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  • 2025年7月21日 / Gemini

    Gemini 2.5 を使用した会話型画像セグメンテーション

    Gemini の高度な会話型画像セグメンテーション機能を使うと、複雑なフレーズ、条件付きロジック、抽象概念を理解することで、視覚データの直感的な操作が可能になり、デベロッパーのエクスペリエンスが効率化されるとともに、メディア編集、安全モニタリング、損害査定などの新しい分野に応用できる可能性が生まれます。

    Conversational image segmentation with Gemini 2.5
  • 2025年7月16日 / AI

    Gemini の推論を活用する: Vertex AI での logprobs の手順ガイド

    Vertex AI の Gemini API に「logprobs」機能が正式に導入されました。選択したトークンと代替トークンの確率スコアを表示することで、モデルの意思決定に関する分析情報を提供します。この手順ガイドでは、この機能を有効にして解釈し、信頼度の高い分類、動的予測入力、定量的な RAG 評価などの優れたユースケースに適用する方法を説明します。

    logprobs_meta
  • 2025年7月16日 / Gemini

    ADK と Gemini CLI でエージェントの「バイブ ビルディング」フローをシンプルに

    エージェント開発キット(ADK)がアップデートされました。CLI がコスト効率のよい形で ADK フレームワークを深く理解できるようになるので、AI エージェントの作成プロセスがシンプルかつ高速になります。デベロッパーは、実用的なエージェントのアイデア出し、生成、テスト、改善を会話型プロンプトからすばやく実施でき、手間を減らして、生産的な「フロー」状態を保つことができます。

    ADK + Gemini CLI: Supercharge Your Agent Building Vibe
  • 2025年7月14日 / Cloud

    エンタープライズ トゥルースの実践活用: Apigee API ハブで強力なデベロッパー ポータルを支援

    Apigee API ハブとデベロッパー ポータルは、Apigee プラットフォームの別個の部分でありながら相互に接続されており、組織がさまざまなペルソナ向けの API を発見して管理し、API の可能性を引き出し、イノベーションを加速するのに役立ちます。

    Enterprise Truth in Action: API hub Fueling Powerful Developer Portals
  • 2025年7月10日 / Gemini

    「GenAI Processors」を発表: 強力で柔軟な Gemini アプリケーションをビルド

    GenAI Processors は、Google DeepMind の新しいオープンソース Python ライブラリです。入力処理からモデル呼び出しと出力処理までのすべてのステップに一貫した「Processor」インターフェースを提供することで、シームレスなチェーンと同時実行を実現します。特にマルチモーダル入力を処理し、リアルタイムの応答性を必要とする AI アプリケーションの開発を簡素化します。

    Announcing GenAI Processors: Streamline your Gemini application development
  • 2025年6月26日 / AI

    Data Commons 用の新しい Python クライアント ライブラリで深い知見を得る

    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。

    data-commons-python-library-meta
  • 2025年6月25日 / Gemini

    Gemini 2.5 Flash-Lite によるニューラル オペレーティング システムのシミュレーション

    Gemini 2.5 Flash-Lite を使ってニューラル オペレーティング システムをシミュレーションする研究プロトタイプにより、ユーザーのインタラクションにリアルタイムで適応する UI を生成します。これは、インタラクションを追跡してコンテキストを認識したり、速度を上げるために UI をストリーミングしたり、インメモリ UI グラフを使ってステートフルを実現したりすることで可能になります。

    Behind the prototype: Simulating a neural operating system with Gemini
  • 2025年6月24日 / Kaggle

    KerasHub を使用して Hugging Face で簡単なエンドツーエンドの機械学習ワークフローを実現

    KerasHub を使用すると、さまざまな機械学習フレームワーク間でモデル アーキテクチャと重みを組み合わせることができ、Hugging Face Hub などのソース(PyTorch で作成されたものを含む)のチェックポイントを Keras モデルに読み込んで JAX、PyTorch、TensorFlow で利用できるようになります。この柔軟性により、選択したバックエンド フレームワークを完全に制御しながら、コミュニティによってファインチューニングされた幅広いモデルを活用できます。

    How to load model weights from SafeTensors into KerasHub for multi-framework machine learning
  • 2025年6月24日 / Gemini

    ロボティクスと身体性知能(Embodied Intelligence)を実現する Gemini 2.5

    コーディング、推論、空間理解を含むマルチモーダル機能が強化された Gemini 2.5 Pro および Flash が、ロボティクスに変革を起こします。この 2 つのモデルは、安全性の向上とコミュニティ アプリケーションに重点を置いており、場面の意味の理解、ロボット制御コードの生成、Live API によるインタラクティブ アプリケーションの開発に役立てることができます。

    Gemini 2.5 for robotics and embodied intelligence
  • 2025年6月10日 / Web

    Google Pay をサンドボックス化した iframe で動作させて PCI DSS v4 に準拠する

    ご購入手続きに使うページの開発や保守を行っている方なら、PCI DSS v4 をご存知かもしれません。PCI DSS v4 では、認可、整合性の保証、正当性を確認できるインベントリなど、決済ページのスクリプト管理方法が指定されています。

    Google Pay Smoother checkout