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Google Gemini: IA Generativa

O Gemini do Google é um avanço significativo na IA generativa. Este guia abrangente explora os modelos, aplicações e serviços do Gemini, e as nuances que o distinguem de outras ferramentas de IA, oferecendo insights sobre suas capacidades e aplicações.

Google Gemini: IA Generativa

Google Lança Gemini Code Assist Grátis

O Gemini Code Assist, um assistente de codificação com IA da Google, agora é gratuito. Ele oferece conclusão de código, explicações, geração de testes e integração com IDEs e GitHub. Baseado no Gemini 2.0 Flash Thinking, ele aumenta a produtividade dos desenvolvedores e democratiza o acesso a ferramentas de IA.

Google Lança Gemini Code Assist Grátis

Do Lucro Rápido à Revolução da IA: Shazeer e Dean

Uma conversa fascinante com Noam Shazeer e Jeff Dean sobre a evolução da IA, desde o PageRank até o futuro dos modelos de linguagem e arquiteturas MoE.

Do Lucro Rápido à Revolução da IA: Shazeer e Dean

Google Gemini vai dominar o cenário de smartphones este ano

O Google Gemini está prestes a revolucionar a forma como interagimos com nossos smartphones, especialmente com a integração no Samsung Galaxy S25. Este artigo explora o impacto do Gemini, suas capacidades avançadas e como ele está transformando a experiência do usuário.

Google Gemini vai dominar o cenário de smartphones este ano

Google Gemini Dominando a Próxima Geração de Assistentes

O cenário dos assistentes virtuais está em transformação, com o Google Gemini emergindo como líder. A integração do Gemini em dispositivos Samsung e sua ampla acessibilidade dão ao Google uma vantagem significativa sobre concorrentes como ChatGPT, Claude, Siri e Alexa. O Gemini está se tornando o futuro dos assistentes de IA, impulsionado pela sua vasta base de usuários e integração em diversos produtos Google.

Google Gemini Dominando a Próxima Geração de Assistentes

Escalando a Inferência de Modelos de Difusão Um Novo Paradigma

Este artigo explora como o escalonamento no tempo de inferência pode melhorar a qualidade das amostras geradas por modelos de difusão. A pesquisa demonstra que, ao alocar mais recursos computacionais durante a inferência e ao buscar ruído ideal, é possível obter resultados superiores. O estudo também investiga diferentes métodos de verificação e algoritmos de busca, bem como sua aplicação em tarefas de texto para imagem.

Escalando a Inferência de Modelos de Difusão Um Novo Paradigma