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  • 2025年6月24日 / Gemini

    ノートブックがパワーアップ: 新しい AI ファーストの Google Colab を全ユーザーに公開

    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。

    Supercharge your notebooks: The new AI-first Google Colab is now available to everyone
  • 2025年6月24日 / Gemini

    Gemini API と Google AI Studio で Imagen 4 を公開

    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。

    Imagen 4 is now available on Gemini API and Google AI Studio
  • 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23日 / Kaggle

    多言語 LLM のイノベーション: オープンモデルでグローバル コミュニケーションを推進する

    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。

    Multilingual innovation in LLMs: How open models help unlock global communication
  • 2025年6月17日 / Gemini

    Gemini 2.5: 思考モデル ファミリーのアップデート

    Google は Gemini 2.5 モデル ファミリーのアップデート版をリリースします。Gemini 2.5 Pro および Flash が安定版として一般提供され、新しい Gemini 2.5 Flash-Lite「思考モデル」がプレビュー版となります。パフォーマンスと精度が向上し、Flash-Lite により安価な選択肢が生まれます。

    Gemini 2.5: Updates to our family of thinking models
  • 2025年5月20日 / Android

    Google I/O 2025 デベロッパー基調講演の主なポイントを紹介

    Google I/O 2025 では、Google プラットフォームでの開発や Google DeepMind の AI モデルによるイノベーションを中心とした発表が行われました。特に注目すべき内容は、デベロッパーの生産性向上と、Gemini、Android、Firebase、ウェブを活用した AI エクスペリエンスを作成できる新しいツール、API、機能です。

    What you should know from the Google I/O 2025 Developer keynote
  • 2025年5月20日 / AI Edge

    LiteRT: シンプルさとパフォーマンスが向上

    LiteRT を改善し、モバイルデバイスの AI モデルのパフォーマンスと効率を向上させました。GPU や NPU を効果的に活用できるようになったことで、コードが大幅に削減されています。また、ハードウェア アクセラレータの選択がシンプルになるなど、オンデバイスのパフォーマンスが最適化されます。

    Built with LiteRT: Maximum Performance, Simplified
  • 2025年5月13日 / TensorFlow

    Keras と JAX を使って 10 分でレコメンデーション システムを作ってトレーニングする

    Keras Recommenders(KerasRS)は、レコメンデーション システムを開発するための新しいライブラリです。pip でインストールでき、ランキングや検索のビルディング ブロックとなる API を利用できます。JAX、TensorFlow、PyTorch バックエンドがサポートされています。

    Build and train a Recommender System in 10 minutes using Keras and JAX
  • 2025年5月9日 / Cloud

    ゲーム デベロッパー向け Google AI

    今年の Games Developer Conference(GDC)での発表内容を振り返りましょう。Gemma と Gemini の両モデルがゲームにおける AI エクスペリエンスの構築にどのように役立つかを、Gemma 3 と Unity プラグインのリリース、そのサンプルゲームへの応用、Google Cloud での生成 AI によるゲームのスケーリングなどと併せて見ていきます。

    Google AI for Game Developers
  • 2025年4月30日 / Gemma

    Gemma 徹底解説: Gemma 3 の新機能

    Gemma 3 の新機能には、ビジョン言語機能やアーキテクチャの変更が含まれています。以前の Gemma モデルよりもメモリ効率が改善され、長いコンテキストを処理できるようになっています。

    What's new in Gemma-3