Tag: Google

Gemini AI: Подобрени възможности

Google Gemini получава подобрена памет за всички потребители и революционна функция 'виждане' за абонати на Gemini Live. Това означава по-персонализирано изживяване и възможност за AI да 'вижда' и анализира визуална информация в реално време, отваряйки нови възможности за взаимодействие.

Gemini AI: Подобрени възможности

Gemini на Google с видео заявки

AI асистентът Gemini на Google вече позволява заявки базирани на видео и съдържанието на екрана, отваряйки нови възможности за взаимодействие и търсене на информация в реално време.

Gemini на Google с видео заявки

Google Sheets с Gemini AI

Google Sheets интегрира Gemini AI за автоматизиран анализ и визуализация на данни. Потребителите могат да задават въпроси на естествен език и да получават незабавни прозрения, тенденции и аномалии, както и динамични графики и топлинни карти.

Google Sheets с Gemini AI

Gemini срещу Google Асистент

Сравнение на Google Assistant и Gemini: кой AI е по-интелигентен? Разлики във възможностите, дизайна и предназначението. Предимства и анализ на двата изкуствени интелекта.

Gemini срещу Google Асистент

Google Gemini: Обзор на AI

Gemini на Google е генеративен AI модел. Това ръководство обяснява възможностите, приложенията и разликите му от други AI инструменти, включително моделите (Ultra, Pro, Flash, Nano), приложенията, Gemini Advanced, интеграциите и етичните съображения.

Google Gemini: Обзор на AI

Gemini Code Assist от Google

Google пуска Gemini Code Assist, безплатен AI асистент за кодиране за разработчици. Той предлага интелигентно завършване на код, генериране, обяснение и интеграция с GitHub. Базиран е на Gemini 2.0 Flash Thinking, осигуряващ бързина и ефективност. Наличен е в популярни IDE-та като VS Code и JetBrains.

Gemini Code Assist от Google

От бърза печалба до революция в изкуствения интелект: Ноам Шазир и Джеф Дийн

Двама от най-видните умове на Google, Джеф Дийн, настоящият главен учен, и Ноам Шазир, ключова фигура зад модела Transformer, се събраха за вълнуващ разговор. Те обсъдиха еволюцията на AI, от MapReduce до Transformer и MoE архитектурите, разкривайки прозрения за настоящото състояние на AI изчисленията, бъдещите архитектури и неочакваната роля на грешките. Дийн и Шазир подчертаха, че AI надминава традиционното търсене на информация, разбирайки и генерирайки сложно съдържание, и че бъдещите модели ще бъдат модулни, позволявайки на глобалните екипи да допринасят за тяхното усъвършенстване.

От бърза печалба до революция в изкуствения интелект: Ноам Шазир и Джеф Дийн

Google Gemini ще доминира пазара на смартфони тази година

Google Gemini е на път да революционизира смартфоните, като се интегрира в Samsung Galaxy S25 и други устройства. Тази нова AI технология предлага подобрени гласови асистентски функции, по-добро разбиране на контекста и по-интуитивно потребителско изживяване.

Google Gemini ще доминира пазара на смартфони тази година

Google Gemini доминира в надпреварата за асистенти от следващо поколение

Пейзажът на виртуалните асистенти претърпява драматична промяна, като Google Gemini изглежда се очертава като лидер в тази битка от следващо поколение. Samsung замени Bixby с Gemini, което е значително подобрение. Google се стреми към 500 милиона потребители до края на годината. Gemini е достъпен на Android телефони, което е от ключово значение за Google. Google има предимство пред конкурентите си поради широкия достъп до информация и потребители. Други асистенти като ChatGPT и Claude нямат толкова широко разпространение. Gemini е интегриран в различни приложения на Google, което му дава предимство. Въпреки ограниченията, Gemini е ключов за бъдещето на AI.

Google Gemini доминира в надпреварата за асистенти от следващо поколение

Мащабиране на Извода на Дифузионни Модели Нова Парадигма

Изследване на ефективността на мащабирането по време на извод при дифузионни модели, откривайки, че увеличаването на изчислителните ресурси води до по-високо качество на генерираните образци. Рамката позволява гъвкави комбинации от компоненти, а търсенето на по-добър шум е друг начин за мащабиране на NFE. Използват се верификатори и алгоритми за намиране на оптимален шум, като се тестват различни сценарии и алгоритми за търсене. Прилага се към по-големи текстово-базирани генериращи задачи, като се анализира съгласуването на верификатор-задача и ефективността на алгоритъма. Методът е съвместим с фино настроени модели и изследва ефектите от различни измерения на изчисленията по време на извод, като показва ефективността на мащабирането дори при по-малки дифузионни модели.

Мащабиране на Извода на Дифузионни Модели Нова Парадигма