189 結果
2025年7月14日 / Gemini
このたび、Gemini API と Vertex AI で Gemini エンベディング テキスト モデルの一般提供を開始しました。この汎用性の高いモデルは、3 月の試験運用版リリース以来、MTEB 多言語リーダーボードで一貫して 1 位の座を維持しており、100 以上の言語に対応、最大入力トークン長 2,048、料金は 100 万入力トークンあたり 0.15 ドルとなっています。
2025年7月10日 / Cloud
Firebase Studio のアップデートには、新しく登場したエージェント モード、Model Context Protocol（MCP）の基本サポート、Gemini CLI 統合などが含まれています。こうしたすべての機能は AI を活用した開発を再定義するものであり、デベロッパーは単一のプロンプトからフルスタック アプリケーションを作成し、強力な AI 機能をワークフローに直接統合できます。
2025年7月9日 / Gemma
エンコーダ-デコーダ LLM の新しいファミリーである T5Gemma は、Gemma 2 フレームワークをベースに、事前トレーニング済みのデコーダのみのモデルを変換して適応させることによって開発されています。要約や翻訳など、入力を深く理解する必要があるタスクにおいて、デコーダのみのモデルよりも優れたパフォーマンスと効率を発揮します。
2025年7月7日 / Gemini
Gemini API の新しいバッチモードは高スループット、遅延のない重大な AI ワークロード、スケジュールとプロセスの処理による大規模なジョブの簡素化のために設計されています。さらにデータ分析、バルク コンテンツの作成、よりコスト効率を高めてスケーラブルに行うモデル評価といったタスクの作成も可能で、デベロッパーは大容量のデータを効率的に処理できます。
2025年6月26日 / Gemma
これまでの Gemma モデルの成功をもとに、Gemma 3n モデルが完全リリースを迎えました。前例のないパフォーマンスを発揮する先進的なオンデバイス マルチモーダル機能を、エッジデバイスで利用できるようになります。モバイルファースト アーキテクチャ、MatFormer テクノロジー、Per-Layer Embeddings、KV キャッシュ共有、新しい音声エンコーダと MobileNet-V5 ビジョン エンコーダなど、Gemma 3n のイノベーションをご覧ください。デベロッパーが今すぐ開発を始める方法も紹介します。
2025年6月26日 / AI
Google は、Data Commons 用の新しい Python クライアント ライブラリをリリースしました。Data Commons は、公開統計データを一元的に扱えるようにするオープンソース ナレッジグラフです。ONE Campaign の貢献により、機能が改善され、カスタム インスタンスがサポートされ、幅広い統計変数を簡単に利用できるようになっています。これにより、データ デベロッパーが Data Commons を最大限に活用できるようになります。
2025年6月24日 / Gemini
新しい AI ファーストの Google Colab は、会話型コーディングのための反復クエリ、自律型ワークフローを実現する次世代データ サイエンス エージェント、簡単なコード変換などの機能改善によって生産性を向上させます。先行ユーザーは、生産性が劇的に向上し、ML プロジェクトを加速したり、コードをより迅速にデバッグしたり、高品質な視覚表現を簡単に作成したりできるようになると報告しています。
2025年6月24日 / Gemini
Google の高度なテキスト画像変換モデル Imagen 4 が、Gemini API と Google AI Studio で有料プレビュー版として公開されました。このモデルでは、画像内テキスト生成の品質が大幅に向上しています。Imagen 4 ファミリーには、汎用タスク向けの Imagen 4、細かいところまでプロンプトに従うことができる Imagen 4 Ultra があり、すべての生成される画像に目に見えない SynthID 透かしが含まれています。
2025年6月23日 / Cloud
Google は、Amazon や Cisco とともに、Linux Foundation に Agent2Agent Foundation を設立したことを発表しました。A2A を AI エージェントの相互運用性の業界基準として確立し、多様なエコシステムを育成し、中立的なガバナンスを確保して、AI アプリケーションの安全なイノベーションを加速します。
2025年6月23日 / Kaggle
デベロッパーが Gemma などの LLM を多様な言語や文化に対応させると、古代文字の翻訳、数学的理解のローカライズ、文化的感性を踏まえた歌詞翻訳など、多くの課題に対処できます。こういった取り組みを通して、AI でグローバル コミュニケーションのギャップを埋める可能性が実証されています。
