268 結果
2025年8月28日 / AI
Detailed prompting techniques and best practices for various applications, including photorealistic scenes, stylized illustrations, product mockups, and more using Google's newly released Gemini 2.5 Flash Image; a natively multimodal model capable of generating, editing, and composing images using text, supporting capabilities like text-to-image, image editing, style transfer, and multi-image composition.
2025年8月27日 / Gemini
Google と Zed の提携により Gemini CLI が Zed コードエディタに直接統合されました。AI 機能がこのデベロッパー向けエディタに直接組み込まれたことで、より高速かつより焦点を絞ったコーディングが可能になりました。ターミナル内でのインプレースでのコード生成、インスタント回答、自然なチャットなどのタスクで、レビュー ワークフローをシームレスに進めながら AI が生成した変更を反映できます。
2025年8月27日 / Google Labs
試験運用版デベロッパー ツールである Stax は、LLM 評価ライフサイクルを合理化することで LLM の「バイブテスト」では不十分な点に対処し、人間によるラベル付けと拡張可能な LLM-as-a-judge 自動評価ツールを介して、ユーザーが AI スタックを厳密にテストして、データ駆動型の意思決定を行えるようにします。
2025年8月26日 / Gemini
Gemini 2.5 Flash Image は最先端の画像生成および編集モデルです。Gemini の実世界の知識を活かして、複数の画像を合成し、人物の一貫性を維持し、自然言語でターゲットを絞った変換を行います。本モデルは現在、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI を通じて利用可能です。
2025年8月21日 / Gemini
Gemini Code Assist のエージェント モードを VS Code（プレビュー版）と IntelliJ（安定版）で提供開始しました。詳細な計画を提案してユーザーがレビューし承認できるようにすることで、複雑なコーディング タスクを合理化します。このインテリジェントなコラボレーション アプローチは、インライン差分や永続的なチャット履歴などの機能で強化されており、デベロッパーの生産性と効率を向上させることを目的としています。
2025年8月18日 / Gemini
Gemini API の URL コンテキスト ツールの一般提供が開始され、デベロッパーは手動アップロードの代わりにウェブ コンテンツを使用してプロンプトをグラウンディングできるようになりました。今回のリリースでは、PDF と画像へのサポートが追加されています。
2025年8月15日 / Google AI Studio
Google は、Gemini API と Google AI Studio での Imagen 4 の一般提供開始を発表しました。Imagen 4 は、テキスト レンダリングの大幅な改善を特徴とする、高度なテキスト画像変換モデルです。そしてこのたび、スピードと高速画像生成を重視して設計された新しい Imagen 4 Fast モデルが、Imagen 4 と Imagen 4 Ultra とともに利用可能になりました。Imagen 4 と Imagen 4 Ultra は、最大 2K の解像度の画像生成もサポートします。
2025年8月14日 / Gemma
Google の新しい Gemma 3 270M は、エネルギー効率、本番環境対応の量子化、強力な指示実行を提供するコンパクトな 2 億 7,000 万パラメータ モデルであり、デバイス上および研究環境におけるタスク特化型ファインチューニング向けの強力なソリューションです。
2025年8月13日 / Gemini
最新の Gemini CLI アップデートでは、VS Code 内での緊密な IDE 統合が提供され、インテリジェントでコンテキストに対応した提案やネイティブのエディタ内差分ビューが追加されました。これにより、デベロッパーは差分ビュー内で提案された変更を直接確認、修正でき、より効率的なワークフローを実現できます。
2025年8月12日 / Kaggle
Google TPU で JAX を使用し、GPT2 モデルをゼロから構築してトレーニングしましょう。これには、無料枠の Colab または Kaggle で利用できる完全な Python ノートブックを使用します。ハードウェア メッシュの定義、モデル パラメータと入力データのデータ並列処理のための分割、モデル トレーニング プロセスの最適化について学びましょう。
