打造一套真正能落地的 AI 软件解决方案
1.谷歌 AI 编程工具 Gemini Code Assist 发布更新，增强上下文管理能力
谷歌 AI 编程助手 Gemini Code Assist 近日发布更新，集成了最新的 Gemini 2.5 模型，带来了更强的个性化和更灵活的上下文管理。
用户现在可以创建自定义快捷命令来处理重复性任务，并在 VS Code 或 JetBrains IDE 的 Gemini 设置中配置项目编码规范，这些规则在每次生成代码时自动生效。
上下文管理方面，Gemini Code Assist 支持将整个文件夹或工作区加入上下文，上下文窗口可达 100 万 tokens，并可通过 “@” 符号精确添加特定文件或目录。
此外，新增的上下文抽屉（Context Drawer）可视化面板能显示当前参与对话的文件与路径，支持一键添加 / 移除。聊天窗口右上角现可开启多个会话，所有历史对话会自动保存并支持一键恢复。
同时，Google 的 Jules 异步编码代理也将登陆 AI Studio，未来可能以 “Vibe coding” 桌面应用的形式推出。（OSCHINA）
2.开源鸿蒙代码规模突破 1.3 亿行
据 OpenAtom OpenHarmony 分享，2025 年 6 月 21 日，由开源鸿蒙项目群工作委员会主办的开源鸿蒙社区年中技术会议在东莞三丫坡盛大召开。
开源鸿蒙项目群工作委员会主席、华为终端 BG 软件部总裁龚体为本次大会致辞。他表示，开源四年多来，开源鸿蒙实现全面生态跃迁：代码规模突破 1.3 亿行，凝聚 8700 多位开发者智慧；社区治理持续升级，新增 8 个关键 SIG，系统性补齐路由、北斗、Web 等关键技术版图；400 余家生态伙伴的 1200 余款产品通过兼容性测评，覆盖金融、交通、教育、医疗、航天等多个行业领域。
消费端同步跨越升级 —— 鸿蒙 PC、Pura X 及 nova 系列设备全面搭载 HarmonyOS 5 操作系统，2 万多个原生应用与元服务成功上架，标志着万物智联生态正式进入规模化落地新阶段。（OSCHINA）
3.网信办整治 AI 滥用，3500 余款违规 AI 产品被处置
“清朗・整治 AI 技术滥用” 专项行动于 2025 年 4 月启动。第一阶段累计处置违规小程序、应用程序、智能体等 AI 产品 3500 余款，清理违法违规信息 96 万余条，处置账号 3700 余个，各项工作取得积极进展。
其中，在处置违规 AI 产品方面，腾讯规范应用程序管理，提高准入门槛，优化巡查机制，驳回、处置违规小程序、应用程序等共计 570 余款。在清理违规 AI 产品教程和商品方面，微博通过策略识别、用户举报等多渠道审核，累计处置违规内容 4800 余条，并公布典型案例。
在加强训练语料管理方面，通义平台围绕数据生命周期建立安全管理体系，在数据采集、训练、使用等阶段加强训练语料管理。在强化安全管理措施方面，抖音建立 “红蓝对抗” 机制，模拟攻击案例，修复潜在安全漏洞，优化模型对虚假信息的识别能力。在落实内容标识要求方面，阿里、快手、稀宇等重点平台积极推进元数据隐式标识落地落实。
在防范重点领域安全风险方面，小红书在模型后置训练阶段输入专业领域数据，提升模型对医疗、金融、未成年人等重点领域问题的理解能力。
据悉，下一步，中央网信办将聚焦 AI 造谣、低俗内容等 7 类突出问题，开展 “清朗・整治 AI 技术滥用” 专项行动第二阶段工作，构建技术监测体系，形成处置处罚规范，推动内容标识如期落地，形成长效工作机制，着力维护清朗网络生态，推动人工智能向善向好。（OSCHINA）
4.谷歌颠覆性开源Gemma 3n：2GB内存实现多模态AI革命，手机也能玩转实时音视频理解
6月27日消息，谷歌在2025年I/O开发者大会上预览发布后，正式推出Gemma 3n端侧多模态模型。该模型可在手机、平板和笔记本电脑上本地运行，支持处理音频、文本、图片和视频等数据类型。
与5月发布的预览版相比，Gemma 3n完整版性能提升，能在2GB内存硬件上运行，重点增强了编码和推理能力。其有E2B（50亿参数）和E4B（80亿参数）两种版本，分别需2GB以上和3GB以上内存设备，通过架构创新，内存占用等同于20亿和40亿参数模型。
Gemma 3n采用MatFormer架构，用俄罗斯套娃比喻形容，大模型内含小功能版本，可依任务不同大小运行。它还用Per Layer Embeddings（PLE）提升内存效率，搭载MobileNet-v5视觉编码器等。
该模型在多语言（支持140种语言文本和35种语言多模态理解）、数学、编码和推理等方面质量提升。性能基准上，E4B是首个参数量低于10B但LMArena得分超1300的模型。其音频能力支持设备语音转文本和翻译，视觉方面MobileNet-V5编码器比前代快且高效，能在Google Pixel设备上以最高60FPS处理视频。（IT之家，经AI提炼）
5.苹果最新 AI 研究：使其理解手机系统及 App 各种操作的后果，避免执行未经授权的高风险行为
6月27日消息，苹果与华盛顿大学研究人员联合发表论文，探讨如何让AI理解手机系统及App操作后果，避免高风险行为。AI智能体虽能执行任务，但大多仅按程序操作，不理解具体机制。当前多数AI开发商只关注AI“会操作”，忽视操作对用户的后续影响。
苹果研究人员指出，不同动作风险各异，如点击“刷新”是低风险，而“转账”则高风险。该研究旨在创建“分类法”，定义UI动作影响类型，为AI提供推理人类意图的框架。研究人员通过模拟环境记录高风险动作，结合现有数据集训练AI模型，如OpenAI GPT-4。结果显示，分类法能提高风险判断准确率，但最佳模型正确率仅约58%。AI常高估风险，如将无害动作标记为高风险，这可能使AI助手烦人或无用。更严重的是，模型难以判断动作是否可撤销及如何影响他人。苹果研究人员认为，用户需“有用且安全”的自动化功能，AI必须理解操作背后意义。
这项研究对AI未来发展至关重要，其成果有望帮助设计更好的AI政策，支持透明化与个性化，识别模型薄弱点，提升AI在处理高风险任务时的表现。（IT之家，经AI提炼）
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