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近日，谷歌 DeepMind 推出的 Gemini2.5Pro 模型引起了科技界的广泛关注。作为当前行业领先的 AI 大语言模型之一，Gemini2.5Pro 凭借其百万级的长上下文处理能力，展示了前所未有的应用潜力。然而，尽管技术领先，模型的运行成本仍然高昂，且其质量还有提升空间。 Gemini 系列的核心竞争力在于其能够处理超长上下文，这一特性使得它在 AI 编程、信息检索等领域的表现格外突出。与其他模型相比，Gemini2.5Pro 能够一次性读取整个项目的内容，带来更为流畅和高效的用户体验。这一技术的问世标志着大模型的一个新阶段，长上下文的应用将可能改变传统的信息交互方式。 在与播客主持人 Logan Kilpatrick 的对谈中，谷歌 DeepMind 的研究科学家 Nikolay Savinov 强调了上下文的重要性。他指出，用户提供给模型的上下文信息，可以在很大程度上提升模型的个性化和准确性。模型不仅仅依赖于预训练的知识，还需要依靠用户的即时输入来更新和调整其回答，确保信息的时效性和相关性。 Savino 还提到，RAG（检索增强生成）技术并不会被淘汰，反而会与长上下文协同工作。这种技术通过预处理步骤帮助模型在庞大的知识库中快速检索相关信息，从而在百万级上下文的基础上进一步提升信息的召回率。两者结合，能显著改善模型在实际应用中的表现。 长上下文技术的未来展望也非常乐观。随着成本的逐步降低，预计在不久的将来，千万级的上下文处理能力将成为行业标准。这无疑会在 AI 编码和其他应用场景中带来革命性的突破。 Gemini2.5Pro 不仅推动了 AI 技术的发展，也为用户体验的提升开辟了新的可能性。长上下文的应用及其与 RAG 技术的结合，预示着未来 AI 将更加智能、个性化。
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