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Search: #Google

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  1. Google 将惩罚“后退按钮劫持”行为
    #Google

    今天的很多网站不让用户“后退”,但到了 6 月 15 日,如果网站还这么做,Google 将会进行惩罚,大幅降低网站的搜索排名。Google 将把这种被称为“后退按钮劫持”的做法定性为恶意行为。“后退按钮劫持”旨在强行将用户留在网站以增加流量,当访客试图通过后退按钮返回上一页,网站会篡改页面浏览历史记录,在用户点击后退按钮时插入其他内容。Google 表示,后退按钮应该始终执行用户预期的功能——返回上一页,任何其他行为都属于一种欺骗性的用户体验。
    https://developers.google.com/search/blog/2026/04/back-button-hijacking
  2. 测试显示 AI Overviews 每 10 个答案就有一个是错误的
    #Google

    纽约时报的测试显示,Google 搜索的 AI 概括功能 AI Overviews 每 10 个答案有一个是错误的,这听起来还不错,但考虑到 Google 服务每天的搜索量,这意味着每分钟就有成千上万的错误信息传播出去。纽约时报和 Oumi 合作利用 AI 工具通过 SimpleQA 评估 AI Overviews 答案的准确性。Oumi 从去年开始执行测试,当时 Google 最好的模型还是 Gemini 2.5,当时 AI Overviews 的准确性是 85%。当模型升级到 Gemini 3 后,AI Overviews 的准确性提高到 91%。AI Overviews 给出答案时会列出引用来源,当它出错时,其答案经常会与引用来源的信息互相矛盾。
    https://www.nytimes.com/2026/04/07/technology/google-ai-overviews-accuracy.html
  3. Google 发布开放权重模型 Gemma 4
    #Google

    Google 发布了最新的开放权重模型 Gemma 4,上个版本 Gemma 3 是在一年前发布的。Gemma 4 有四个版本,设计能在本地设备上运行:参数多的两个版本 26B Mixture of Experts 和 31B Dense 设计能在 80GB Nvidia H100 GPU(售价约 20 万人民币)上以 bfloat16 格式未量化运行,量化后降低精度则能使用消费级 GPU;参数少的两个版本 Effective 2B (E2B) 和 Effective 4B (E4B)设计能在移动设备上运行。Google 称它的 Pixel 团队与高通和联发科密切合作,为智能手机、Raspberry Pi 和 Jetson Nano 等设备对这些小模型进行了优化。Gemma 4 采用了 Apache 2.0 授权,在商业用途限制上更灵活。
    https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/
  4. Gemini-Watermark-Remover - Gemini 无损去水印工具

    https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover

    https://banana.ovo.re/

    一个基于 Javascript 的纯浏览器端 Gemini AI 图像无损去水印工具,使用数学精确的反向 Alpha 混合算法。

    ● 纯浏览器端处理 - 无需后端服务器,所有处理在本地完成
    ● 隐私保护 - 图片不会上传到任何服务器
    ● 数学精确 - 基于反向 Alpha 混合算法,非 AI 模型
    ● 自动检测 - 自动识别 48×48 或 96×96 水印尺寸
    ● 易于使用 - 拖拽选择图片,一键处理

    #Image #Tool #GitHub #Google GitHub - GargantuaX/gemini-watermark-remover: A high-performance, 100% client-side tool for removing Gemini AI watermarks. Built…
OKHK