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比如，当用户和朋友聊到聚会要订披萨，用户可以直接叫出 Gemini，吩咐一句「弄清楚订单」，Gemini 就能直接抓取聊天中提到的披萨店，甚至特定的披萨种类，整理好每个人的需求。
One challenge is having enough training data. Another is that the training data needs to be free of contamination. For a model trained up till 1900, there needs to be no information from after 1900 that leaks into the data. Some metadata might have that kind of leakage. While it’s not possible to have zero leakage - there’s a shadow of the future on past data because what we store is a function of what we care about - it’s possible to have a very low level of leakage, sufficient for this to be interesting.
2026-02-27 00:00:00:0 （2005年8月28日第十届全国人民代表大会常务委员会第十七次会议通过 根据2012年10月26日第十一届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议《关于修改〈中华人民共和国治安管理处罚法〉的决定》修正 2025年6月27日第十四届全国人民代表大会常务委员会第十六次会议修订）