46 結果
2025年9月24日 / AI
Data Commons は MCP サーバーの提供開始を発表しました。これは世界中の AI デベロッパーが Data Commons の膨大な公開データセットに瞬時にアクセスし、実用できる重要なマイルストーンとなります。
2025年9月22日 / AI
Gemini CLI が、MCP サーバーを構築するための Python の主要ライブラリ、FastMCP とシームレスに連携するようになりました。この 2 つのオープンソース プロジェクト間の連携により、カスタム MCP ツールやプロンプトを Gemini CLI に直接、簡単に接続できるようになりました。
2025年9月10日 / AI
Batch API がエンベディングと OpenAI 互換性をサポートするようになりましたこのたび、Gemini Batch API を拡張して、新しくリリースされた Gemini エンベディング モ...
2025年9月9日 / AI
A2A 拡張機能を利用すると、A2A コアプロトコルを超えるカスタム機能をエージェント間通信に柔軟に追加できます。拡張により特殊な機能が実現可能になります。この拡張機能はオープンに定義、実装されます。
2025年8月12日 / Google Labs
Jules の批評家機能は、生成プロセス内で評価者としての役割を果たすことで、AI 生成コードの軽微なバグやエッジケースの見落としなどの潜在的な問題に対処します。この「批評家拡張生成」では、提案されたコードの変更は敵対的なピアレビューを受け、Jules がその出力を改善し、最終的に高品質の事前レビュー済みコードを提供できるようになります。
2025年7月30日 / Gemini
Gemini エンベディングは、特にコンテキスト エンジニアリングを通じて AI アプリケーションの機能を向上させるモデルです。コンテキスト エンジニアリングは、業界を問わずさまざまな組織でコンテキスト アウェア システムを強化するために採用されており、パフォーマンス、精度、効率性の大幅な改善をもたらしています。
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 / Kaggle
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。
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。
