喜一篇叫做 The Grogg Brained Developer 的文章用一种幽默朴实的风格总结了程序员在软件开发过程中的各种心得

作者把自己比作 Grog 脑袋的开发者强调经验中最大的敌人是复杂度复杂度会像恶魔一样悄悄进入代码让原本简单的系统变难维护相比对系统过早抽象增加不必要的功能 Grog 更主张能用简单方案就拒绝引入复杂否则复杂度爆炸反而更难推进下去文章还建议不要太早给系统做大拆大改什么时候合适分层和抽象需要在实际开发过程中慢慢观察需求和系统形态

测试方面它更偏向于先把原型做出来,再在合适的地方补充集成测试,而不是一上来就被先写测试的理念绑架。它还特别强调工具的重要性,比如熟练使用 IDE 调试器和日志,可以大大提升工作效率。

评论区里有网友提到,大部分同事其实还是喜欢用打印语句调试,只有少数人会重度用调试器,也有人感慨,复杂度确实是所有项目里最通用的难题,很多原本为了变灵活的功能,最后反而变成了维护的负担。另外,还有读者现身说法,给新手建议,掌握调试技巧可以算是程序员的小抄能力了。

有网友把一个已经失效多年的 Torrent Tracker 域名重新注册了还搭建了一个新的 OpenTracker 服务器想看看有多少 BitTorrent 客户端会继续尝试连上来结果一上线就发现 UDP1337 端口的流量暴增一个小时内就检测到了超过 170 万个不同的种子和超过 310 万个活跃的 peers 显示好几年没人管理的 Tracker 地址还在无数客户端的配置盒下载任务里埋着总是有海量的流量自动涌过来

文章也提到,Tracker 本身只是点对点网络中的一个协调服务,更多是帮助 peer 之间互相发现,并不存储文件内容。虽然搭建 Tracker 本身是否涉及法律风险还有讨论空间,但如果仅仅是被动接收客户端连过来,法律风险并不直接,也不像 Pirate Bay 这种网站那样高调。

评论区好几位网友都表示很惊讶互联网的持久性,称很多年前的配置残留在大量用户设备上,网络流量很多时候会像幽灵一样一直存在。还有人讨论了 BitTorrent 客户端的安全性,担心恶意 Tracker 可能会利用客户端漏洞发动攻击。

Anthropic 最近分享了一篇关于如何搭建高效 AI Agents 的文章,他们结合了过去一年和不同行业客户合作的经验,强调其实很多效果不错的 Agent 并没有用很复杂的框架,反而是靠简单,可以自由组合的模式来实现的。

文章先花了不少篇幅,对 agents 和 workflows 这两个术语做了区分,简单来说,workflows 更像是把大语言模型和工具通过硬编码流程串起来,而 agents 则是让大语言模型自己动态决定用什么工具,怎么分布完成任务,过程更灵活。文中还介绍了几种常见的 agentic 系统实现方式,包括提示链,路由分发,任务并行,中心协调以及评估优化循环,这些模式可以按需混合,快速增加复杂度。

值得注意的是,作者反复提醒开发者,越简单越好,先用最基础的 Prompt 和 API 试起来,真的需要更复杂的功能再引入额外的框架,否则容易增加调试难度,也容易误用底层代码。最后,他们用客户支持和代码助手两个实际案例说明,Agent 最适合开放性强,需要多轮对话与行动的任务,比如自动回复公单,自动修复 GitHub Issues 等。

评论区有网友指出,虽然文章介绍的思路很好,但现在 agent 技术确实遇到发展瓶颈,复杂的操作经常不如一步到位,也有人表示用现成的 agent 框架层遇到不少坑,最后还得自己丛林开发系统。还有用户提到,真正能在生产环境里高效稳定省钱运行的 agent 目前还很少见,大部分方案都还在实验和探索阶段。

Google 宣布 Gemini 2.5 Flash 和 2.5 Pro 两款模型正式稳定上线并且还推出了一个全新的 Gemini 2.5 Flashlight 预览版这也是目前该系列里性价比最高响应速度最快的模型

Gemini 2.5 Flashlight 针对高并发 对实验敏感的任务做了优化不仅在翻译分类等任务上比上一代 2.0 Flashlight 有明显提升在代码 数学和多模态推理等基准测试中也有更好表现还支持最高 100 万 Token 的上下文长度和多模态输入同时能按需设置不同的智能程度 链接 Google Search 代码执行等工具

现在,这个新模型已经可以在 Google AI Studio,Vertex AI 以及 Gemini App 中体验,搜索也能集成定制版本的 Flashlight。不少开发者已经用这些新模型投入到实际应用开发里了。社区评论区的网友们提到,Flashlight 在价格和速度之间取得了不错的平衡,但也有用户发现新版价格上涨明显,特别是音频输入的成本涨幅较大。

还有用户对 Gemini 和其他大模型的表现做了比较觉得不同任务下选择仍需根据自身需求权衡总体来看大家对这轮更新带来的性能提升表示认可同时也会继续关注后续的定价和体验优化

Scrappy 是一款用来做小型应用给自己和朋友使用的在线工具,它的特点是操作就像 Figma 或 Google Slides 这样的画布类软件,不用安装,直接拖拽界面元素,比如按钮、文本框、标签等到画布上,给元素添加简单的 JavaScript 脚本就能实现一些交互功能。非常适合用来做一些针对小范围需求的自定义小工具,比如会议计时器、参加人数统计,或者给家人用的轮流家务安排表。

Scrappy 的每一个小应用都可以多人协作,实时更新状态,用户还能随时修改界面和逻辑,仅需分享一个链接就能让小伙伴一块用起来,没有登录注册等复杂流程。开发团队希望能把做小应用的门槛降得更低,让有基本电脑操作能力的人都能上手,不过现在还是要求有一定 JavaScript 基础。

播客评论区有不少人认为网页版托管解决方案虽然方便,但如果用来做长期的小程序,可能会担心依赖第三方服务的持续性,也有不少网友期待是否能有开源或本地运行的类似替代品。另外还有网友表示,如果能支持手机端的编辑体验,Scrappy 的应用场景会更广,也确实有开发者分享了用别的工具做自定义小应用的乐趣和成就感。

Zip2 最近发布了 0.6.0 版本,这一次 Zip2 Create 完全切换成了 REST 实现,放弃了之前依赖的 C 代码。对开发者来说,这一变化带来了两个好处,一个是速度提升,官方给出的基准测试显示,不管是压缩还是解压缩,REST 实现基本都比 C 版本更快,少数情况下两者持平,但没有变慢的。

另一个好处是更容易跨平台交叉编译,比如编译到 WebAssembly,Windows 或者 Android 时,也不用再为编译 C 代码和链接系统库而头疼,大大简化了维护和部署工作。CPR 这个算法虽然诞生于上世纪 90 年代,但不少库和协议还必须支持它。现在整个 Crate 不再默认导出 C 符号,也降低了依赖间冲突的风险。此外,新实现可以在 Mirror 下运行测试,这对 REST 安全性也有帮助。

社区讨论里,有网友好奇会不会有主流 Linux 发行版迁移到这个新实现,也有人反馈在大规模数据处理中确实感受到了加速效果。还有人提到现在主流压缩算法已经换成了 CSTD 等,但对于兼容性依赖依然离不开 ZIP2。AI 和大语言模型在软件开发领域的应用越来越广,有人担心软件开发岗位会因此受冲击,但也有观点认为,现在正是学习软件开发的黄金时机。

现在有各种各样的 AI 工具不仅能帮助初学者入门还能大大提高开发者的生产力以前初学者遇到问题通常只能在网上反复查资料但现在用 Elelams 提问就能直接获得代码反馈理解难点也变得简单了虽然 AI 能帮助快速生成代码但真正的难点往往不是写代码本身而是搞清楚要解决的业务问题所以只有结合扎实的基础知识和分析能力才能真正用好这些工具

很多网友认为,虽然市场上 AI 项目热度很高,公司为了迎合投资人,可能会过度吹捧 AI,但这不代表开发者这个职业被淘汰,反而正是创造新产品,提升技能的好时机。有的人也提醒,AI 可以协助开发,但无法取代深度理解和批判性思考。也有开发者分享,AI 工具能在遇到瓶颈时带来心理上的支持,只要合理利用,能让开发变得更有乐趣和成就感。

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