核心思路是：复杂智能体需要系统化的行为规范，才能在实际应用中表现出更高的连贯性和执行力。通过规范智能体的推理和计划流程，避免盲目行动，确保每一步都有清晰的逻辑依据和风险控制。
开发者社区也分享了如何快速集成这套指令：
1. 在项目根目录新建
.gemini 文件夹2. 在该文件夹创建
.env 文件，写入 GEMINI_SYSTEM_MD=13. 新建系统指令文件，复制官方模板内容
4. 完成后，Gemini CLI 和 Code Assist 就会根据这些指令执行任务
此外，也可将该配置放入用户主目录，统一管理所有项目的行为规范。
这套系统指令的价值不仅是提升5%的性能，更重要的是展示了“提示工程”中细节调整对智能体行为的深远影响。小小的框架变化，能彻底改变模型的推理深度和执行策略。这个进步提醒我们，AI 不仅是算力和模型，系统设计和指令层面的优化同样关键。
值得深思的是，智能体的“思考过程”应当被清晰地规划和评估，而非直接给出结果。让模型在内部严格推理、权衡风险，再输出最终答案，是打造可靠AI的必由之路。
这篇论文堪称突破性成果，解决了机器学习领域长期的尴尬——尽管深度学习在图像、文本和游戏领域横扫千军，传统基于树的方法（如XGBoost、CatBoost、随机森林）却在表格数据上稳坐霸主地位近二十年。表格数据是现实应用中最常见的数据格式，深度学习一直难以攻克。
这篇发表在《Nature》上的论文带来了一个基础模型TabPFN，首次在小到中等规模数据集上，显著超越了树模型的表现，而且速度快得惊人。TabPFN仅用2.8秒就跑赢了需要调参4小时的CatBoost，速度提升了5000倍，这不仅是量变，而是质变。
它的训练方式也极为创新：GPT靠海量网络文本训练，CLIP靠图文对训练，而TabPFN完全依赖合成数据——通过生成超过1亿个人工因果图数据集，模拟各种复杂结构。每个图通过不同的随机变换生成特征和目标，加上真实世界中常见的缺失值和异常值，模型在完全不见真实数据的情况下，学习到普适的预测策略。
推理时，TabPFN也不走寻常路：它不微调、不提示，而是在一次前向传播中同时完成“训练”和预测。将带标签的训练集和无标签测试集一起输入，立即输出结果，无需梯度下降，因为模型预训练时已学会如何从示例中学习。
其架构设计尊重表格结构，采用双向注意力机制——先在行内特征间，再在列内样本间进行交互，区别于将所有数据平铺为序列的传统Transformer。换句话说，这个Transformer已学会监督学习本身。
这个突破的意义，不仅是深度学习终于在表格数据领域找到了“制胜之道”，更体现了“元学习”的力量——模型学习的是“如何学习”，而非单一模式。这是从单纯拟合数据到掌握学习算法的根本飞跃。
当然，这项技术也有局限：目前TabPFN适用数据规模约为一万条以内，因其上下文窗口限制，计算复杂度为平方级别，难以直接替代百万级大数据场景的XGBoost。且其推理时比树模型更耗资源，不适合超高频实时预测。
总结来看，TabPFN不是要取代树模型，而是为小样本、复杂结构数据提供了全新的、更快的解决方案，扩展了机器学习工具箱的边界。它是“先验胜过数据”的典范，开启了表格数据深度学习的新纪元。
1. 把图片复制粘贴到Gemini 3.0（带视觉识别功能）
2. 用提示词：“提取此视觉风格为JSON结构化数据：颜色、字体、构图、特效……（extract this visual style as JSON structured data: colors, typography, composition, effects...）”
3. 保存这个上下文文件，随时注入，轻松复刻风格
这套方法让设计风格变成了“可携带的文件”，大大降低了非设计师的门槛，真正实现风格的“数字复制”。电脑视觉的潜力被低估了，它不仅能识别，更能赋能创造。
有人质疑Gemini是否能捕捉风格的“灵魂”，这也提醒我们技术虽强，但设计的深度和情感仍需人类智慧驾驭。未来，AI辅助创作将是趋势，但人类的审美判断依然不可替代。
