Gemma 3：开放、高效AI的新时代
一年多前，Google 的 AI 战略发生了重大转变，从严格的专有方法转向拥抱开源运动，推出了 Gemma 系列。现在，Gemma 3 代表着一个巨大的飞跃，展示了 Google 致力于为开发者提供强大、通用且负责任开发的开放模型。
Gemma 3 有四种不同的尺寸可供选择，以满足各种计算能力的需求。该系列从一个仅有 10 亿参数的极其紧凑的模型开始，使其成为移动设备等资源受限环境的理想选择。另一方面，Gemma 3 提供了一个 270 亿参数的模型，在性能和效率之间取得了平衡。Google 声称，这些模型不仅是其迄今为止’最先进’和’最便携’的开放模型，而且还强调了他们对负责任开发的承诺。
性能超越竞争对手
在轻量级 AI 模型的竞争领域，性能至关重要。Google 声称 Gemma 3 超越了其竞争对手，包括 DeepSeek-V3、Meta 的 Llama-405B 和 OpenAI 的 o3-mini。据 Google 称，这种卓越的性能使 Gemma 3 成为能够在单个 AI 加速器芯片上运行的领先模型，这在效率和成本效益方面是一项重大成就。
增强的上下文窗口：记住更多信息以增强能力
任何 AI 模型的一个关键方面是它的’上下文窗口’，它决定了模型在任何给定时间可以保留的信息量。更大的上下文窗口使模型能够处理和理解更广泛的输入，从而提高需要更广泛上下文理解的任务的性能。
虽然 Gemma 3 的 128,000 个 token 的上下文窗口比其前身有了显著改进，但它主要是让 Google 的开放模型与 Llama 和 DeepSeek 等竞争对手保持一致，这些竞争对手已经实现了类似的上下文窗口大小。尽管如此，这种增强使 Gemma 3 能够处理更复杂的任务并有效地处理更大的信息块。
ShieldGemma 2：优先考虑图像安全
认识到安全和负责任的 AI 开发的重要性，Google 还推出了 ShieldGemma 2，这是一个基于 Gemma 3 基础构建的图像安全检查器。该工具使开发人员能够识别图像中潜在的有害内容，例如色情或暴力内容。ShieldGemma 2 强调了 Google 致力于减轻与 AI 生成内容相关的风险并促进更安全的数字环境。
Google 的机器人复兴：Gemini 占据中心舞台
除了轻量级 AI 模型的进步之外，Google 还在大力推动机器人领域的发展。利用其旗舰 Gemini 2.0 模型的力量，Google 的 DeepMind 部门打造了两个专门为机器人应用量身定制的模型。
对机器人的重新关注是在一段重新评估时期之后进行的，几年前 Alphabet 的 Everyday Robots 计划被终止。然而，在 12 月，Google 通过宣布与专门从事人形机器人的公司 Apptronik 建立战略合作伙伴关系，表明了其对该领域的持续兴趣。
Gemini Robotics：弥合语言和行动之间的差距
其中一个新发布的机器人模型，恰如其分地命名为 Gemini Robotics，具有将自然语言指令转化为物理动作的非凡能力。该模型超越了简单的命令执行，还考虑了机器人环境的变化，并相应地调整其动作。
Google 称 Gemini Robotics 表现出令人印象深刻的灵活性，能够处理复杂的任务，例如折纸和将物品装入 Ziploc 袋中。这种精细的运动控制和适应性水平突出了该模型在制造业、物流等各个行业进行变革的潜力。
Gemini Robotics-ER：掌握空间推理
第二个机器人模型 Gemini Robotics-ER 专注于空间推理，这是机器人在复杂和动态环境中运行的关键技能。该模型使机器人能够执行需要理解空间关系的任务，例如确定抓取和举起放在其前面的咖啡杯的最佳方式。
通过掌握空间推理，Gemini Robotics-ER 为机器人在更有效地导航和与周围环境交互方面开辟了可能性，为辅助护理、搜索和救援以及探索等领域的应用铺平了道路。
安全第一：AI 和机器人学的核心原则
Gemma 3 和机器人公告都充满了关于安全的讨论，这是理所当然的。开放模型，就其本质而言，存在固有的安全挑战，因为它们不受发布公司的直接控制。Google 强调 Gemma 3 已经过严格测试，特别关注其生成有害物质的可能性，因为这些模型具有强大的 STEM 能力。
在机器人领域，潜在的物理伤害需要更加强调安全性。Gemini Robotics-ER 专门设计用于评估其行为的安全性并’生成适当的响应’，从而降低事故风险并确保负责任的操作。
深入了解 Gemma 3 的架构和功能
为了充分理解 Gemma 3 的重要性，有必要更深入地研究其架构设计及其提供的功能。虽然 Google 尚未发布详尽的技术细节，但可以从提供的信息中推断出一些关键方面。
术语’参数’的使用是指控制 AI 模型如何运行的内部变量。这些参数是在训练过程中学习的，模型会接触到大量数据并调整其参数以优化其在特定任务上的性能。
Gemma 3 提供四种不同大小（1B、2B、7B 和 27B 参数）的事实表明了一种模块化设计。这允许开发人员选择最适合其需求和计算资源的模型大小。较小的模型非常适合部署在处理能力和内存有限的设备上，例如智能手机和嵌入式系统，而较大的模型可用于在更强大的硬件上进行要求更高的应用。
声称 Gemma 3 的性能优于 DeepSeek-V3、Meta 的 Llama-405B 和 OpenAI 的 o3-mini 等竞争对手，这是一个大胆的说法。这意味着 Google 在模型优化和训练技术方面取得了重大进展。然而，如果没有独立的基准和比较，很难明确验证这些说法。
128,000 个 token 的上下文窗口虽然不是开创性的，但却是处理复杂任务的关键特性。更大的上下文窗口允许模型从输入中’记住’更多信息，使其能够更好地理解长文档、对话或代码序列。这对于摘要、问答和代码生成等任务尤其重要。
ShieldGemma 2：更深入地了解图像安全
ShieldGemma 2 的推出凸显了人们对 AI 生成图像潜在滥用的日益关注。例如，Deepfake 可用于创建逼真但捏造的视频或图像，可能对个人造成伤害或传播虚假信息。
ShieldGemma 2 可能采用多种技术组合来识别潜在的有害内容。这些可能包括：
- 图像分类： 训练模型以识别特定类别的有害内容，例如裸露、暴力或仇恨符号。
- 对象检测： 识别图像中可能表明有害内容的特定对象，例如武器或吸毒用具。
- 面部识别： 检测和分析面部以识别潜在的 Deepfake 或冒充实例。
- 异常检测： 识别与典型模式明显不同的图像，这可能表明内容被操纵或合成。
通过为开发人员提供像 ShieldGemma 2 这样的工具，Google 使他们能够构建更安全、更负责任的使用图像的 AI 应用程序。
Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER：探索机器人技术的未来
Google 重新关注机器人技术，由 Gemini 2.0 模型提供支持，标志着朝着创建更智能、更有能力的机器人迈出了重要一步。将自然语言指令转化为动作（Gemini Robotics）和执行空间推理（Gemini Robotics-ER）的能力是关键的进步。
Gemini Robotics 的自然语言处理能力可能涉及以下组合：
- 语音识别： 将口语转换为文本。
- 自然语言理解 (NLU)： 解释文本的含义，包括识别所需的动作、涉及的对象以及任何相关的约束。
- 运动规划： 为机器人生成一系列动作以执行所需的动作。
- 控制系统： 执行计划的动作，同时考虑到机器人的物理限制和环境。
处理诸如折纸和将物品装入 Ziploc 袋等任务的能力表明了高度的灵活性和精细的运动控制。这可能涉及先进的传感器、执行器和控制算法。
Gemini Robotics-ER 的空间推理能力对于需要理解三维世界的任务至关重要。这可能涉及：
- 计算机视觉： 处理来自摄像机的图像以感知环境，包括识别物体、它们的位置和它们的方向。
- 3D 场景理解： 构建环境的表示，包括对象之间的空间关系。
- 路径规划： 确定机器人穿过环境、避开障碍物并到达其目标的最佳路径。
- 抓取和操纵： 规划和执行抓取和操纵物体的动作，同时考虑到它们的形状、重量和易碎性。
- **安全推理：**在采取行动之前，推理执行是否安全。
两种模型都强调安全性至关重要。在现实世界中运行的机器人如果出现故障或做出错误的决定，可能会造成伤害。安全机制可能包括：
- 碰撞检测： 检测潜在碰撞并触发紧急停止的传感器。
- 力感应： 测量机器人施加的力的传感器，防止其对物体或人施加过大的力。
- 安全约束： 对机器人进行编程以避免某些被认为不安全的动作或区域。
- 人在回路控制： 允许人类操作员在必要时干预并控制机器人。
影响和未来方向
Gemma 3 和新的 Gemini 机器人模型的发布对 AI 和机器人技术的未来具有重大影响。
Gemma 3 的开放和轻量级特性使强大的 AI 模型的使用民主化，使开发人员能够为各种设备创建创新的应用程序。这可能导致：
- 更多 AI 驱动的移动应用程序： 智能手机和平板电脑上的增强型自然语言处理、图像识别和其他 AI 功能。
- 更智能的嵌入式系统： 智能家电、可穿戴设备和工业传感器等设备中的智能得到改进。
- 在资源受限的环境中更多地采用 AI： 在互联网连接有限的发展中国家或偏远地区实现 AI 应用。
- 更多开源 AI 模型
Gemini 推动的机器人技术的进步可能导致：
- 更有能力的工业机器人： 制造业、物流和其他行业的自动化程度提高。
- 用于医疗保健和老年护理的辅助机器人： 可以帮助完成药物分配、行动辅助和陪伴等任务的机器人。
- 用于搜索和救援的机器人： 可以在危险环境中导航并找到受害者的机器人。
- 探索机器人： 可以探索偏远或危险地点（例如其他行星或深海环境）的机器人。
强调安全性对于确保这些进步得到负责任的部署并造福整个社会至关重要。随着 AI 和机器人技术的不断发展，解决道德问题、减轻潜在风险并确保这些技术被用于善事至关重要。