AI Иновации на Alphabet: Firebase Studio и A2A
Alphabet разкри Firebase Studio и Agent2Agent Protocol, революционизирайки AI разработката и оперативната съвместимост, укрепвайки позициите си в облачните услуги и AI приложенията.
Alphabet разкри Firebase Studio и Agent2Agent Protocol, революционизирайки AI разработката и оперативната съвместимост, укрепвайки позициите си в облачните услуги и AI приложенията.
Alphabet се утвърждава като лидер в AI. Firebase Studio и Agent2Agent Protocol (A2A) стимулират растежа на Google Cloud, с 30% увеличение на приходите. Инвестицията от $75 милиарда в AI инфраструктура и AI чипове засилва позициите на компанията, правейки я привлекателна инвестиция.
Google разработва DolphinGemma, AI модел за дешифриране на вокализациите на делфини. Този проект цели да преодолее комуникационната бариера и да разкрие тайните на техните социални структури и когнитивни способности.
Google Gemini тества 'Действия по график', подобно на ChatGPT. Автоматизира задачи, подобрява продуктивността чрез планиране на действия за изпълнение.
Gemma 3 QAT моделите на Google правят AI достъпен за повече хора, намалявайки изискванията за памет и позволявайки работа на обикновени графични процесори.
Разкриване на протокола Agent2Agent на Google: дълбоко гмуркане в оперативната съвместимост на AI агенти. A2A улеснява комуникацията между AI агенти, позволявайки сигурен обмен на данни и автоматизация на сложни бизнес процеси.
C2S-Scale са LLM, които 'четат' и 'пишат' биологични данни на ниво единична клетка, трансформирайки генни профили в текст. Те правят данните от единични клетки по-достъпни и подобряват анализа на болести.
Google интегрира Veo 2 в Gemini Advanced, предлагайки AI видео генератор, конкуриращ Sora на OpenAI. Потребителите на Gemini Advanced могат да създават кратки видеа и да ги споделят в TikTok и YouTube.
AI видео моделът Veo 2 на Google Gemini вече е достъпен, но първите отзиви са смесени. Как се справя с конкурентите Sora и Firefly?
Google представи Agent2Agent (A2A) - протокол за AI агенти, работещи между различни платформи. Целта е да се подобри съвместимостта и да се намалят разходите за интеграция, създавайки по-свързана и ефикасна AI среда.