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丹东股票配资动态规划每日的饮食和营养补充

在上海这座充满活力的城市中，今年的Google中国开发者大会如期举行，吸引了众多开发者热情参与。会场内，开发者们的激动心情与外面的炎炎夏日交相辉映，或许还有会场空调略显不足的原因。

大会的核心信息清晰而深刻：认为零代码就能轻松成为合格开发者的想法过于天真；然而，因恐惧和犹豫而不敢迈出成为开发者步伐的行为，又着实令人惋惜。毕竟，表达想法，是每个人都能做到的。

以往，像我这样的编程门外汉，只能作为听众，默默思考。但这次，Google在会场设立了一个特别的“App热线电话亭”，连接着Gemini 2.5 Pro。只需用日常语言描述想法，Gemini会简单追问几句需求，双方确认后，稍等片刻，一个前端界面便呈现在眼前。

我尝试让它生成一个“狗狗食谱”应用，能够根据狗狗的年龄，如从5个月大开始，动态规划每日的饮食和营养补充。Gemini的成果，虽不算惊艳，却也算得上中规中矩，就像我对领导回应“收到”时的态度。

这仅仅是Vibe Coding概念的一个缩影，它旨在让编程零基础的人也能将创意转化为应用，通过自然语言指导AI完成繁琐的代码工作。Google在Firebase Studio、Android Studio等开发环境中引入了智能体模式（Agent Mode），开发者只需用自然语言描述需求，AI便能自主完成原型构建、bug修复、功能添加、代码重构等多任务，仿佛身边有了一个编程助手。

AI的能力还远不止于此，连前端调试这样的细节工作也能胜任。在DevTools中，开发者可以向Gemini咨询CSS布局问题。例如，询问如何让按钮居中，Gemini会建议“加translateX(-50%)”，应用建议后，问题迎刃而解。

更令人惊喜的是，现在开发者可以在浏览器中直接运行agent。Google针对文本摘要、邮件起草、上下文提示等常见任务，基于Gemini Nano等模型推出了7个设备端AI API，无需依赖云端，开发者可以像调用普通函数库一样轻松使用AI功能。

在端侧AI领域，Google还发布了开源模型Gemma 3n，与Gemini Nano架构相似，仅需2GB内存即可运行。在现场演示中，一位技术推广工程师展示了使用社区工具LM Studio离线运行Gemma 3 4B模型的过程。他拖入一张机票图片，并给予中文多步骤提示，模型成功读取图片信息，保存为JSON格式，并添加了两个新字段，展示了本地多模态和结构化数据输出的强大能力。

Google还展示了一个名为Androidify的有趣应用。用户上传自拍，AI会根据肤色、配饰等信息，生成一个专属的“安卓小人”。背后的技术逻辑是通过Firebase AI Logic调用Gemini 2.5 Pro模型，生成对用户自拍的指令，再交给Imagen生成形象。这再次证明，新产品的背后，是整个生态系统的更新。

从Android、Web、跨平台到Cloud，Google都提供了全新的工具组，并将AI集成到常用IDE中，辅助程序开发。Android Studio引入了智能体模式，Web方面提升了UI质量和跨平台兼容性，Cloud方面的Vertex AI平台也全面升级，Firebase Studio的开发环境同样得到了优化。

尽管AI在编程领域取得了显著进展，但程序员的核心价值依然不可替代。Google开发者关系和开源平台总监Timothy Jordan表示，AI并不能取代后端框架的重要性。程序员需要确保代码的安全性、可扩展性以及特定功能的实现，这是AI无法完全替代的。

Jordan还分享了一组数据，Gemma模型自推出以来，下载量已突破2亿，催生了超过8万个衍生模型。Gemma 3系列支持超过140种语言，广泛应用于各个领域，如用户安全部署的ShowGemma、医疗和健康领域的MedGemma，甚至帮助科学家研究“海豚语”的DolphinGemma。

Google作为平台提供商，其优势在于提供端到端的解决方案，实现资源的纵向和横向整合，高效协同云端、移动端、生成式AI以及AI助手等方面的资源。随着各大模型厂商纷纷打造自己的平台生态，AI的叙事已经从单一的模型技术层面升级到更复杂的生态系统竞争。

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