Tag: Google

Google Luncurkan Gemini Code Assist

Google merilis Gemini Code Assist, pendamping coding AI gratis untuk developer. Dibangun di atas model bahasa besar, ia menawarkan penyelesaian kode, penjelasan, pembuatan pengujian, dan integrasi GitHub. Ini mendukung VS Code, JetBrains, dan lainnya. Tersedia juga tingkatan Standar dan Enterprise.

Google Luncurkan Gemini Code Assist

Dari Google Singkat ke Revolusi AI: Noam Shazeer & Jeff Dean

Dua tokoh penting dari Google, Jeff Dean dan Noam Shazeer, membahas evolusi AI dari MapReduce hingga Transformer dan MoE. Shazeer awalnya bergabung untuk keuntungan finansial jangka pendek, tetapi akhirnya berkontribusi besar pada bidang ini. Mereka membahas skala komputasi AI, potensi pertumbuhan, dan arsitektur model masa depan yang fleksibel.

Dari Google Singkat ke Revolusi AI: Noam Shazeer & Jeff Dean

Google Gemini Akan Mendominasi Pasar Smartphone Tahun Ini

Lanskap smartphone akan mengalami transformasi signifikan dengan kehadiran Google Gemini AI. Integrasi Gemini sebagai asisten suara default di Samsung Galaxy S25 menandai era baru fungsionalitas berbasis AI, melampaui keterbatasan asisten suara saat ini. Gemini menawarkan pemahaman kontekstual dan percakapan yang lebih alami, merevolusi interaksi kita dengan perangkat.

Google Gemini Akan Mendominasi Pasar Smartphone Tahun Ini

Google Gemini Mendominasi Persaingan Asisten Generasi Berikutnya

Lanskap asisten virtual mengalami perubahan dramatis, dengan Google Gemini muncul sebagai yang terdepan. Integrasi Gemini ke perangkat Samsung dan ekosistem Google yang luas memberikan keunggulan signifikan. Meskipun ada keterbatasan, aksesibilitas luas Gemini dan kemampuan integrasinya menempatkannya pada posisi yang kuat untuk mendominasi pasar asisten AI.

Google Gemini Mendominasi Persaingan Asisten Generasi Berikutnya

Peningkatan Skala Inferensi Model Difusi Paradigma Baru

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa peningkatan komputasi selama inferensi dapat meningkatkan kualitas sampel yang dihasilkan pada model difusi. Kerangka kerja yang diusulkan berfokus pada pencarian kebisingan sampling optimal melalui penggunaan verifikator dan algoritma pencarian yang berbeda. Hasilnya menunjukkan bahwa penskalaan inferensi efektif, dan kombinasi komponen yang fleksibel dapat disesuaikan untuk berbagai aplikasi. Algoritma pencarian yang lebih canggih, seperti Zero-Order dan Path Search, membantu mengurangi 'verifier hacking' dan meningkatkan kualitas sampel, bahkan dengan model yang lebih kecil. Selain itu, metode ini kompatibel dengan model yang disetel dengan baik dan dapat meningkatkan kinerja model yang sudah selaras.

Peningkatan Skala Inferensi Model Difusi Paradigma Baru