Trải nghiệm Gemini 3: 10 Trường hợp thực tế khiến tôi kinh ngạc

Giới thiệu

Trong vài ngày qua, các trang mạng xã hội của tôi tràn ngập những nghiên cứu điển hình về Gemini 3.0. Là một người theo dõi sát sao các phát triển về AI, tôi đã dành trọn hai ngày để tìm hiểu sâu về hàng chục ứng dụng Gemini 3.0 trong thế giới thực. Thành thật mà nói, một số trường hợp này đã khiến tôi phải ngồi thẳng dậy—đây không còn là "phát triển có sự hỗ trợ của AI" nữa, mà là một mô hình mới của "sáng tạo do AI điều khiển."

Hôm nay, tôi muốn chia sẻ 10 trường hợp thực tế đã khiến tôi vô cùng kinh ngạc. Đây không phải là các bản demo hay bằng chứng khái niệm—chúng là những sáng tạo thực tế được tạo ra bởi người dùng thực với Gemini 3.0, đôi khi từng bước một, đôi khi chỉ với một lời nhắc duy nhất.

Cuối cùng, tôi cũng sẽ chia sẻ trường hợp hiệu ứng 3D Digimon tiến hóa của riêng tôi, mặc dù nó không hoàn toàn diễn ra như kế hoạch 😅

1. Mô phỏng vật lý nước: Một lời nhắc duy nhất tạo ra cảnh 3D tương tác

Trường hợp đầu tiên ngay lập tức thu hút sự chú ý của tôi. Một nhà phát triển đã sử dụng lời nhắc đơn giản này:

"tạo một thử nghiệm vật lý nước thực tế, 3d đầy đủ bạn có thể tương tác với nó, phản chiếu, sóng, nhấp vào bất cứ đâu để thả một quả chanh vào nước"

Tạo ra trong một lần—Gemini 3.0 đã xuất ra một trình mô phỏng vật lý nước 3D hoàn chỉnh, tương tác. Bạn có thể nhấp vào bất cứ đâu để thả chanh vào nước, và bề mặt sẽ tạo ra những gợn sóng, phản chiếu và động lực học chất lỏng thực tế.

Ai đó trong phần bình luận đã đề cập rằng hầu hết mã mô phỏng chất lỏng do LLM tạo ra hoặc là đúng cú pháp nhưng không ổn định về mặt số học, hoặc bị kẹt trong các cực tiểu cục bộ. Việc Gemini 3.0 duy trì cả sự ổn định số học và tính chân thực vật lý ngay từ lần thử đầu tiên là điều đáng chú ý về mặt kỹ thuật.

Nhà phát triển sau đó đã thêm các thanh trượt mật độ và kích thước. Ở mật độ thấp, những quả chanh nảy lên như thể chúng đang ở trên một tấm bạt lò xo (không hoàn toàn chính xác về mặt vật lý, nhưng rất vui). Trường hợp này khiến tôi nhận ra rằng Gemini 3.0 không chỉ hiểu mã—nó thực sự hiểu các công cụ vật lý và logic shader.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

2. Plants vs. Zombies: Một trò chơi hoàn chỉnh có thể chơi được từ một lời nhắc

Khi tôi thấy trường hợp này, phản ứng đầu tiên của tôi là "không thể nào." Nhưng thực tế thật kỳ diệu—

Một lời nhắc duy nhất, và Gemini 3.0 đã tạo ra một trò chơi Plants vs. Zombies có thể chơi được hoàn chỉnh. Không phải một bản thử nghiệm—mặc dù giao diện còn thô sơ, nhưng nó thực sự có thể chơi được!

Tôi đã chú ý kỹ đến phần bình luận. Người tạo ra đã đề cập rằng điều này chứng minh bước nhảy vọt lớn của Gemini 3 trong việc tạo mã và lập kế hoạch ngữ cảnh dài. Logic trò chơi, phát hiện va chạm, hoạt ảnh và giao diện người dùng đều được xử lý trong một lần.

Tạo một bản thử nghiệm trò chơi từng mất hàng ngày hoặc thậm chí hàng tuần. Bây giờ nó có thể chỉ mất vài phút và một mô tả rõ ràng.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

3. Trò chơi Chrome Dino Jump: Một bản làm lại kinh điển

Trường hợp này thực tế hơn. Một nhà phát triển đã sử dụng Gemini 3.0 để tạo lại trò chơi nhảy khủng long kinh điển của Chrome xuất hiện khi bạn ngoại tuyến.

Mặc dù bản thân trò chơi không phức tạp, người tạo ra đã đưa ra một điểm quan trọng trong phần bình luận: Các mô hình khác cũng có thể làm được, nhưng chúng chậm và dễ mắc lỗi; Gemini 3.0 vừa nhanh vừa chính xác.

Quan sát này rất quan trọng. Trong các ứng dụng thực tế, tốc độ và sự ổn định của một mô hình thường quan trọng hơn khả năng thuần túy. Nếu một tác vụ yêu cầu gỡ lỗi và sửa lỗi lặp đi lặp lại, hiệu quả sẽ giảm đáng kể.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

4. Hoạt ảnh giảng dạy tương tác mạng nơ-ron tích chập

Là một kỹ sư, trường hợp này thực sự thu hút sự chú ý của tôi.

Tác giả, Giáo sư Wang Shuyi từ Đại học Sư phạm Thiên Tân, đã nhờ Gemini 3.0 tạo ra một hoạt ảnh giải thích mạng nơ-ron tích chập (CNN) tương tác. Không phải một sơ đồ tĩnh, mà là một cái gì đó thực sự tương tác nơi bạn có thể thấy luồng dữ liệu.

Ai đó trong phần bình luận nói: "Gemini 3 Pro hoàn hảo cho các hoạt ảnh giảng dạy, giải thích CNN này rất trực quan." Tôi hoàn toàn đồng ý.

Tạo ra các tài liệu giảng dạy như vậy từng yêu cầu các nhà làm phim hoạt hình chuyên nghiệp hoặc các công cụ trực quan hóa phức tạp. Bây giờ bạn chỉ cần nói cho AI biết bạn muốn giải thích điều gì, và nó sẽ tạo ra một bản trình diễn trực quan, tương tác. Tác động đến giáo dục có thể mang tính cách mạng.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

5. Từ bản vẽ mặt bằng đến không gian 3D có thể đi bộ: Một trường hợp nhà ở Nhật Bản

Trường hợp của nhà phát triển Nhật Bản này đã cho tôi thấy sự đột phá của Gemini 3.0 trong việc hiểu không gian.

Anh ấy đã tải lên một bản vẽ mặt bằng của một căn nhà Nhật Bản và yêu cầu Gemini 3.0 "tạo lại nó trong không gian 3D, có thể đi bộ như Minecraft."

Kết quả thật thú vị:

• Không chỉ bố cục không gian chính xác
• Mà nó còn bao gồm giường, cửa sổ và cảnh quan ngoài trời
• Nó thậm chí còn thêm đá trang trí bên ngoài, cây cối và một bãi đậu xe

Chiến lược của nhà phát triển cũng đáng để học hỏi: anh ấy đầu tiên yêu cầu Gemini hiểu và mô tả tất cả các chi tiết của bản vẽ mặt bằng (mà không vội vàng tạo mã), sau đó yêu cầu tạo cảnh 3D. Cách tiếp cận hai bước "hiểu trước, sau đó tạo" này tận dụng tối đa khả năng đa phương thức của Gemini 3.0.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

6. Tái tạo thiết kế độ trung thực cao: Hiệu ứng tương tác trong một lần

Cali, người sáng lập Zolplay và chuyên gia thiết kế, đã chia sẻ kinh nghiệm của mình khi sử dụng Gemini 3.0 để tạo lại các bản thiết kế của riêng mình. Theo lời anh ấy: "Đã tái tạo hoàn hảo thiết kế của tôi, và thêm nhiều hiệu ứng tương tác khác nhau."

Điểm mấu chốt của trường hợp này là hiệu ứng tương tác. AI tạo ra giao diện tĩnh không còn là điều mới lạ, nhưng tạo ra các hoạt ảnh mượt mà, hiệu ứng di chuột và chuyển tiếp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về phát triển frontend. Nhìn thấy kết quả thực tế thực sự khiến tôi kinh ngạc với tư cách là một nhà phát triển frontend trước đây!

Ai đó trong phần bình luận hỏi: "Đây có phải là một lời nhắc không?" Tôi nghi ngờ nó có thể không hoàn toàn là "một câu," nhưng việc Gemini 3.0 có thể hiểu các bản thiết kế và tự động suy ra logic tương tác phù hợp đã rất ấn tượng.

Đối với việc chuyển đổi từ thiết kế sang mã, Gemini 3.0 có thể thực sự là một yếu tố thay đổi cuộc chơi.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

7. Trang web Scrollytelling: Hoạt ảnh phức tạp theo phong cách Apple

Đây có thể là một trong những trường hợp thử thách kỹ thuật nhất mà tôi từng thấy.

Tác giả đã yêu cầu một trang web "Scrollytelling" tương tự như các trang sản phẩm của Apple. Bạn biết hiệu ứng đó—khi bạn cuộn, các yếu tố khác nhau xuất hiện, biến đổi và di chuyển một cách linh hoạt với sự kiểm soát thời gian chính xác.

Điều ấn tượng hơn nữa là, Gemini 3.0 đã tự thêm một hoạt ảnh thẻ 3D phức tạp.

Người tạo ra đã chia sẻ các lời nhắc chi tiết, bao gồm các yêu cầu về công nghệ (GSAP + ScrollTrigger), logic tương tác, hiệu ứng hình ảnh, v.v. Nhưng ngay cả với các mô tả chi tiết, việc xuất ra các hiệu ứng phức tạp như vậy trong một lần là điều đáng kinh ngạc.

Có một ý kiến thú vị trong phần bình luận: "Đây đều là các mẫu hoạt ảnh hiện có, việc tạo ra chúng khó đến mức nào?" Nhưng tôi nghĩ rằng việc có thể hiểu các yêu cầu, chọn giải pháp phù hợp và viết mã không có lỗi bản thân nó đã là một khả năng cấp cao.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

8. Giải thích tương tác tấn công DDoS: Trực quan hóa khái niệm bảo mật

Trường hợp này có một kịch bản ứng dụng rõ ràng: giáo dục kỹ thuật.

Người dùng đã hỏi Gemini 3.0: "Hãy giúp tôi hiểu DDoS."

Thay vì cung cấp giải thích bằng văn bản, Gemini đã tạo ra một trình mô phỏng DDoS tương tác. Bạn có thể thấy sự khác biệt giữa lưu lượng truy cập bình thường và lưu lượng truy cập tấn công, xem các máy chủ bị quá tải và cách tường lửa hoạt động.

Phần bình luận rất nhiệt tình:

• "Biến các khái niệm phức tạp thành hình ảnh trực quan, điều này thật điên rồ"
• "Giải thích tương tác hiệu quả hơn nhiều so với các đoạn văn bản"
• "Học với LLM sẽ trở nên rất thú vị"

Tôi đặc biệt đồng ý với điểm cuối cùng. Học kỹ thuật truyền thống thường tẻ nhạt, nhưng nếu AI có thể tạo ra các bản trình diễn tương tác tùy chỉnh cho từng khái niệm, cả hiệu quả học tập và sự hứng thú sẽ cải thiện đáng kể.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

9. Công cụ ghi video AI: Hệ thống nhắc nhở thời gian thực

Đây là một trường hợp tôi thấy rất thực tế.

Nhà phát triển đã sử dụng Gemini 3.0 để xây dựng một công cụ ghi video với một tính năng cốt lõi: AI cung cấp các lời nhắc thời gian thực về những gì cần nói tiếp theo dựa trên nội dung của bạn. Nó giống như mỗi người có một người dẫn chương trình podcast của riêng mình.

Điều khiến tôi kinh ngạc nhất là nhà phát triển nói rằng cô ấy đã hoàn thành việc này trong chức năng "Build" của Google AI Studio, mà không cần chạm vào bất kỳ mã nào. Chức năng cốt lõi được tạo ra trong một lần, chỉ sử dụng khoảng 3 vòng hội thoại để điều chỉnh kiểu giao diện người dùng.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

10. Một lời nhắc tạo ra nền tảng Agent: Một cấp độ tự động hóa mới

Đây là điều "khoa học viễn tưởng" nhất đối với tôi.

Người tạo ra đã sử dụng câu duy nhất này:

"Hãy giúp tôi triển khai một nền tảng Agent video và hình ảnh đầy đủ chức năng hỗ trợ tự động hoàn thành các tác vụ chỉnh sửa và thiết kế hình ảnh."

Và sau đó... nó đã được tạo ra.

Các bình luận—"Điều này... thực sự hoạt động" và "Vâng, thật tuyệt vời"—có lẽ đại diện cho cảm xúc của hầu hết mọi người: sốc nhưng buộc phải tin.

Nguồn: Xem thảo luận đầy đủ

Thử nghiệm thất bại của tôi

Hoạt hình yêu thích thời thơ ấu của tôi là Digimon. Tôi không biết có ai trong số các bạn đã xem nó không? Mỗi khi nhạc tiến hóa vang lên, máu tôi lại sôi sục vì phấn khích.

Vì vậy, tôi đã thử sử dụng Gemini 3 để tái tạo những ký ức tuổi thơ quý giá của mình, để xem nó sẽ ra sao. Kết quả khiến tôi vừa cười vừa khóc. Toàn bộ quá trình có trong video này 😂

Bạn cũng có thể xem nó trên YouTube.

Suy nghĩ và phản ánh của tôi

Sau khi xem xét 10 trường hợp này, điều tôi rút ra lớn nhất là: Chúng ta đang chứng kiến sự dân chủ hóa công nghệ.

Trước đây, để tạo một trò chơi cần hiểu các công cụ trò chơi; để tạo một bản demo 3D cần biết Three.js hoặc WebGL; để tạo nội dung giảng dạy tương tác cần hiểu các thư viện trực quan hóa và khung hoạt ảnh. Những rào cản kỹ thuật này đã khiến nhiều người có ý tưởng tuyệt vời bị gạt ra ngoài.

Giờ đây, với Gemini 3.0, bạn chỉ cần diễn đạt rõ ràng điều bạn muốn. AI sẽ xử lý việc triển khai kỹ thuật.

Tất nhiên, điều này không có nghĩa là các nhà phát triển sẽ trở nên lỗi thời. Ngược lại, tôi tin rằng điều này sẽ làm cho công việc của các nhà phát triển trở nên có giá trị hơn—được giải phóng khỏi việc viết mã lặp đi lặp lại để tập trung vào sự sáng tạo, kiến trúc và tối ưu hóa.

Bạn cũng có thể thử: YouMind hiện hỗ trợ Gemini 3.0 Pro

Sau khi nói về tất cả các trường hợp này từ những người khác, tôi có một tin tốt cho bạn:

YouMind hiện hỗ trợ mô hình Gemini 3.0 Pro!

Nếu những trường hợp này đã truyền cảm hứng cho bạn muốn tự mình thử, hãy truy cập youmind.com để bắt đầu hành trình sáng tạo của bạn. Có thể trường hợp tuyệt vời tiếp theo sẽ đến từ bạn.

Mong chờ được xem tác phẩm của bạn!

Nguồn các trường hợp từ các chia sẻ công khai trên mạng xã hội. Vui lòng liên hệ với chúng tôi nếu có bất kỳ lo ngại nào về bản quyền.