生成式AI 3. 该方案带来渐进式披露、上下文高效、强大控制流、隐私保护和状态持久化五大核心优势，Cloudflare也独立发现 类似模式。 一、AI太空竞赛？谷歌Project Suncatcher也要将TPU送上天 1. 谷歌宣布Project Suncatcher计划，将于2027年初与Plant公司发射两颗原型卫星，搭载Trillium代TPU上天，利 用太阳能驱动AI计算； 2. 该计划构想由太阳能卫星组成的紧凑型星座，通过自由空间光通信链路相连，太空太阳能效率比地球高8倍且几乎 可持续发电； 3. Trillium TPU已通过辐射测试，可承受5年任务周期总电离剂量，预计到2030年代中期卫星发射至近地轨道成本可 降至每千克200美元。 https://mp.weixin.qq.com/s/VmzJkIKT-X_3VMLnMg1CLg 二、Anthropic Agent开发新范式，让Token消耗暴降98.7%？ 1. Anthropic发布"代码执行"新范式，建立在MCP之上，让模型编写代码调用工具而非直接调用，将Token消耗从15 万降至2000，效率提升98.7%； 2. 新范式采用按需加 ...

产品核心概念 - 谷歌推出名为Earth AI的一系列地理空间AI模型和数据集，旨在将地球变为“可计算对象”[1][3] - 该产品结合了谷歌数十年世界建模经验与Gemini的先进推理能力，首次实现地球尺度的复杂地理空间推理[1][5] - 核心创新在于由Gemini驱动的空间推理智能体，可自动连接不同的地球AI模型（天气预报、人口地图、卫星图像）来回答复杂问题[3][27] 核心技术构成 - 发布三大基础模型：遥感基础模型（用于卫星影像分析）、人口动力学基础模型（理解人类活动与地理环境互动）、环境模型[6][11][14] - 遥感基础模型在文本图像检索任务中平均性能提升超16%，对新类别物体的零样本检测精度达到基准线的两倍以上[16] - 人口动力学基础模型采用双阶段训练框架，通过整合多元地理空间数据生成区域嵌入表征，在17个国家的评估中各项指标R²评分表现优异[20][22] 智能体功能与性能 - 地理空间推理智能体通过“思考与规划→数据操作/模型推理/训练→反思与修正”的循环迭代优化响应[29] - 智能体可处理三大复杂度查询：描述与检索型、分析与关联型、预测或推断型查询[31] - 在问答基准测试中取得0.82的综合准确率，显著优于Gemini 2.5 Pro（0.50）和Gemini 2.5 Flash（0.39）[35] 实际应用案例 - 非营利组织GiveDirectly通过融合洪水数据与人口密度信息精准定位受灾群体[7] - 在2025年加州山火期间向洛杉矶地区1500万人推送危机警报并实时显示避难所位置[8] - 芝加哥大学运用模型预测印度季风季并向3800万农民发送精准预报[7] - 牛津大学研究人员使用该模型将巴西登革热传播的12个月预测R²值从0.456提升至0.656[26] 产品部署与访问 - 通过Google Cloud平台向可信测试者直接开放Earth AI核心模型（影像/人口/环境）[11] - 集成对话功能允许用户通过自然语言在卫星影像中智能检索目标，例如输入“查找藻华”即可监控饮用水源状况[7][11] - 环境模型已升级至支持全球范围降水临近预报，重大河流洪水预警覆盖范围扩展至20亿人口[26]