我在《把离线AI智能体装进口袋里》（The Dawn of Offline AI Agents in Your Pocket）一文中对此进行了详细阐述。但文章中的示例更像是Demo，而非生产解决方案。像 Gemma 3n 这样的模型虽然能够很好地处理函数调用，但它们体积过大：无法集成到应用程序包中，需要单独下载，即使在旗舰机型上推理速度也很慢。在低端设备上，它们根本无法运行。而较小的型号则经常出现故障，难以记住工具。
其实在这个提示词里面，有一个「Image search」的选项，这个功能目前是只有 Nano Banana 2 才能启用，如果是初代的 Pro 版本，只有 Google Search 这一个工具。
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找准了门路，打开了思路。好山好水、苗家风情，十八洞村入选世界“最佳旅游乡村”，2024年人均收入是2013年的16倍多。
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Трамп высказался о непростом решении по Ирану09:14
还有一个重要的指标——准确率。伯克利函数调用排行榜 (BFCL) 是评估函数调用能力的标准基准。 Gemma 3 1B 的得分约为 31%，Llama 3.2 1B 约为 26%，两者未经微调的性能都很弱。由于 Gemma 3n 是通用型程序，因此未对其进行测试。Hammer 2.1 0.5B 没有公开数据，但其 1.5B 版本开箱即用的得分约为 73%——尽管它在 int8 内存中占用约 1.5GB 的空间，是 FunctionGemma（288MB）的 5 倍。，详情可参考Safew下载