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  • 2025年8月14日 / Gemma

    Gemma 3 270M の概要: 超高効率 AI のためのコンパクト モデル

    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。

    Gemma 3 270M
  • 2025年8月13日 / Gemini

    Gemini CLI + VS Code: ネイティブな差分ビューとコンテキストアウェア ワークフロー

    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。

    Gemini CLI + VS Code integration
  • 2025年8月12日 / Kaggle

    JAX を使用して TPU で GPT2 モデルを無料でトレーニング

    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。

    Train a GPT2 model with JAX on TPU for free
  • 2025年8月12日 / Google Labs

    Jules の最も鋭い批評家かつ最も貴重なパートナーのご紹介

    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。

    Jules critic agent
  • 2025年8月1日 / Cloud

    進化する Google デベロッパー プログラム

    Google デベロッパー プログラムでは、ツールとコミュニティをより利用しやすくパワフルなものにするため、大幅なアップデートを実施しています。こうした強化には、新しい柔軟な月額サブスクリプション ティア、コラボレーション向けに一元化された GDP フォーラム、すべてのメンバーが利用可能な Gemini CLI のアクセス拡張などがあります。

    The Google Developer Program is evolving: New ways to join, connect, and code
  • 2025年7月31日 / AI

    Veo 3 Fast と新たな画像動画変換機能

    Google は、スピードと価格を最適化したモデル Veo 3 Fast とともに、Veo 3 と Veo 3 Fast 両方の新たな画像動画変換機能を発表します。これにより、デベロッパーはテキストや静止画像から質の高い動画コンテンツを効率的に作成できるようになります。料金設定はモデルと音声の組み込みによって異なります。これは現在、Gemini API で利用できます。

    Build with Veo 3 Fast and new image-to-video capabilities, now available in the Gemini API
  • 2025年7月30日 / Gemini

    LangExtract のご紹介: Gemini を活用した情報抽出ライブラリ

    LangExtract は非構造化テキストから情報を構造化して抽出する Gemini モデルを活用した、新しいオープンソース Python ライブラリです。正確なソース グラウンディング、制御付き生成を使用した信頼性が高く構造化された出力形式、最適化されたロングコンテキスト抽出、インタラクティブな視覚化、柔軟な LLM バックエンドのサポートを実現します。

    LangExtract_meta
  • 2025年7月30日 / Gemini

    Gemini エンベディング: RAG とコンテキスト エンジニアリングを強化

    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。

    Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering
  • 2025年7月29日 / AI

    JAX を使用したロボット工学者の取り組み: 最適制御とシミュレーションにおける効率性の追求

    Max 氏の体験談では、JAX ネイティブの LQR ソルバーである LQRax を紹介します。Brax、MJX、JaxSim などのツールを含む、成長し続ける JAX ロボット工学エコシステムを例示し、最適制御とシミュレーションにおける計算効率や、モデルベースと学習ベースのアプローチのシームレスな統合といった JAX の利点に注目していきます。

    JAX_meta
  • 2025年7月24日 / AI

    People of AI ポッドキャストのシーズン 5 がスタート: 未来を形作るビルダーたちをご紹介

    Ashley Oldacre と Christina Warren が共同ホストを務める People of AI ポッドキャストのシーズン 5 では、AI 分野で活躍するビルダーたちに焦点を当て、彼らのこれまでの歩み、課題、そして功績をご紹介します。

    People of AI Podcast – Season 5