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  • 2025年9月26日 / AI

    Delight users by combining ADK Agents with Fancy Frontends using AG-UI

    Delight users by combining ADK Agents with Fancy Frontends using AG-UIFor developers building genera...

    Screens-2-banner
  • 2025年9月24日 / AI

    Introducing the Data Commons Model Context Protocol (MCP) Server: Streamlining Public Data Access for AI Developers

    Data Commons announces the availability of its MCP Server, which is a major milestone in making all of Data Commons’ vast public datasets instantly accessible and actionable for AI developers worldwide.

    BLOG-HERO-A2
  • 2025年9月24日 / AI

    Apigee Operator for Kubernetes and GKE Inference Gateway integration for Auth and AI/LLM policies

    No AI/Agents without APIs!Many users interact with generative AI daily without realizing the crucial...

    ColabCorgi_Hero
  • 2025年9月22日 / AI

    Gemini CLI 🤝 FastMCP: Simplifying MCP server development

    Gemini CLI now seamlessly integrates with FastMCP, Python's leading library for building MCP servers. We’re thrilled to announce this integration between two open-source projects that empowers you to effortlessly connect your custom MCP tools and prompts, directly to Gemini CLI!

    Gemini CLI - FastMCP metadata image
  • 2025年9月10日 / AI

    Gemini Batch API がエンベディングと OpenAI 互換性のサポートを開始

    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...

    GeminiBatchAPI_16x9_RD2-V01
  • 2025年9月9日 / AI

    A2A 拡張機能: カスタム エージェントの機能強化

    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。

    GfD_evergreen_meta
  • 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