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硅谷风投机构a16z近日发布第六版《顶级100款生成式 AI 消费级应用》榜单，揭示了2026年初全球AI市场的竞争格局。数据显示，尽管ChatGPT仍以绝对优势稳居榜首，其网页端流量领先第二名Gemini近2.7倍，但以DeepSeek为代表的中国AI阵营正实现集体突围。
在本次榜单中，DeepSeek凭借全球化的用户分布位列网页端第四，成为排名最高的中国应用。同时，Kimi（月之暗面）、Qwen（阿里千问）、Kling AI（快手可灵）及Manus等中国背景产品悉数入围。移动端方面，字节跳动的豆包月活约3.15亿，稳居全球前列，而CapCut（剪映国际版）则以7.36亿月活位列移动端第二。
当前，全球市场正分化为欧美、中国、俄罗斯三大独立生态体系。2026年的竞争焦点已转向“AI Agent”赛道，开源项目OpenClaw的迅速走红及随后被OpenAI收购，标志着AI正从“对话”向“行动”升级。中国厂商凭借精准的场景适配能力与跨生态应用落地，正在全球AI消费市场建立核心竞争力。随着Claude与Gemini付费用户的高速增长，谁能成为用户的“默认AI入口”将成为下阶段角逐的关键。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
拒绝被宰！万师傅上线“豌豆 AI”，家居维保也有了“避坑大杀器”
2026 年 3 月 11 日，国内领先的家居服务平台万师傅宣布，其自主研发的家居服务垂直类 AI 智能体——**“豌豆 AI”**正式上线。与市面上的通用大模型不同，这款智能体深耕家居服务垂直领域，旨在通过科技手段破解行业价格不透明、服务门槛高等沉淀多年的痛点。
12 年行业数据喂养：AI 成了“最懂行的老师傅”
豌豆 AI的核心竞争力源于其背后庞大的数据库。据了解，该智能体依托万师傅积累 12 年的行业服务价格数据、超过 400 万名师傅资源以及超 2 亿次的订单实战经验。
通过对这些海量信息的深度学习，万师傅构建起了独特的“家居服务知识图谱”。目前，用户无需额外下载 App，直接通过微信小程序即可免费体验这位 24 小时在线的“家居管家”。
主打“省钱避坑”：能自修就不花冤枉钱
针对用户在家具安装、家电故障等场景下的焦虑，豌豆 AI构建了全链路的服务闭环，核心优势集中在三大维度：
● 专业诊断省钱： 当用户遇到“空调不制冷”等故障时，AI 会先行判断是否为滤网堵塞等简单原因，并提供详细的图文自查教程。如果用户能动手解决，即可最大限度节省上门维修费用。
● 透明报价避坑： 智能体针对数百种家居服务提供了详尽的价格参考区间，拆解了上门费、检测费等各项支出，直接对标行业乱象，提示用户规避临时加价和乱收费。
● 精准匹配省事： 对于复杂问题，豌豆 AI会基于地理定位和技能标签，精准匹配最合适的专业师傅，实现极速响应。
从经验驱动到数据驱动：家居服务的“下半场”
作为已累计服务超 2 亿次的行业巨头，万师傅与宜家、顾家家居等知名品牌有着长期的战略合作。此次推出豌豆 AI，不仅是其“服务+科技”双轮驱动战略的深化，也标志着家居服务行业正从传统的“经验驱动”向更高效率的“数据驱动”加速转型。
当 AI 智能体开始接管繁杂的家居维保决策，信息不对称的围墙正在倒塌。对于消费者而言，这或许意味着那个“看人下菜碟”的修补时代即将终结。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026 年 3 月 11 日，国内领先的家居服务平台万师傅宣布，其自主研发的家居服务垂直类 AI 智能体——**“豌豆 AI”**正式上线。与市面上的通用大模型不同，这款智能体深耕家居服务垂直领域，旨在通过科技手段破解行业价格不透明、服务门槛高等沉淀多年的痛点。
12 年行业数据喂养：AI 成了“最懂行的老师傅”
豌豆 AI的核心竞争力源于其背后庞大的数据库。据了解，该智能体依托万师傅积累 12 年的行业服务价格数据、超过 400 万名师傅资源以及超 2 亿次的订单实战经验。
通过对这些海量信息的深度学习，万师傅构建起了独特的“家居服务知识图谱”。目前，用户无需额外下载 App，直接通过微信小程序即可免费体验这位 24 小时在线的“家居管家”。
主打“省钱避坑”：能自修就不花冤枉钱
针对用户在家具安装、家电故障等场景下的焦虑，豌豆 AI构建了全链路的服务闭环，核心优势集中在三大维度：
● 专业诊断省钱： 当用户遇到“空调不制冷”等故障时，AI 会先行判断是否为滤网堵塞等简单原因，并提供详细的图文自查教程。如果用户能动手解决，即可最大限度节省上门维修费用。
● 透明报价避坑： 智能体针对数百种家居服务提供了详尽的价格参考区间，拆解了上门费、检测费等各项支出，直接对标行业乱象，提示用户规避临时加价和乱收费。
● 精准匹配省事： 对于复杂问题，豌豆 AI会基于地理定位和技能标签，精准匹配最合适的专业师傅，实现极速响应。
从经验驱动到数据驱动：家居服务的“下半场”
作为已累计服务超 2 亿次的行业巨头，万师傅与宜家、顾家家居等知名品牌有着长期的战略合作。此次推出豌豆 AI，不仅是其“服务+科技”双轮驱动战略的深化，也标志着家居服务行业正从传统的“经验驱动”向更高效率的“数据驱动”加速转型。
当 AI 智能体开始接管繁杂的家居维保决策，信息不对称的围墙正在倒塌。对于消费者而言，这或许意味着那个“看人下菜碟”的修补时代即将终结。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026年3月11日，全球 AI 视觉领域的领军人物、DiT（Diffusion Transformers）作者谢赛宁及其团队正式发布了全球首个多人视频世界模型——Solaris。这一突破性进展不仅验证了多玩家在虚拟世界中的协同感知能力，更标志着视频生成模型从“单人单视角”向“多人交互世界”的跨越。
技术底座:引入多人自注意力层，建筑一致性大幅提升
Solaris的核心技术架构基于昆仑天工于2025年8月开源的实时长序列交互式生成世界模型 Matrix-Game2.0。
相比于此前唯一的多人方案 Multiverse，Solaris引入了创新的“多人自注意力层”，实现了不同玩家之间的实时信息交换。在《我的世界》（Minecraft）的测试场景中，该模型在处理建筑一致性、视觉对齐等复杂挑战时表现优异，确保了多名玩家在同一空间交互时画面不发生崩塌。
资本狂欢:AMI 公司融资10亿美元，杨立昆坐镇总部巴黎
随着Solaris的亮相，谢赛宁联合创立的 AI 初创公司 AMI 也揭开了神秘面纱。该公司由图灵奖得主、前 Meta 首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）于2026年1月正式创立，总部位于法国巴黎。
消息显示，AMI 公司已完成高达 10.3亿美元 的种子轮融资，融资前估值已飙升至 35亿美元。谢赛宁在公司内担任联合创始人兼首席科学官（CSO），负责核心技术的研发方向。
开源生态:助力全球开发者构建多人视频场景
依托Matrix-Game2.0的开源方案，Solaris的发布为游戏开发、虚拟现实以及具身智能训练提供了全新的可能性。目前，Solaris的相关资源已向开发者开放下载，有望推动视频生成技术从“看视频”向“演视频”的交互式变革。
当 AI 能够理解并生成多人协作的动态世界，我们距离真正的“高保真虚拟现实”或许又近了一大步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
美国参议院正式放行：Gemini、ChatGPT等三大 AI 聊天机器人获准进入议员助手日常工作流
据《纽约时报》披露，美国参议院管理层已于本周一正式批准其工作人员在处理公务时使用三款主流 AI 聊天机器人，这标志着生成式人工智能在全球最高权力机构的日常办公中得到了进一步的制度化认可。根据参议院警卫官办公室首席信息官发布的内部备忘录，议员助手们现在可以合法调用已整合至参议院平台的微软 Copilot，以及谷歌 Gemini 和 OpenAI 的 ChatGPT。
在这套获得批准的体系中，微软 Copilot 被赋予了重要的行政辅助角色。备忘录显示，该工具能够协助助手们起草和编辑官方文件、汇总海量信息、准备发言要点和简报材料，并进行深度的研究与分析。为了打消安全顾虑，文件特别强调与 Copilot 交互的数据将严格保留在安全的 Microsoft 365 政府环境内，享受与参议院其他敏感数据同等级别的安全防护措施。
尽管办公自动化进程迈出了关键一步，但关于核心敏感信息的处理依然保持着极高的审慎度。目前，参议院各办公室和委员会仍拥有较大的独立决策权，尚未出台全院统一的 AI 使用细则。尤其是对于那些拥有安全许可、频繁接触国家机密的工作人员，如何在享受技术便利的同时恪守保密规程，仍是后续执行中的关注焦点。
事实上，参议院并非国会中首个“吃螃蟹”的机构。相关非营利组织的观察显示，众议院此前已经允许助手们使用包括上述三款产品在内的多款模型，甚至还涵盖了 Anthropic 旗下的 Claude。随着这些科技巨头的工具在国会山全面落地，传统政务处理模式正经历着一场前所未有的数字化重塑。尽管参议院相关委员会目前对具体的安全细节仍保持缄默，但 AI 技术在政务领域的深度渗透已成定局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《纽约时报》披露，美国参议院管理层已于本周一正式批准其工作人员在处理公务时使用三款主流 AI 聊天机器人，这标志着生成式人工智能在全球最高权力机构的日常办公中得到了进一步的制度化认可。根据参议院警卫官办公室首席信息官发布的内部备忘录，议员助手们现在可以合法调用已整合至参议院平台的微软 Copilot，以及谷歌 Gemini 和 OpenAI 的 ChatGPT。
在这套获得批准的体系中，微软 Copilot 被赋予了重要的行政辅助角色。备忘录显示，该工具能够协助助手们起草和编辑官方文件、汇总海量信息、准备发言要点和简报材料，并进行深度的研究与分析。为了打消安全顾虑，文件特别强调与 Copilot 交互的数据将严格保留在安全的 Microsoft 365 政府环境内，享受与参议院其他敏感数据同等级别的安全防护措施。
尽管办公自动化进程迈出了关键一步，但关于核心敏感信息的处理依然保持着极高的审慎度。目前，参议院各办公室和委员会仍拥有较大的独立决策权，尚未出台全院统一的 AI 使用细则。尤其是对于那些拥有安全许可、频繁接触国家机密的工作人员，如何在享受技术便利的同时恪守保密规程，仍是后续执行中的关注焦点。
事实上，参议院并非国会中首个“吃螃蟹”的机构。相关非营利组织的观察显示，众议院此前已经允许助手们使用包括上述三款产品在内的多款模型，甚至还涵盖了 Anthropic 旗下的 Claude。随着这些科技巨头的工具在国会山全面落地，传统政务处理模式正经历着一场前所未有的数字化重塑。尽管参议院相关委员会目前对具体的安全细节仍保持缄默，但 AI 技术在政务领域的深度渗透已成定局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 战略转型：ChatGPT 拟接入视频生成工具 Sora
据知情人士透露，OpenAI 计划将其人工智能视频生成器 Sora 整合至 ChatGPT 平台。这一重磅战略转变旨在拓展其多模态 AI 技术布局，通过强化视频创作能力，重塑 ChatGPT 的用户增长动能。
OpenAI 曾设定 10 亿周活跃用户的目标，目前其实际周活约 9.2 亿。Sora 的接入被视为填补增长缺口的关键，有望吸引大量对短视频和视觉创作感兴趣的用户。
面对谷歌（集成 Veo AI 视频功能）和 Meta 的步步紧逼，OpenAI 试图通过将“文字、图片、视频”入口统一，稳固其在多模态 AI 领域的领先地位。
Sora 在 2025 年 9 月作为独立应用发布时曾引发轰动，但用户留存率随后出现下滑（目前位列 App Store 第 165 位）。将其并入 ChatGPT 这一超级入口，有助于将 Sora 从“单一工具”转化为“生态能力”。
战略扩张的代价是惊人的算力支出。OpenAI 预计，受 Sora 等多模态工具推理需求的影响，从现在到 2030 年，其总推理成本将突破 2250 亿美元。
尽管面临高昂的运营压力，OpenAI 仍需预留充足的算力缓冲，以应对 Sora 功能全面开放后可能出现的全球使用高峰。
划重点
● 🎥 Sora 全面集成：OpenAI 拟终结 Sora 的孤岛状态，将其化为 ChatGPT 的核心技能之一。
● 📈 冲击 10 亿月活：利用 AI 视频生成的爆发力，试图完成此前未达标的用户增长指标。
● 💰 千亿级成本挑战：整合后的视频推理将极大消耗资源，未来数年内 OpenAI 将面临严峻的财务与算力考验。
● ⚔️ 巨头正面刚：此举标志着 OpenAI 与谷歌 Gemini 在视频生成赛道的竞争进入白热化阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据知情人士透露，OpenAI 计划将其人工智能视频生成器 Sora 整合至 ChatGPT 平台。这一重磅战略转变旨在拓展其多模态 AI 技术布局，通过强化视频创作能力，重塑 ChatGPT 的用户增长动能。
OpenAI 曾设定 10 亿周活跃用户的目标，目前其实际周活约 9.2 亿。Sora 的接入被视为填补增长缺口的关键，有望吸引大量对短视频和视觉创作感兴趣的用户。
面对谷歌（集成 Veo AI 视频功能）和 Meta 的步步紧逼，OpenAI 试图通过将“文字、图片、视频”入口统一，稳固其在多模态 AI 领域的领先地位。
Sora 在 2025 年 9 月作为独立应用发布时曾引发轰动，但用户留存率随后出现下滑（目前位列 App Store 第 165 位）。将其并入 ChatGPT 这一超级入口，有助于将 Sora 从“单一工具”转化为“生态能力”。
战略扩张的代价是惊人的算力支出。OpenAI 预计，受 Sora 等多模态工具推理需求的影响，从现在到 2030 年，其总推理成本将突破 2250 亿美元。
尽管面临高昂的运营压力，OpenAI 仍需预留充足的算力缓冲，以应对 Sora 功能全面开放后可能出现的全球使用高峰。
划重点
● 🎥 Sora 全面集成：OpenAI 拟终结 Sora 的孤岛状态，将其化为 ChatGPT 的核心技能之一。
● 📈 冲击 10 亿月活：利用 AI 视频生成的爆发力，试图完成此前未达标的用户增长指标。
● 💰 千亿级成本挑战：整合后的视频推理将极大消耗资源，未来数年内 OpenAI 将面临严峻的财务与算力考验。
● ⚔️ 巨头正面刚：此举标志着 OpenAI 与谷歌 Gemini 在视频生成赛道的竞争进入白热化阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
甲骨文（Oracle）近日发布第三季度财报。财报显示，AI 编程工具的极速普及正显著提升其开发效率，公司预计将借此规避可能令小型对手陷入困境的“SaaS 危机”。
甲骨文联席 CEO 迈克·西西里亚表示，AI 编程工具不仅是一种趋势，更是公司提升竞争力的核心。目前，甲骨文正利用 AI 大规模重构既有应用套件，并快速推出全新的 SaaS 产品。
得益于 AI 编码工具，甲骨文现能利用更精简的工程团队更快速地为客户提供完整的解决方案，包括近期推出的三款全新客户体验（CX）应用及网站生成器。西西里亚指出，单纯依靠零散 AI 功能拼接的“细分领域 SaaS 厂商”可能会在竞争中被淘汰，而甲骨文这种深度集成 AI 代理的系统则难以被取代。
本季度营收达 172 亿美元，同比增长 22%。其中，AI 基础设施收入为 49 亿美元，猛增 84%；IaaS 和 SaaS 构成的云业务收入增长 44%，达 89 亿美元。联席 CEO 克莱·马格尔克透露，公司通过“自带硬件”及“预付定金”的交易模式，在不产生负现金流的情况下实现了数据中心的持续扩张。
尽管目前业务增长强劲，但市场传闻甲骨文仍可能进行裁员，以确保有充足资金支持其庞大的云基础设施建设。甲骨文目前手握 5530 亿美元的剩余履约义务（RPO），其中大部分订单与 AI 基础设施相关。
划重点
● 📈 业绩超预期：甲骨文上调了 2026 财年的营收预期，目标指向 900 亿美元大关。
● 🤖 AI 驱动转型：公司正从传统的季节性软件授权模式，彻底转型为高预测性的经常性云业务模式。
● ⚔️ 大厂防御战：甲骨文认为大型集成平台在 AI 时代更具韧性，足以抵御单一功能 SaaS 软件的挑战。
● 💰 订单储备惊人：超 5000 亿美元的待处理订单为其未来几年的高速增长提供了强大背书。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
成本缩减 97%：初创公司用 Lovable 开发的自定义 CRM 取代 Salesforce
对于初创公司 Atonom 而言，每年 4 万美元的 Salesforce 订阅费已成为沉重的负担。为了降本增效，该公司利用 AI 应用构建平台 Lovable 内部开发了一套定制化 CRM 系统，成功将年度软件成本（含托管费）削减至 1200 美元。
这一转变始于 Atonom 领导层对高昂支出的质疑。在对比了 HubSpot 和 Pipedrive 等替代方案后，他们发现这些工具的复杂性与成本结构仍不符合初创公司的规模。
Atonom 的财务主管仅用几个小时便通过 Lovable 搭建出了 CRM 原型。由于操作简便，销售团队迅速完成了系统迁移。年度开支从 4 万美元降至约 1200 美元，且由于系统逻辑贴合业务，公司不再需要聘请专门的 CRM 管理员。
这套系统不仅涵盖了线索获取、销售管线跟踪、月度经常性收入（MRR）统计等核心功能，还承担了公司每周销售会议的数据报告工作。新系统已与 Atonom 自研的 AI 销售代理 Zoey 联动。当新客户提交表单时，系统会自动触发后续跟进操作，实现了销售流程的自动化闭环。
目前，Atonom 已将 Lovable 的应用范围扩展到了财务仪表盘、收入建模及预测工具等多个运营领域。
划重点
● 💰 成本断崖式下跌：通过 AI 开发工具，企业将原本数万美元的外部软件合同优化为仅需千元的内部工具。
● ⚡ 敏捷响应需求：内部员工在数小时内即可完成原型开发，证明了低代码/无代码平台在初创企业中的生产力潜力。
● 🤖 AI 驱动自动化：CRM 不再仅仅是数据库，通过与自主 AI 代理集成，它成为了能够自动执行销售任务的智能中枢。
● 📉 去管理员化：简化的定制系统降低了维护门槛，减少了对昂贵专业维护人员的依赖。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
对于初创公司 Atonom 而言，每年 4 万美元的 Salesforce 订阅费已成为沉重的负担。为了降本增效，该公司利用 AI 应用构建平台 Lovable 内部开发了一套定制化 CRM 系统，成功将年度软件成本（含托管费）削减至 1200 美元。
这一转变始于 Atonom 领导层对高昂支出的质疑。在对比了 HubSpot 和 Pipedrive 等替代方案后，他们发现这些工具的复杂性与成本结构仍不符合初创公司的规模。
Atonom 的财务主管仅用几个小时便通过 Lovable 搭建出了 CRM 原型。由于操作简便，销售团队迅速完成了系统迁移。年度开支从 4 万美元降至约 1200 美元，且由于系统逻辑贴合业务，公司不再需要聘请专门的 CRM 管理员。
这套系统不仅涵盖了线索获取、销售管线跟踪、月度经常性收入（MRR）统计等核心功能，还承担了公司每周销售会议的数据报告工作。新系统已与 Atonom 自研的 AI 销售代理 Zoey 联动。当新客户提交表单时，系统会自动触发后续跟进操作，实现了销售流程的自动化闭环。
目前，Atonom 已将 Lovable 的应用范围扩展到了财务仪表盘、收入建模及预测工具等多个运营领域。
划重点
● 💰 成本断崖式下跌：通过 AI 开发工具，企业将原本数万美元的外部软件合同优化为仅需千元的内部工具。
● ⚡ 敏捷响应需求：内部员工在数小时内即可完成原型开发，证明了低代码/无代码平台在初创企业中的生产力潜力。
● 🤖 AI 驱动自动化：CRM 不再仅仅是数据库，通过与自主 AI 代理集成，它成为了能够自动执行销售任务的智能中枢。
● 📉 去管理员化：简化的定制系统降低了维护门槛，减少了对昂贵专业维护人员的依赖。
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3月10日晚，荣耀在新品发布会上正式推出新一代折叠旗舰Magic V6，并同步揭晓了其在AI生态领域的重磅布局——“荣耀龙虾宇宙”。这一动作标志着荣耀正式将端侧AI智能体能力深度整合进多设备协同体系。作为核心技术支撑，开源本地部署AI智能体框架OpenClaw展现了极强的执行力，其不仅能提供决策建议，更可直接接管PC、平板等终端进行自动化任务处理。
在功能实现上，荣耀通过开放智能体能力，实现了PC与平板端的“一键养虾”功能，并通过YOYO助手在手机端构建了深度交互入口。该生态主打生态、安全与YOYO协同三大核心能力，旨在验证AI智能体在复杂场景下的自主调用与多端协同效率。
与此同时，AI基础设施领域也呈现出连锁反应:得益于相关AI交互需求的爆发，MiniMax调用量蝉联全球第一，其母公司市值已超越百度。
尽管“龙虾宇宙”概念展现了AI智能体从实验室走向大众消费市场的潜力，但安全风险依然是行业关注的焦点。国家互联网应急中心已针对OpenClaw的安全应用发布风险提示。荣耀计划在近期陆续开放相关功能的内测，此举不仅是端侧AI技术的一次趣味性着陆，更是对未来智能体驱动的OS交互范式的一次压力测试。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，腾讯CEO马化腾在朋友圈官宣了代号为“龙虾”的AI智能体产品矩阵，标志着腾讯在智能体（Agent）生态领域的全面发力。
该矩阵涵盖了自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾及安全隔离虾房等多元化产品体系。核心产品全场景桌面智能体WorkBuddy已于3月9日正式上线，其具备完全兼容OpenClaw（龙虾）技能包的能力，支持国内多种主流模型调用，通过类似普通App的安装方式实现“零部署、开箱即用”，极大降低了个人用户执行跨软件自动化任务的门槛。
与此同时，基于OpenClaw开源生态的本地AI助手QClaw也已开启内测，进一步完善了腾讯从云端到本地的智能体部署能力。此前有消息称，腾讯正秘密研发计划于第三季度推出的微信AI智能体，旨在通过对话形式接入数百万小程序，深度重构叫车、外卖等日常生活场景。
受此系列动作推动，腾讯股价本周涨势显著，盘中最高触及578港元，较上周末上涨逾11%。随着智能体技术从实验阶段迈向大规模商业化应用，腾讯凭借其深厚的核心业务场景与开源生态积淀，正试图在AI2.0时代的终端交互入口竞争中占据领先地位，这也预示着企业AI转型的窗口期正在加速收窄。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌相册新增切换按钮可以关闭AI搜索
谷歌相册Ask Photos功能于2024年在美国推出，让用户可以使用自然语言查询搜索他们的照片，包括复杂请求。部分相册用户始终未能接受这种由人工智能驱动的体验，他们抱怨说，Ask Photos仍然找不到他们的某些照片，而且搜索的准确性不如以前。虽然谷歌公司提供了在谷歌相册中禁用Gemini的选项，但它隐藏在设置深处，经常被忽略。该公司表示，将为用户提供一种更简单、更显眼的方式，在这两种搜索体验之间切换。通过搜索屏幕上的一个新切换按钮，用户可以关闭Ask Photos人工智能搜索，转而查看经典搜索结果。谷歌表示，无论如何，它仍将优先展示最符合用户查询需求的结果。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌相册Ask Photos功能于2024年在美国推出，让用户可以使用自然语言查询搜索他们的照片，包括复杂请求。部分相册用户始终未能接受这种由人工智能驱动的体验，他们抱怨说，Ask Photos仍然找不到他们的某些照片，而且搜索的准确性不如以前。虽然谷歌公司提供了在谷歌相册中禁用Gemini的选项，但它隐藏在设置深处，经常被忽略。该公司表示，将为用户提供一种更简单、更显眼的方式，在这两种搜索体验之间切换。通过搜索屏幕上的一个新切换按钮，用户可以关闭Ask Photos人工智能搜索，转而查看经典搜索结果。谷歌表示，无论如何，它仍将优先展示最符合用户查询需求的结果。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
