కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial intelligence) యొక్క నిరంతర పరిణామం మరో ముఖ్యమైన ముందడుగు వేసింది. సాంకేతిక రంగంలో ఎల్లప్పుడూ అగ్రగామిగా ఉండే Google, తన తాజా ఆవిష్కరణను అధికారికంగా పరిచయం చేసింది: Gemini 2.5. ఇది కేవలం ఒక చిన్న నవీకరణ కాదు; ఇది మానవ జ్ఞానం యొక్క ప్రాథమిక అంశాన్ని అనుకరించే ప్రధాన సామర్థ్యంతో రూపొందించబడిన AI నమూనాల యొక్క కొత్త కుటుంబాన్ని సూచిస్తుంది – సమాధానం ఇచ్చే ముందు ఆగి, ఆలోచించి, తర్కించే సామర్థ్యం. ఈ ఉద్దేశపూర్వక ‘ఆలోచనా’ ప్రక్రియ, మునుపటి AI తరాల యొక్క తక్షణ, కొన్నిసార్లు తక్కువగా పరిగణించబడిన ప్రతిస్పందనల నుండి ఒక కీలకమైన మార్పును సూచిస్తుంది.
Gemini 2.5 Pro Experimental పరిచయం: ఆలోచనాత్మక AI యొక్క అగ్రగామి
ఈ కొత్త తరానికి Gemini 2.5 Pro Experimental నాయకత్వం వహిస్తోంది. Google ఈ మల్టీమోడల్ రీజనింగ్ మోడల్‌ను కేవలం మెరుగుదలగా కాకుండా, ఇప్పటి వరకు తన అత్యంత తెలివైన సృష్టిగా నిలబెడుతోంది. ఈ అత్యాధునిక సాంకేతికతకు ప్రాప్యత వ్యూహాత్మకంగా అందించబడుతోంది. డెవలపర్లు Google AI Studio ద్వారా తక్షణమే దాని సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు, ఇది AI అన్వేషణ మరియు అప్లికేషన్ నిర్మాణానికి కంపెనీ యొక్క ప్రత్యేక వేదిక. అదే సమయంలో, Google యొక్క ప్రీమియం AI సేవ, Gemini Advanced – నెలకు $20 రుసుముతో – చందాదారులు తమ Gemini యాప్ అనుభవంలో మెరుగైన తార్కిక శక్తిని పొందుతారు.
ఈ ప్రారంభ విడుదల Google కోసం విస్తృత వ్యూహాత్మక దిశను సూచిస్తుంది. భవిష్యత్తులో దాని ల్యాబ్‌ల నుండి వెలువడే అన్ని AI నమూనాలు ఈ అధునాతన తార్కిక సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయని కంపెనీ స్పష్టంగా పేర్కొంది. ‘ఆలోచించే’ AI కేవలం ఒక ఫీచర్ కాదని, Google తన AI భవిష్యత్తును నిర్మించాలనుకుంటున్న పునాది సూత్రమని ఇది ఒక ప్రకటన. నమూనా గుర్తింపు మరియు సంభావ్యత టెక్స్ట్ ఉత్పత్తికి మించి, మరింత బలమైన విశ్లేషణాత్మక మరియు సమస్య-పరిష్కార నైపుణ్యాలను ప్రదర్శించే వ్యవస్థల వైపు వెళ్లడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఈ నిబద్ధత నొక్కి చెబుతుంది.
కృత్రిమ తార్కికం కోసం పరిశ్రమ వ్యాప్త అన్వేషణ
Google యొక్క ఈ చర్య శూన్యంలో జరగడం లేదు. Gemini 2.5 యొక్క ఆవిష్కరణ, AIకి తార్కిక సామర్థ్యాలను అందించడంపై కేంద్రీకృతమైన పెరుగుతున్న సాంకేతిక పోటీలో తాజా ఘట్టం. ఈ నిర్దిష్ట పోటీకి ప్రారంభ గన్ సెప్టెంబర్ 2024లో మోగింది, OpenAI తన o1ను పరిచయం చేసినప్పుడు, ఇది సంక్లిష్ట తార్కిక పనుల కోసం స్పష్టంగా రూపొందించబడిన మార్గదర్శక నమూనా. అప్పటి నుండి, పోటీ వాతావరణం వేగంగా తీవ్రమైంది.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న ప్రధాన సంస్థలు తమ స్వంత పోటీదారులను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పోటీ పడ్డాయి:
- Anthropic, AI భద్రతపై దాని దృష్టి మరియు దాని Claude సిరీస్ మోడల్‌లకు ప్రసిద్ధి చెందింది.
- DeepSeek, చైనా నుండి ఉద్భవించిన ఒక ప్రతిష్టాత్మక AI ల్యాబ్, మోడల్ పనితీరులో గణనీటానికి పురోగతి సాధిస్తోంది.
- xAI, Elon Musk యొక్క వెంచర్, AI ద్వారా విశ్వం యొక్క నిజమైన స్వభావాన్ని అర్థం చేసుకోవాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- ఇప్పుడు, Google, Gemini 2.5 కుటుంబంతో తన విస్తారమైన వనరులు మరియు లోతైన పరిశోధన నైపుణ్యాన్ని ఉపయోగిస్తోంది.
ఈ తార్కిక నమూనాల వెనుక ఉన్న ప్రధాన భావన ఒక ఇచ్చిపుచ్చుకోవడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. అవి ఉద్దేశపూర్వకంగా తమ వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన సహచరులతో పోలిస్తే అదనపు గణన వనరులు మరియు సమయాన్ని వినియోగిస్తాయి. ఈ ‘విరామం’ AI మరింత సంక్లిష్టమైన అంతర్గత ప్రక్రియలలో పాల్గొనడానికి అనుమతిస్తుంది. వీటిలో ఇవి ఉండవచ్చు:
- సంక్లిష్ట ప్రాంప్ట్‌లను విడగొట్టడం: క్లిష్టమైన ప్రశ్నలు లేదా సూచనలను చిన్న, నిర్వహించదగిన ఉప-సమస్యలుగా విభజించడం.
- అంతర్గత జ్ఞానాన్ని వాస్తవ-తనిఖీ చేయడం: దాని శిక్షణ డేటా లేదా సంభావ్య బాహ్య వనరులకు వ్యతిరేకంగా సమాచారాన్ని ధృవీకరించడం (ప్రారంభించబడితే).
- బహుళ సంభావ్య పరిష్కార మార్గాలను మూల్యాంకనం చేయడం: అత్యంత తార్కిక లేదా ఖచ్చితమైన దానిపై స్థిరపడటానికి ముందు వివిధ తార్కిక మార్గాలను అన్వేషించడం.
- దశలవారీగా సమస్య పరిష్కారం: తార్కిక క్రమాలను పద్ధతిగా పని చేయడం, ముఖ్యంగా గణిత మరియు కోడింగ్ సవాళ్లకు కీలకం.
ఈ ఉద్దేశపూర్వక విధానం, ముఖ్యంగా ఖచ్చితత్వం మరియు తార్కిక కఠినత అవసరమయ్యే డొమైన్‌లలో ఆకట్టుకునే ఫలితాలను ఇచ్చింది.
తార్కికం ఎందుకు ముఖ్యమైనది: గణిత నిపుణుల నుండి స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల వరకు
తార్కిక సామర్థ్యాలలో పెట్టుబడి వివిధ డిమాండ్ పనులలో గమనించిన స్పష్టమైన ప్రయోజనాల ద్వారా నడపబడుతుంది. ఈ పద్ధతులతో కూడిన AI నమూనాలు సాంప్రదాయకంగా భాషా నమూనాలను సవాలు చేసిన రంగాలలో గణనీయంగా మెరుగైన పనితీరును ప్రదర్శించాయి, అవి:
- గణితం: సంక్లిష్ట సమీకరణాలను పరిష్కరించడం, సిద్ధాంతాలను నిరూపించడం మరియు నైరూప్య గణిత భావనలను అర్థం చేసుకోవడం.
- కోడింగ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్: మరింత విశ్వసనీయమైన కోడ్‌ను రూపొందించడం, సంక్లిష్ట ప్రోగ్రామ్‌లను డీబగ్ చేయడం, క్లిష్టమైన కోడ్‌బేస్‌లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను కూడా రూపొందించడం.
సమస్యలను దశలవారీగా తర్కించడం, తార్కిక తప్పులను గుర్తించడం మరియు పరిష్కారాలను ధృవీకరించడం వంటి సామర్థ్యం ఈ నమూనాలను డెవలపర్లు, ఇంజనీర్లు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు శక్తివంతమైన సాధనాలుగా చేస్తుంది.
ఈ తక్షణ అనువర్తనాలకు మించి, సాంకేతిక రంగంలోని చాలా మంది నిపుణులు తార్కిక నమూనాలను మరింత ప్రతిష్టాత్మక లక్ష్యం వైపు కీలకమైన మెట్టుగా చూస్తారు: AI ఏజెంట్లు. ఇవి లక్ష్యాలను అర్థం చేసుకోగల, బహుళ-దశల చర్యలను ప్లాన్ చేయగల మరియు తక్కువ మానవ పర్యవేక్షణతో పనులను అమలు చేయగల స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలుగా ఊహించబడ్డాయి. మీ షెడ్యూల్‌ను నిర్వహించగల, ప్రయాణాన్ని బుక్ చేయగల, సంక్లిష్ట పరిశోధనలను నిర్వహించగల లేదా సాఫ్ట్‌వేర్ విస్తరణ పైప్‌లైన్‌లను స్వయంప్రతిపత్తిగా నిర్వహించగల AI ఏజెంట్‌ను ఊహించుకోండి. బలమైన తార్కికం, ప్రణాళిక మరియు స్వీయ-దిద్దుబాటు సామర్థ్యం ఈ దృష్టిని గ్రహించడానికి ప్రాథమికమైనవి.
అయితే, ఈ మెరుగైన సామర్థ్యం అక్షరాలా ఖర్చుతో కూడుకున్నది. పెరిగిన గణన డిమాండ్లు నేరుగా అధిక కార్యాచరణ ఖర్చులకు దారితీస్తాయి. తార్కిక నమూనాలను అమలు చేయడానికి మరింత శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్ అవసరం మరియు ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుంది, వాటిని నిర్వహించడానికి స్వాభావికంగా ఖరీదైనవిగా చేస్తుంది మరియు తత్ఫలితంగా, తుది వినియోగదారులకు లేదా APIల ద్వారా వాటిని ఏకీకృతం చేసే డెవలపర్‌లకు సంభావ్యంగా ఖరీదైనవిగా ఉంటాయి. ఈ ఆర్థిక అంశం వాటి విస్తరణను ప్రభావితం చేస్తుంది, మెరుగైన ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత అదనపు వ్యయాన్ని సమర్థించే అధిక-విలువ పనుల కోసం వాటిని రిజర్వ్ చేయవచ్చు.
Google యొక్క వ్యూహాత్మక ఎత్తుగడ: Gemini వంశాన్ని ఉన్నతీకరించడం
Google గతంలో ‘ఆలోచనా’ సమయాన్ని కలిగి ఉన్న నమూనాలను అన్వేషించినప్పటికీ, డిసెంబర్‌లో విడుదలైన Gemini యొక్క మునుపటి వెర్షన్ వంటివి, Gemini 2.5 కుటుంబం చాలా ఎక్కువ సమన్వయంతో మరియు వ్యూహాత్మకంగా ముఖ్యమైన ప్రయత్నాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ విడుదల స్పష్టంగా పోటీదారులచే స్థాపించబడిన ఆధిక్యతను సవాలు చేయడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ముఖ్యంగా OpenAI యొక్క ‘o’ సిరీస్, దాని తార్కిక పరాక్రమానికి గణనీతమైన దృష్టిని ఆకర్షించింది.
Google Gemini 2.5 Pro ను ధైర్యమైన పనితీరు వాదనలతో సమర్థిస్తోంది. ఈ కొత్త మోడల్ తన స్వంత మునుపటి అగ్ర-శ్రేణి AI నమూనాలను అధిగమించడమే కాకుండా, అనేక పరిశ్రమ-ప్రామాణిక బెంచ్‌మార్క్‌లపై పోటీదారుల నుండి ప్రముఖ నమూనాలతో అనుకూలంగా పోలుస్తుంది అని కంపెనీ నొక్కి చెబుతోంది. Google ప్రకారం, డిజైన్ ఫోకస్ ముఖ్యంగా రెండు కీలక రంగాలలో రాణించడానికి ఉద్దేశించబడింది:
- దృశ్యమానంగా ఆకట్టుకునే వెబ్ యాప్ సృష్టి: టెక్స్ట్ ఉత్పత్తికి మించి వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ డిజైన్ సూత్రాలు మరియు ఫ్రంట్-ఎండ్ డెవలప్‌మెంట్ లాజిక్‌ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు అమలు చేయడంలో సామర్థ్యాలను సూచిస్తుంది.
- ఏజెంటిక్ కోడింగ్ అప్లికేషన్‌లు: సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ డొమైన్‌లో ప్లానింగ్, టూల్ యూజ్ మరియు సంక్లిష్ట సమస్య-పరిష్కారం అవసరమయ్యే పనుల కోసం ఈ మోడల్ నిర్మించబడిందనే ఆలోచనను బలపరుస్తుంది.
ఈ వాదనలు Gemini 2.5 Pro ను AI అప్లికేషన్ యొక్క సరిహద్దులను నెట్టివేస్తున్న డెవలపర్లు మరియు సృష్టికర్తలను లక్ష్యంగా చేసుకున్న బహుముఖ సాధనంగా నిలబెడతాయి.
మేధోశక్తిని బెంచ్‌మార్కింగ్ చేయడం: Gemini 2.5 Pro ఎలా నిలుస్తుంది
AI రంగంలో పనితీరు తరచుగా ప్రామాణిక పరీక్షలు లేదా బెంచ్‌మార్క్‌ల ద్వారా కొలవబడుతుంది, ఇవి నిర్దిష్ట సామర్థ్యాలను పరిశోధించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. Google Gemini 2.5 Pro Experimental ను దాని ప్రత్యర్థులతో పోల్చిన డేటాను అనేక కీలక మూల్యాంకనాలలో విడుదల చేసింది:
Aider Polyglot: ఈ బెంచ్‌మార్క్ ప్రత్యేకంగా బహుళ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌ను సవరించగల మోడల్ సామర్థ్యాన్ని కొలుస్తుంది. ఇది వాస్తవ-ప్రపంచ డెవలపర్ వర్క్‌ఫ్లోలను ప్రతిబింబించే ఆచరణాత్మక పరీక్ష. ఈ పరీక్షలో, Gemini 2.5 Pro 68.6% స్కోరు సాధించింది అని Google నివేదిస్తుంది. ఈ సంఖ్య, Google ప్రకారం, ఈ నిర్దిష్ట కోడ్-ఎడిటింగ్ పనిలో OpenAI, Anthropic, మరియు DeepSeek నుండి అగ్ర నమూనాల కంటే ముందు ఉంచుతుంది. ఇది సంక్లిష్ట కోడ్‌బేస్‌లను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు సవరించడంలో బలమైన సామర్థ్యాలను సూచిస్తుంది.
SWE-bench Verified: సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌పై దృష్టి సారించిన మరో కీలకమైన బెంచ్‌మార్క్, SWE-bench వాస్తవ-ప్రపంచ GitHub సమస్యలను పరిష్కరించగల సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది, ముఖ్యంగా సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్‌లో ఆచరణాత్మక సమస్య-పరిష్కారాన్ని పరీక్షిస్తుంది. ఇక్కడ, ఫలితాలు మరింత సూక్ష్మమైన చిత్రాన్ని అందిస్తాయి. Gemini 2.5 Pro 63.8% స్కోర్ చేస్తుంది. ఇది OpenAI యొక్క o3-mini మరియు DeepSeek యొక్క R1 మోడల్‌ను అధిగమించినప్పటికీ, ఇది Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet కంటే తక్కువగా ఉంది, ఇది ఈ నిర్దిష్ట బెంచ్‌మార్క్‌ను 70.3% స్కోర్‌తో నడిపిస్తుంది. ఇది పోటీ స్వభావాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది, ఇక్కడ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ వంటి సంక్లిష్ట పని యొక్క విభిన్న కోణాలలో విభిన్న నమూనాలు రాణించవచ్చు.
Humanity’s Last Exam (HLE): ఇది ఒక సవాలుతో కూడిన మల్టీమోడల్ బెంచ్‌మార్క్, అంటే ఇది వివిధ రకాల డేటా (టెక్స్ట్, చిత్రాలు మొదలైనవి) అంతటా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తర్కించడానికి AI సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది. ఇది గణితం, మానవీయ శాస్త్రాలు మరియు సహజ శాస్త్రాలలో వేలాది క్రౌడ్‌సోర్స్డ్ ప్రశ్నలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి మానవులకు మరియు AIకి కష్టంగా ఉండేలా రూపొందించబడ్డాయి. Google Gemini 2.5 Pro HLEలో 18.8% స్కోరు సాధించింది అని పేర్కొంది. ఈ శాతం సంపూర్ణ పరంగా తక్కువగా అనిపించినప్పటికీ, ఇది ఈ అపఖ్యాతి పాలైన కష్టమైన మరియు విస్తృత-శ్రేణి పరీక్షలో చాలా ప్రత్యర్థి ఫ్లాగ్‌షిప్ మోడల్‌లను అధిగమించి, బలమైన పనితీరును సూచిస్తుందని Google సూచిస్తుంది. ఇక్కడ విజయం మరింత సాధారణీకరించిన తార్కికం మరియు జ్ఞాన ఏకీకరణ సామర్థ్యాల వైపు చూపుతుంది.
ఈ బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలు, Google ద్వారా ఎంపిక చేసి ప్రదర్శించబడినప్పటికీ, విలువైన డేటా పాయింట్లను అందిస్తాయి. అవి Gemini 2.5 Pro అత్యంత పోటీతత్వ నమూనా అని సూచిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా కోడ్ ఎడిటింగ్ మరియు సాధారణ మల్టీమోడల్ రీజనింగ్‌లో బలంగా ఉంది, అయితే Anthropic వంటి పోటీదారులు ప్రస్తుతం ఒక అంచుని కలిగి ఉన్న ప్రాంతాలను (నిర్దిష్ట సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ పనులు) అంగీకరిస్తున్నాయి. ఇది తప్పనిసరిగా ఒక ‘ఉత్తమ’ మోడల్ లేదని, బదులుగా నిర్దిష్ట అనువర్తనాన్ని బట్టి విభిన్న బలాలు మరియు బలహీనతలతో కూడిన నమూనాలు ఉన్నాయనే ఆలోచనను నొక్కి చెబుతుంది.
హోరిజోన్‌ను విస్తరించడం: అపారమైన కాంటెక్స్ట్ విండో
ముడి తార్కిక శక్తికి మించి, Gemini 2.5 Pro యొక్క మరొక ముఖ్యాంశం దాని భారీ కాంటెక్స్ట్ విండో. ప్రారంభించడానికి, మోడల్ ఒకే ఇన్‌పుట్‌లో 1 మిలియన్ టోకెన్‌లను ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యంతో రవాణా చేయబడుతోంది. టోకెన్‌లు AI నమూనాలు ప్రాసెస్ చేసే డేటా యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్లు (పదాలు లేదా పదాల భాగాలు వంటివి). 1 మిలియన్ టోకెన్ విండో సుమారుగా సుమారు 750,000 పదాలను ఒకేసారి గ్రహించి, పరిగణించగల సామర్థ్యానికి అనువదిస్తుంది.
దీనిని దృక్కోణంలో ఉంచడానికి:
- ఈ సామర్థ్యం J.R.R. Tolkien యొక్క ‘Lord of The Rings’ త్రయం యొక్క మొత్తం పద గణనను మించిపోయింది.
- ఇది మోడల్ విస్తారమైన కోడ్ రిపోజిటరీలు, విస్తృతమైన చట్టపరమైన పత్రాలు, సుదీర్ఘ పరిశోధనా పత్రాలు లేదా మొత్తం పుస్తకాలను ముందుగా సమర్పించిన సమాచారాన్ని కోల్పోకుండా విశ్లేషించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఈ అపారమైన కాంటెక్స్ట్ విండో కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది. నమూనాలు చాలా పొడవైన పరస్పర చర్యలు లేదా పత్రాలలో పొందికను నిర్వహించగలవు మరియు సమాచారాన్ని సూచించగలవు, పెద్ద డేటాసెట్‌లపై మరింత సంక్లిష్టమైన విశ్లేషణ, సారాంశం మరియు ప్రశ్నోత్తరాలను ప్రారంభిస్తాయి.
ఇంకా, ఇది కేవలం ప్రారంభ స్థానం మాత్రమేనని Google ఇప్పటికే సూచించింది. కంపెనీ త్వరలో ఈ సామర్థ్యాన్ని రెట్టింపు చేయాలని యోచిస్తోంది, Gemini 2.5 Pro 2 మిలియన్ టోకెన్‌ల వరకు ఇన్‌పుట్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. కాంటెక్స్ట్ హ్యాండ్లింగ్ సామర్థ్యం యొక్క ఈ నిరంతర విస్తరణ ఒక కీలకమైన ధోరణి, ఇది గతంలో పరిష్కరించలేని మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు సమాచార-దట్టమైన పనులను AI పరిష్కరించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది AIని సాధారణ ప్రశ్నోత్తర బాట్‌ల నుండి దూరంగా, అపారమైన సమాచారాన్ని సంశ్లేషణ చేయగల శక్తివంతమైన విశ్లేషణాత్మక భాగస్వాములుగా మారడానికి తరలిస్తుంది.
ముందుకు చూస్తూ: ధర మరియు భవిష్యత్ అభివృద్ధి
సాంకేతిక లక్షణాలు మరియు బెంచ్‌మార్క్ పనితీరులు ఆసక్తికరంగా ఉన్నప్పటికీ, ఆచరణాత్మక స్వీకరణ తరచుగా ప్రాప్యత మరియు ఖర్చుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రస్తుతం, Google Gemini 2.5 Pro కోసం అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్ (API) ధరలను విడుదల చేయలేదు. ఈ సమాచారం డెవలపర్లు మరియు వ్యాపారాలు తమ స్వంత అప్లికేషన్‌లు మరియు సేవల్లో మోడల్‌ను ఏకీకృతం చేయాలని ప్లాన్ చేస్తున్న వారికి కీలకం. ధరల నిర్మాణాలకు సంబంధించిన వివరాలు రాబోయే వారాల్లో భాగస్వామ్యం చేయబడతాయని Google సూచించింది.
Gemini 2.5 Pro Experimental యొక్క విడుదల Google యొక్క AI ప్రయత్నాలకు కొత్త అధ్యాయం ప్రారంభాన్ని సూచిస్తుంది. Gemini 2.5 కుటుంబంలో మొదటి ప్రవేశకుడిగా, ఇది భవిష్యత్ నమూనాలకు వేదికను నిర్దేశిస్తుంది, ఇవి బహుశా సారూప్య తార్కిక సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి, సంభావ్యంగా విభిన్న స్కేల్స్, ఖర్చులు లేదా నిర్దిష్ట పద్ధతుల కోసం రూపొందించబడతాయి. తార్కికంపై దృష్టి, విస్తరిస్తున్న కాంటెక్స్ట్ విండోతో పాటు, కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో అగ్రగామిగా ఉండాలనే Google యొక్క ఆశయాన్ని స్పష్టంగా సూచిస్తుంది, కేవలం కంటెంట్‌ను రూపొందించడమే కాకుండా, లోతైన, మరింత మానవ-వంటి ఆలోచనా ప్రక్రియలలో పాల్గొనగల సాధనాలను అందిస్తుంది. పోటీ నిస్సందేహంగా ప్రతిస్పందిస్తుంది, మరింత తెలివైన మరియు సామర్థ్యం గల AI వైపు పరుగు బ్రేక్‌నెక్ వేగంతో కొనసాగుతుందని నిర్ధారిస్తుంది.