谷歌近几周为Chrome浏览器接连推出了一系列更新与功能,包括沉浸式阅读模式和垂直标签页等。而这一轮更新仍在持续推进。近日,谷歌在Chrome中正式推出全新搜索体验,对AI模式进行了全面升级,旨在让用户更便捷地进行信息研究与标签页切换。
以下是目前在美国地区上线的三项新功能,并计划在不久后向更多地区扩展。
并排搜索
本周,谷歌搜索产品副总裁罗比·斯坦在面向媒体的演示中,展示了一项新功能:用户点击任意网页后,该页面将以并排视图的形式与AI模式同时呈现。这种并排布局的目的,是让用户更轻松地探索相关网站、深入了解细节并提出追问。
斯坦以研究迈凯伦F1车队如何训练维修工人完成闪电般换胎为例进行演示。借助Chrome中的AI模式,用户可以轻松切换至相关页面,例如查阅迈凯伦保持F1最快进站纪录的详细信息——该纪录仅为1.80秒,由车手兰多·诺里斯于2023年卡塔尔大奖赛进站时创下。Chrome中的AI模式能够让用户在网络深度浏览过程中保持流畅体验,不打断思路。
跨标签页搜索
用户还可以在Chrome的多个标签页之间进行跨页搜索。操作方式十分简单:在新标签页上点击"加号"菜单,或在AI模式中点击加号菜单,即可选择标签页并将其加入搜索范围。点击加号按钮后,AI模式将根据所选内容提供回答,并推荐更多可供探索的网站。
借助该功能,用户可以同时搜索多个标签页的内容,还支持图片或文件(如PDF)的跨类型检索,并将其整合进AI模式的搜索中。
在演示环节,斯坦与Chrome产品副总裁迈克·托雷斯展示了如何利用这一功能备考期中考试。用户可以将当前打开的Chrome标签页中的课程笔记、课件、阅读材料等学习资料一并纳入上下文,然后在AI模式中寻求解答。AI模式将综合这些标签页和材料内容,生成个性化的回答。
该功能目前已在Chrome桌面端和移动端同步上线。
多输入与快捷工具入口
谷歌还简化了工具的访问方式,包括Canvas(一款用于整理学习指南等计划与项目的工具)以及图片创作功能(支持在AI模式中几秒内完成图片的生成与编辑)。用户只需点击Chrome中新增的加号菜单,即可快速启动上述功能。
Q&A
Q1:Chrome的AI模式并排搜索功能是如何工作的?
A:并排搜索功能允许用户在点击任意网页后,将该页面与AI模式同时以并排视图呈现。用户可以在浏览网页的同时,直接在AI模式中对相关内容进行提问和深入探索,无需来回切换页面,从而保持流畅的浏览体验。
Q2:Chrome AI模式的跨标签页搜索支持哪些内容类型?
A:跨标签页搜索功能支持多种内容类型,包括多个网页标签页、图片以及PDF等文件格式。用户可以通过新标签页或AI模式中的加号菜单,将这些内容添加至搜索范围,AI模式将综合所有选中内容生成个性化回答。该功能目前已在Chrome桌面端和移动端同步上线。
Q3:Chrome AI模式的Canvas工具有什么用途?
A:Canvas是谷歌在Chrome AI模式中提供的一款工具,主要用于帮助用户整理计划与项目内容,例如制作学习指南等。用户只需点击Chrome中新增的加号菜单,即可快速启动Canvas,方便进行内容规划与整理。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。