Google Cloud Next: جمنای 2.5، ابزارهای جدید و هوش مصنوعی

جمنای 2.5 فلش: یک نیروگاه ساده

در میان مهم‌ترین اعلامیه‌ها، معرفی جمنای 2.5 فلش، یک نسخه ساده و بهینه‌شده از مدل پیشرفته جمنای 2.5 پرو بود. جمنای 2.5 فلش که به‌عنوان یک ‘اسب بارکش’ طراحی شده است، معماری اصلی مدل قبلی خود را حفظ می‌کند، در حالی که سرعت و مقرون‌به‌صرفه بودن را در اولویت قرار می‌دهد. این بهینه‌سازی از طریق تکنیکی به نام ‘محاسبات زمان آزمایش’ به دست می‌آید که به مدل اجازه می‌دهد تا به‌طور پویا قدرت پردازش خود را بر اساس وظیفه مورد نظر تنظیم کند. این رویکرد تطبیقی، جمنای 2.5 فلش را قادر می‌سازد تا عملکرد چشمگیری را ارائه دهد در حالی که هزینه‌های محاسباتی را به حداقل می‌رساند.

مفهوم ‘محاسبات زمان آزمایش’ در جامعه هوش مصنوعی در حال افزایش است، و گزارش‌ها نشان می‌دهند که نقش مهمی در آموزش مقرون‌به‌صرفه مدل R1 DeepSeek ایفا کرده است. مدل‌هایی مانند جمنای 2.5 فلش با تخصیص هوشمندانه منابع، می‌توانند بدون قربانی کردن دقت، به دستاوردهای قابل توجهی در کارایی دست یابند.

در حالی که جمنای 2.5 فلش هنوز به طور عمومی در دسترس نیست، قرار است به زودی در Vertex AI، AI Studio و برنامه مستقل جمنای عرضه شود. این دسترسی گسترده، توسعه‌دهندگان و کاربران را قادر می‌سازد تا از قدرت این مدل بهینه‌شده در انواع پلتفرم‌ها و برنامه‌ها استفاده کنند.

در یک اعلامیه مرتبط، گوگل فاش کرد که جمنای 2.5 پرو اکنون در پیش‌نمایش عمومی در Vertex AI و برنامه جمنای در دسترس است. این مدل به دلیل عملکرد خود در تابلوهای امتیازات Chatbot Arena، توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده است و قابلیت‌های خود را در پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی مکالمه نشان می‌دهد. پیش‌نمایش عمومی به کاربران اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های پیشرفته جمنای 2.5 پرو را تجربه کنند و برای بهبود بیشتر عملکرد آن، بازخورد ارائه دهند.

بهره‌وری مبتنی بر هوش مصنوعی در Google Workspace

گوگل در حال ادغام مدل‌های جمنای خود در Google Workspace است و موج جدیدی از ویژگی‌های بهره‌وری مبتنی بر هوش مصنوعی را باز می‌کند. این پیشرفت‌ها برای ساده‌سازی گردش کار، خودکارسازی وظایف و توانمندسازی کاربران برای انجام کارهای بیشتر در محیط آشنای Google Workspace طراحی شده‌اند.

یکی از ویژگی‌های قابل توجه، امکان تولید نسخه‌های صوتی Google Docs است که به کاربران امکان می‌دهد محتوا را به صورت هندزفری مصرف کنند. این ویژگی به‌ویژه برای افرادی که دارای اختلالات بینایی هستند یا ترجیح می‌دهند هنگام انجام چند کار، به اسناد گوش دهند، مفید است.

پیشرفت دیگر، تجزیه و تحلیل خودکار داده‌ها در Google Sheets است که به کاربران امکان می‌دهد تا به سرعت بینش‌ها را استخراج کرده و روندها را از داده‌های خود شناسایی کنند. این ویژگی از قدرت هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیند خسته‌کننده تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند و کاربران را آزاد می‌کند تا روی تفسیر نتایج و تصمیم‌گیری آگاهانه تمرکز کنند.

گوگل همچنین Google Workspace Flows را معرفی می‌کند، ابزاری برای خودکارسازی گردش کار دستی در سراسر برنامه‌های Workspace. این ویژگی به کاربران امکان می‌دهد تا گردش‌های کاری سفارشی ایجاد کنند که وظایف تکراری را ساده‌تر می‌کند، مانند مدیریت درخواست‌های خدمات مشتری یا ورود کارکنان جدید. Google Workspace Flows با خودکارسازی این فرآیندها می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی را بهبود بخشد و خطر خطاها را کاهش دهد.

هوش مصنوعی عامل و پروتکل زمینه مدل (MCP)

هوش مصنوعی عامل، یک شکل پیشرفته از هوش مصنوعی که در چندین مرحله استدلال می‌کند، نیروی محرکه پشت ویژگی‌های جدید Google Workspace است. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهد که نیاز به برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و تعامل با منابع داده خارجی دارند.

با این حال، یک چالش کلیدی برای مدل‌های هوش مصنوعی عامل، دسترسی به داده‌های لازم برای انجام مؤثر وظایفشان است. برای رفع این چالش، گوگل در حال اتخاذ پروتکل زمینه مدل (MCP) است، یک استاندارد منبع باز که توسط Anthropic توسعه یافته است. MCP اتصالات ایمن و دو طرفه بین منابع داده توسعه‌دهندگان و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را فعال می‌کند و دسترسی یکپارچه به داده‌ها را برای مدل‌های هوش مصنوعی عامل تسهیل می‌کند.

به گفته Anthropic، توسعه‌دهندگان می‌توانند داده‌های خود را از طریق سرورهای MCP در معرض دید قرار دهند یا برنامه‌های هوش مصنوعی (مشتریان MCP) بسازند که به این سرورها متصل می‌شوند. این رویکرد انعطاف‌پذیر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا منابع داده خود را با مدل‌های هوش مصنوعی به روشی ایمن و استاندارد ادغام کنند.

دمیس هاسابیس، مدیرعامل Google DeepMind، اعلام کرد که گوگل MCP را برای مدل‌های جمنای خود اتخاذ می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا به سرعت به داده‌های مورد نیاز خود برای تولید پاسخ‌های قابل اعتمادتر دسترسی پیدا کنند. این پذیرش MCP بر تعهد گوگل به توسعه مسئولانه هوش مصنوعی و تشخیص اهمیت دسترسی به داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی عامل تأکید می‌کند.

قابل توجه است که OpenAI نیز MCP را اتخاذ کرده است، که نشان‌دهنده اجماع رو به رشد صنعت در مورد اهمیت این پروتکل برای فعال کردن دسترسی ایمن و کارآمد به داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی است. انتظار می‌رود پذیرش گسترده MCP توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی عامل را در صنایع مختلف تسریع کند.

ادغام MCP با مدل‌های جمنای به آنها امکان می‌دهد تا به طیف گسترده‌تری از منابع داده، از جمله پایگاه‌های داده داخلی، APIهای خارجی و فیدهای داده بلادرنگ دسترسی داشته باشند. این دسترسی پیشرفته به داده‌ها، مدل‌های جمنای را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌تری مانند موارد زیر را انجام دهند:

• توصیه‌های شخصی‌شده: مدل‌های جمنای با دسترسی به داده‌ها و ترجیحات کاربر، می‌توانند توصیه‌های شخصی‌شده‌ای برای محصولات، خدمات و محتوا ارائه دهند.
• خدمات مشتری خودکار: مدل‌های جمنای می‌توانند به داده‌های مشتری و سابقه تعامل دسترسی داشته باشند تا پشتیبانی خودکار خدمات مشتری را ارائه دهند، مسائل را حل کنند و به سؤالات به طور کارآمد پاسخ دهند.
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: مدل‌های جمنای می‌توانند داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی روندها و نتایج آینده تجزیه و تحلیل کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازند تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.
• تشخیص تقلب: مدل‌های جمنای می‌توانند داده‌های تراکنش را برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه تجزیه و تحلیل کنند و از کسب‌وکارها و مصرف‌کنندگان در برابر ضررهای مالی محافظت کنند.
• ارزیابی ریسک: مدل‌های جمنای می‌توانند خطرات مرتبط با فعالیت‌های مختلف، مانند وام‌دهی، سرمایه‌گذاری و بیمه را ارزیابی کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازند تا تصمیمات آگاهانه مدیریت ریسک اتخاذ کنند.

پذیرش MCP یک گام مهم در جهت فعال کردن برنامه‌های هوش مصنوعی عامل قدرتمندتر و قابل اعتمادتر است. MCP با ارائه دسترسی ایمن و استاندارد به داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند و بینش‌های ارزشمندی را در طیف گسترده‌ای از صنایع ارائه دهند.

آینده هوش مصنوعی با جمنای و Google Cloud

اعلامیه‌های Google Cloud Next 2025 بر تعهد این شرکت به پیشبرد زمینه هوش مصنوعی و در دسترس قرار دادن مزایای آن برای کسب‌وکارها و افراد تأکید می‌کند. ویژگی‌ها و قابلیت‌های جدیدی که در این کنفرانس رونمایی شد، آماده‌اند تا نحوه کار، یادگیری و تعامل ما با فناوری را متحول کنند.

مدل جمنای با قابلیت‌های پیشرفته خود در پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه و یادگیری ماشین، در قلب استراتژی هوش مصنوعی گوگل قرار دارد. گوگل با بهبود مستمر و گسترش مدل جمنای، توسعه‌دهندگان و کاربران را قادر می‌سازد تا برنامه‌های هوش مصنوعی نوآورانه‌ای ایجاد کنند که مشکلات دنیای واقعی را حل می‌کنند.

ادغام جمنای با Google Workspace گواهی بر چشم‌انداز گوگل از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری است که بهره‌وری را افزایش می‌دهد و کاربران را قادر می‌سازد تا به دستاوردهای بیشتری دست یابند. هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف، ارائه بینش‌ها و ساده‌سازی گردش کار، می‌تواند کاربران را آزاد کند تا روی فعالیت‌های خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تر تمرکز کنند.

پذیرش پروتکل زمینه مدل (MCP) یک گام مهم در جهت فعال کردن برنامه‌های هوش مصنوعی عامل قدرتمندتر و قابل اعتمادتر است. MCP با ارائه دسترسی ایمن و استاندارد به داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند و بینش‌های ارزشمندی را در طیف گسترده‌ای از صنایع ارائه دهند.

تعهد گوگل به استانداردهای منبع باز و همکاری در حمایت از MCP و مشارکت‌های آن در جامعه هوش مصنوعی مشهود است. گوگل با همکاری با سایر سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان، به تسریع توسعه و پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، گوگل متعهد است که در خط مقدم نوآوری باقی بماند و ابزارها و منابعی را در اختیار مشتریان خود قرار دهد که برای موفقیت در عصر هوش مصنوعی به آن نیاز دارند. اعلامیه‌های Google Cloud Next 2025 تنها آغاز یک دوران جدید از امکانات مبتنی بر هوش مصنوعی است.