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#Google
10月14日周三
  4. Google · AI 博客74

    Google 发布 Gemini 4 Argon，全渠道开放并公布基准表现

    Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。

    推荐理由：官方发布给出工程、科学与机器人三线的实测数据，可用于评估该模型在长程复杂任务上的真实表现。

10月13日周二
  1. Reddit · r/SillyTavernAI35

    Gemini 4 Argon 现身 Vertex API 与 Google AI Studio

    Reddit 用户发现 gemini-4-argon 已可通过 Vertex API 使用，随后确认也登陆 Google AI Studio 和 Google Ultra 订阅。Gemini Pro 订阅用户可获得约 10 美元 API 额度，新 Google Cloud 账号另有 300 美元试用额度；当前促销价为输入 $2 / 输出 $10 per mill tokens，正式价格为其两倍。模型也已提交至 OpenRouter。

  2. Reddit · r/SillyTavernAI18

    Gemini 3.8 Flash 缓存命中问题：为何每条消息只缓存约 7069 tokens

    一位用户在 Reddit 反映，长期使用 Gemini 3.8 Flash（经 Google Vertex 接入）时，即使输入达 39k tokens，每条消息也只命中约 7069 tokens 的缓存；将注入方式改为 depth 0 的聊天内注入后缓存完全失效。作者排查了注入和 regex（使用 FF 5.4），确认注入数量不超过 2，尚不清楚原因。

  4. GitHub · 灵魂体仓库62

    google-deepmind 开源 Simply：面向前沿 LLM 研究的极简 JAX 代码库

    google-deepmind 发布 Simply，一个基于 JAX 的极简、可扩展研究代码库，定位为人和 AI 智能体都能快速迭代的前沿 LLM 研究环境。内置智能体示例与面向长程运行的 Go 语言 Agent 框架 Amplio（支持崩溃恢复、子智能体与 Web UI），以及含 11 项评分任务的 research_bench 套件；zoo 目录提供 GLM-5、Kimi K3 和 Qwen3.8 自包含模型插件，支持 Cloud TPU 与 GKE 运行，软件采用 Apache 2.0 许可证，模型与数据集可从 HuggingFace 下载（约 10 GB）。

    推荐理由：代码库自带 11 项评分研究任务和带崩溃恢复的 Amplio 长程 Agent 框架，可据此了解自动化 AI 研究的落地工作流。

  5. Reddit · r/SillyTavernAI29

    开源工具 AlphaVision-Bridge：将 MateEngine 桌面伴侣接入 Gemini 实现实时摄像头与屏幕视觉

    开发者发布开源工具 AlphaVision-Bridge，用 Python 和 WebSockets 将 MateEngine 桌面伴侣接入 Google Gemini 多模态视觉 API 与 SillyTavern，实现本地屏幕画面捕获和摄像头视频帧的实时采集并流式传输给 Gemini，使屏幕伴侣能动态响应用户操作。项目已在 GitHub 开源，作者征求对帧处理循环和提示词时序的反馈。

10月12日周一
  1. GitHub · 灵魂体仓库39

    Welfog 定制 AI 语音呼叫代理：基于 Gemini Live 与 FastAPI 的实时电话呼叫系统

    Welfog Internet 开源了一套生产级实时 AI 语音呼叫服务器，通过 TeleCMI/PIOPIY 接通真实电话，并以 WebSocket 双向流式对接 Google Gemini Multimodal Live API（默认模型 gemini-2.0-flash-exp，语音 Aoede）。系统支持客户鉴权后的订单追踪、退款查询，并接入 Qdrant RAG 知识库检索退货政策与 FAQ，附带 20 项自动化单元与集成测试。

  2. GitHub · 3D 生成新仓库24

    lol-dungeonmaster 开源 official-daily-banana：基于 Gemini 的每日生成项目

    GitHub 新仓库 official-daily-banana 提供每日 AI 艺术生成功能，文字变体提示词基于 Gemini Flash 模型族，免费层限 15 RPM、100 万 TPM、1,500 RPD；付费账户下 2.5 Flash Lite 每 $1.00 可生成约 15,000 个变体。图片生成功能 Nano Banana 强制要求绑定 Google Cloud Billing 账户。代码采用 MIT 许可，图像与提示词采用 CC BY 4.0 许可。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA32

    DeepSeek 4.1 Flash 使用体验：目前最好的免费云端对话模型？

    一位 LocalLLaMA 用户分享 DeepSeek 4.1 Flash 免费版使用体验，认为它在规划与推理任务上表现出色：逻辑清晰、速度快、能识别多层问题，是旧版 Flash 的一次大升级。作者对比了 Gemini Pro、GLM 5.3、GLM 5.2、Qwen 3.8 27B 和 Qwen max 3.8，认为免费模型各有局限；4.1 Flash 模型体积过大已无法在本地 PC 运行，且仍会有小的逻辑错误。

  4. GitHub · 3D 生成新仓库14

    AI Study Assistant 开源：上传 PDF/Word 与 Gemini Pro 和 Groq LLM 对话学习

    开发者 Aqsa Jamali 在 GitHub 发布开源项目 AI Study Assistant，这是一个基于 Streamlit 的云端学习平台，支持上传 PDF 和 Word 文档并用 LLM 对话。项目可在 Gemini Pro 与 Groq Cloud 推理引擎间实时切换，提供 AI Tutor Room、笔记结构化、测验生成和概念解释四模块工作台，代码通过 Git/GitHub 托管并部署在 Streamlit Cloud。

10月11日周日
  2. Hugging Face · 新模型：uncensored66

    CCSSNE 发布 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B QAT GGUF，附 MTP 投机解码加速

    CCSSNE 在 Hugging Face 发布基于官方 QAT 权重的 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B，实测 0/465 拒绝，数据集和能力不变。提供 Q4_K_M 主模型（18.7 GB）、mmproj 视觉文件（1.2 GB）和来自 Unsloth 的 MTP 投机解码头（280 MB），经 llama.cpp 测试生成速度约快 53% 且输出一致；支持 256K 上下文与图像输入，兼容 llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp 等 GGUF 运行时。

    推荐理由：原文给出拒绝率实测结果和 llama.cpp 部署命令，还说明 QAT 4-bit 量化选型理由，可作为去对齐模型的参考样本。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA75

    Reddit 用户自建 agentic 基准实测 Qwen3.8 27B 各量化版本差异

    Reddit 用户 /u/FeydRowan 实测 Qwen3.8-27B 从 UD-Q4_K_XL 到 Q8_0 的五个量化版本，发现它们在 GSM8K、MMLU-Pro 和 IFEval 上差距均在 ±2 分内，而自建的 112 次运行 agentic 编码基准（隐藏测试、AST 注入 bug）拉开差距：27B NVFP4 解题 77%，Flash-Next NVFP4 达 98%。SWE-rebench 交叉验证趋势一致（69% vs 82%，McNemar p≈0.007），OpenCode 等测试框架的选择对结果影响也很大，Flash-Next 约 3-bit 的 Q3 版本可解决 12 项区分性任务中的 11 项。

    推荐理由：作者用自建、无污染的 agentic 编码基准区分了标准评测拉不开的量化差距，方法与数据都可复用。

  4. Hugging Face · 新模型：abliterated75

    msuiche 发布 gemma-4-E4B-it 的 GLP 去拒绝控制向量

    作者 Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-E4B-it 的 projective control vector（GLP），不改权重，在残差流 post-layer 位置运行时投影，覆盖层 5 和 10–41，alpha 1.0。验证显示 stock 模型 refusal32 拒绝 31/32，steered 后 32/32 合规且良性集输出不变、无 garbled 补全；作者强调同家族四个模型的 alpha 分布为 {0.25, 0.5, 1.0}，需按 checkpoint 重跑阶梯，不能移植 alpha。

    推荐理由：原文给出完整推导方法、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还解释了为何 alpha 不能跨模型移植，方法细节足够读者复现。

  5. Hugging Face · 新模型：abliterated65

    Matt Suiche 发布 gemma-4-31B-it 的 GLP 投影转向向量（alpha 0.5）

    Matt Suiche 发布针对 google/gemma-4-31B-it 的投影控制转向向量 GLP-54-L6-59，以 h <- h - alpha*(h·d)d 作用于第 6-59 层残差流，不修改权重。验证显示基座模型在 refusal32 上本就 32/32 全部配合，alpha=0.5 时无害集与拒绝集均保持 32/32 且零乱码，而 alpha=0.25 和 1.0 各出现 1-2 例拒绝，阶梯呈非单调。向量与具体 revision 绑定，仅适用于实现 projective 读取的本地运行时，作者警告不要把 alpha 0.5 移植到其他模型。

    推荐理由：作者给出了alpha阶梯验证和逐条阅读补全结果，还发现基座本已全数配合、阶梯非单调，对理解去对齐方法的实际边界有参考价值。

  6. Hugging Face · 新模型：abliterated63

    msuiche 发布 gemma-4-26B-A4B-it 的 GLP 投影去对齐向量，alpha 0.5 附拒绝率验证

    作者为 google/gemma-4-26B-A4B-it（MoE 成员，26B 总参/4B 激活）发布 GLP 投影控制向量，在层 3–29 的 residual stream 以 alpha 0.5 运行时施加，不修改任何权重。验证显示 stock 模型 refusal32 已 32/32 comply，alpha 0.25 反而降至 25/32，0.5 恢复 31/32 且良性对照组无损，1.0 会牺牲 2 条良性输出，故按 knee rule 定在 0.5；推导时屏蔽了 massive-activation 排名前 0.5% 的维度，层 0–2 未纳入文件。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间、仅支持投影式读取，绑定特定 revision，不能跨模型或跨 revision 使用。

    推荐理由：给出完整的 alpha 阶梯、拒绝率与良性对照数据，读者可以看清投影向量在哪个强度既解除拒绝又不伤正常输出。

  7. Hugging Face · 新模型：abliterated61

    msuiche 发布 gemma-4-12B-it 免权重去拒绝控制向量 GLP-33-L15-47-a0.5

    Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-12B-it 的免权重投影控制向量，在运行时于第 15–47 层残差流后施加 h <- h - 0.5*(h·d)d，不修改任何权重。验证显示 stock 模型在 refusal32 上本就 32/32 配合，alpha=0.5 时 32/32 且零乱码输出，alpha=0.25 反而降到 29/32，阶梯呈非单调；发行 alpha 定为 0.5，仅绑定 revision 707f0a3 的该 checkpoint，需本地权重与实现 glp.mode=project 的运行时。

    推荐理由：原文完整给出控制向量的推导门限与拒绝率实测，还指出基座模型本身已全数配合，读者可借此理解半程转向反而更差的现象。

  8. Hugging Face · 新模型：abliterated70

    msuiche 为 gemma-3-12b-it 发布 GLP 去拒绝控制向量

    Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-12b-it 的投影控制向量（GLP），在层 5–47 的残差流上以 alpha 0.25 运行时应用，不修改权重。验证显示 refusal32 中原本仅存的 2 个拒绝在转向后变为连贯交付，benign32-holdout 32/32 保持正常，alpha 阶梯 0.25 至 1.0 均无损坏输出；层 1–4 因低于 5x 分离门槛被排除。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间，仅限本地权重和实现投影的运行时，作者警告 alpha 值不可移植到其他模型或 revision。

    推荐理由：作者给出了投影向量的推导门槛、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还写明各层取舍与局限，可复现性远高于一般的无对齐发布。

  9. Hugging Face · 新模型：abliterated65

    Matt Suiche 发布 gemma-3-4b-it 去对齐投影控制向量 GLP

    Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-4b-it 的投影控制向量 GLP-28-L6-33-a0.25，在残差流第 6–33 层运行时施加投影（alpha 0.25），不修改权重。验证显示 stock 模型本已通过 32 个拒绝样本中的 30 个，steering 后 32/32 全部配合，良性留出集同样 32/32，无输出损坏；作者提醒 alpha 校准仅限该 checkpoint，不可移植到其他模型，且需本地权重和实现 glp.mode=project 的运行时。

    推荐理由：作者给出了完整的拒绝率对照、alpha 阶梯和空转门控数据，读者可以据此评估这个去对齐方向向量的实际效果与局限。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库16

    NeuroLearn：AI 驱动的个性化自适应学习平台

    NeuroLearn 是一个基于 AI 的个性化学习平台，可从一个关键词生成完整课程，或将 PDF、课件图片自动转换为结构化学习内容。它提供 24/7 在线虚拟导师 Neuro AI Tutor，并通过 Streak、XP 等游戏化机制维持学习动力。项目采用 React 19、TypeScript、Tailwind CSS 和 Vite 构建，AI 引擎为 Google Gemini API。

  11. Reddit · r/LocalLLaMA32

    工程师实测 Gemma4-31B、Qwen3.8-27B 与 6.1-Sol 的软件工程能力对比

    一位有约 20 年经验的软件工程师用相同的 Q4 量化模型测试 Gemma4-31B 与 Qwen3.8-27B 做代码分析和项目编写。代码分析两者质量相当，Gemma4 效率更高（约 10 次服务器调用对 Qwen 的 20-30 次）；新建 C#/WPF 项目中 Qwen3.8 经 1 次修订达到可用的 B+ 水平，优于 Gemma4 的 B-。作为对照的 GPT 6.1-Sol 一次通过、获评 A+，明显领先两个开源模型。

10月10日周六
  1. Hugging Face · 新模型：abliterated73

    anlord 放出 Gemma-4-E2B-it 消融版，拒绝率从 99/100 降至 4/100

    anlord 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-E2B-it 的 abliterated 版本，用方向消融直接原地改权重，无微调无 LoRA，拒绝率从 99/100 降到 4/100，KL 散度为 2.9072。方法为 Anlord Abliterator 1.6.0 加 Optuna TPE 多目标搜索（100 trials，seed 42），仅修改 35 层文本塔，视觉与音频编码器保留原权重；仓库附带 4 点 Pareto 前沿的更温和变体参数和完整逐字节复现包，GGUF 量化在配套仓库 anlord/gemma-4-E2B-it-abliterated-GGUF 提供 F16 至 Q4_0。

    推荐理由：原文给出了完整的消融方法、拒绝率与KL偏移数据及四点Pareto前沿，读者可按需选择去对齐强度并逐字节复现。

  2. GitHub · 3D 生成新仓库40

    Video Agent 开源：浏览器端的短视频生成 Agent 仓库

    GitHub 开源项目 liwanghuan/video_agent 发布了 Video Agent，一个浏览器端工作区，可将转录文本和少量照片生成社交媒体短视频。创意生成使用支持 Google Search grounding 的 Gemini（默认 gemini-3.8-flash），配音调用 Qwen3-TTS 服务，视频生成用 Google Cloud Vertex AI 的 Veo 3.1 Fast，最后用 FFmpeg 合成 H.264/AAC 编码的 MP4。项目无需前端构建步骤，支持 npm start 本地运行，也可部署到 Cloud Run。

  3. Reddit · r/SillyTavernAI34

    与 Gemini Flash 的爱恨交织：一位巴西葡萄牙语用户的角色扮演体验分享

    一位用户分享了在 Brazilian Portuguese 环境下用 FF preset 玩转 Gemini Flash 的角色扮演体验。模型表现为极度好色和 NSFL，卡片中任何 NSFW 暗示都会被放大；角色反复强调头衔、滥用脏话，并偏爱制造混乱、总选最混乱的选项。作者认为这种混乱感让体验永不厌倦，但相同剧情循环也开始令人乏味，还尝试其他 preset。

  4. Hugging Face · 新模型：uncensored63

    gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 EXL3 4-bit 量化发布，24 GB 单卡跑 194K 上下文

    sjoe1244 发布了 llmfan46 的 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 ExLlamaV3 4.00bpw-h4-vb4 量化版，权重、head、视觉塔和 KV cache 均为 4-bit，在单张 RTX 4090 上实现约 194K token 上下文池（视觉开启），写入速度 45 tok/s（32K prompt 时 41.9 tok/s）。量化 KL mean 0.0262 与 4.00bpw-h6 相同，困惑度 16.687（BF16 源为 16.586）；仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3，Apache 2.0 许可，去对齐工作出自 llmfan46。

    推荐理由：原文给出了完整的 KL、困惑度、VRAM 和速度实测数据，读者可以据此判断这个 4-bit 量化在一卡上换取超长上下文的代价。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库61

    collabosm 开源工具：在自己的 Google Colab 账号里租 A100 跑 Qwen3.8 模型

    collabosm 是一个免费开源工具，可在用户自己的 Google Colab 账号里租用 A100 GPU 运行 Qwen3.8-27B 或 Qwen3.8-Flash-Next，通过本地页面聊天，按 GPU 运行时间付费，工具本身不收费。A100-80G 跑 Qwen3.8-Flash-Next 每小时约 6.77 compute units（约 $0.68），读写速度约 3,900/97 tokens 每秒；A100-40G 跑 Qwen3.8-27B 每小时约 $0.54，速度约 2,500/50-63 tokens 每秒，支持约 400,000 tokens 上下文和图片输入。

  6. GitHub · 3D 生成新仓库31

    GitHub 开源工具 Chalk：自动为大学课程大纲换学期滚动更新并草拟课件

    开源工具 Chalk 可将 Word 或 markdown 格式的课程大纲读取为 course.json，把所有日期滚动到新学期并插入假期、标注需人工检查的项，生成 Canvas 可用的课表和一页课程简报。连接 AI 提供商后还能草拟测验、讨论题、rubric、模块摘要和幻灯片大纲，所有输出均为标注待审的草稿。程序在本地运行，除生成内容时发送给所选 AI 提供商的文本外，文件不出本地电脑。

  7. GitHub · 灵魂体仓库18

    GitHub 开源项目 MyEPBuddy：面向空军主管的 AI 绩效简报生成工具

    GitHub 上的开源项目 MyEPBuddy 是一款面向空军主管及其团队的 Web 应用，用于追踪工作成就、管理团队层级，并生成符合 AFI 36-2406 和 AFMAN 36-2806 的 EPB、OPB 及勋章叙事文书。它支持 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 2 四种模型，采用自带 API Key（AES-256 加密），可自动将陈述压缩进 350 字符的 myEval 限制，并提供 700+ 成员的监督树、实时协作、外部评审链接及 AF Form 1206 奖项包功能。

  8. GitHub · 3D 生成新仓库58

    Google 发布 Genkit Go：面向 Go 的统一 LLM 应用开发框架

    Genkit Go 仓库正式启用，提供在 Go 中构建生产级 AI 应用的统一 SDK，一套接口覆盖 Gemini、Claude、GPT、Grok、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Ollama 本地模型及任意 OpenAI 兼容端点。框架支持结构化输出、工具调用与工具中断审批、可恢复快照的多轮 Agent、后台运行与子 Agent 委派、.prompt 文件模板、可重连流式输出及全链路追踪，由 Google 主导并接受开源社区贡献。

    推荐理由：Google 官方 Go AI SDK 仓库，文档覆盖 Agent 快照、工具中断、结构化输出等能力，适合评估 Go 技术栈的 AI 应用开发选型。

  9. GitHub · 灵魂体仓库38

    Kidi 开源本地 AI 工具发布：支持本地聊天、图片问答、语音转录与翻译

    GitHub 开源项目 Kidi（卡纳达语"火花"）可在本地设备运行 AI 模型，提供聊天、图片问答、语音转录和翻译，支持 Android 应用、浏览器和命令行三种使用方式。其支持的模型包括 Gemma 4 E2B-it、Whisper Tiny/Base/Small 及 500 语言翻译的 RTG Transformer，提示词全部本地处理，无需联网推理。默认下载约 2.49 GB 模型文件，CLI 原生默认 16,384 token 上下文，暂不支持工具执行、视频输入、CUDA 和 Apple Neural Engine。

  10. GitHub · 灵魂体仓库31

    DocuMind AI：基于 Gemini 的 PDF 问答 RAG 项目

    GitHub 开源项目 DocuMind AI 发布 MVP 版本，支持上传 PDF 并在聊天界面上进行有据可依的问答。项目用 PyMuPDF 提取文本、sentence-transformers 生成本地向量、FAISS 做向量检索，并调用 Gemini 生成答案，每条回答下方展示来源片段。代码模块化设计，采用 MIT 许可证。

  12. GitHub · 灵魂体仓库39

    Self-Evolving-AI-HoneyPot：基于 Google Gemini API 的自进化 SSH 蜜罐项目

    GitHub 开源项目 Self-Evolving-AI-HoneyPot 是一个动态 AI 驱动的 SSH 蜜罐，通过调用 Google Gemini API 实时生成仿真的 Ubuntu 22.04 假环境（如 .env 文件、密码列表）来诱骗并分析攻击者。项目包含 Flask 可视化仪表盘、SQLite 日志存储和独立的进化引擎，可分析近期攻击持续优化蜜罐人格，SSH 服务监听 8022 端口，支持 Docker 部署。

  13. GitHub · 灵魂体仓库66

    MaxionBench 发布可复现 LLM 服务与 Agent 评测框架，实测上下文裁剪策略对成本与缓存的影响

    htang7415 在 GitHub 发布 MaxionBench，一个针对 LLM serving、RAG 和 Agent 的可复现决策评测框架，对比 llm-d 路由的自托管 vLLM、受管 Gemini API 及其混合方案。v0.4 基于 GitHub Copilot 生产流量（301k 会话、中位提示 57k token）实测五种上下文策略：仅 summarize 在校正后判分下准确率显著更高（+20 点），裁写历史会丢失 Gemini 隐式前缀缓存，而缓存感知变体保留约一半缓存、成本比 full 低 17-29%；v0.5 将策略移入 Go 网关后，Gemini 计费 token 减半且准确率未降。

    推荐理由：作者用带置信区间的重复实验量化了不同上下文策略在准确率、API 成本和服务端 KV 压力上的取舍，方法可复用。

  14. GitHub · 去对齐工具与仓库48

    kyegomez 开源 PyTorch 实现 Google DeepMind 多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2

    GitHub 仓库 kyegomez/Open-EmbeddingGemma 用纯 PyTorch 实现了 Google DeepMind 的 740M 参数多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2。文本、图像、视频和音频经一个双向 Gemma 4 风格编码器输出统一的 768 维向量，支持 Matryoshka 截断至 512、256 或 128 维，官方 safetensors 权重可直接加载。训练（对比损失等）和 pip 打包尚在 Todo 中。

  15. Reddit · r/LocalLLaMA51

    Google AI Edge 团队开源端侧 GPU 推理引擎 ML Drift

    Google AI Edge 团队宣布以 Apache 2.0 许可开源端侧 GPU 计算引擎 ML Drift，专为设备端 AI/ML 推理构建。它抽象了 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU 等端侧 GPU 的硬件与底层 API 复杂性，可作为 LiteRT 的核心 GPU 加速引擎，也可作为独立库供自定义图形和推理运行时使用，支持从视频特效到生成式 AI 的实时交互式 ML 体验。

10月9日周五
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库19

    基于 Google Gemini 的技术问答助手 assistente-tecnologia：双模式 Web 搜索 + RAG 文档问答

    Tiago Cesaro 开源了基于 Google Gemini API 的技术 AI 助手 assistente-tecnologia，包含 Web 搜索（Google Search grounding）和 PDF 文档 RAG 两种模式，RAG 模式会引用原文片段、答不出时明确拒绝而非幻觉。技术栈包括 Gemini embeddings、pypdf、NumPy 和 Streamlit。6 个测试用例全部通过（4 个文档内回答、2 个文档外正确拒答），项目已部署上线并开源。