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  • 2025년 9월 22일 / AI

    Gemini CLI 🤝 FastMCP: MCP 서버 개발 간소화

    Gemini CLI는 이제 MCP 서버 개발을 위한 Python의 선도적인 라이브러리인 FastMCP와 원활하게 통합됩니다. 두 오픈소스 프로젝트간 통합을 통해 사용자 설정 MCP 도구와 프롬프트를 Gemini CLI에 직접 손쉽게 연결할 수 있음을 발표하게 되어 기쁩니다!

    Gemini CLI - FastMCP metadata image
  • 2025년 9월 16일 / AI

    LangChain4j 통합을 통해 타사 언어 모델에도 개방되는 자바용 ADK

    최근 Google은 자바용 ADK(Agent Development Kit) 0.2.0 출시를 통해 LangChain4j LLM 프레임워크와의 통합을 추가했습니다. 이번 통합 덕분에...

    adk-langchain4j
  • 2025년 9월 10일 / AI

    이제 Gemini Batch API가 Embedding 및 OpenAI 호환성 지원

    이제 Batch API가 Embedding 및 OpenAI 호환성 지원오늘, 저희는 Gemini Batch API를 확장하여 새로 출시된 Gemini Embedding 모델을 지원...

    GeminiBatchAPI_16x9_RD2-V01
  • 2025년 9월 9일 / AI

    역전파를 넘어서: 과학 컴퓨팅의 새로운 지평을 여는 JAX의 기호 기반 추론 역량

    대규모 AI 모델 개발용 프레임워크로 높은 인기를 누리며 잘 알려진 JAX는 보다 광범위한 과학 분야에서도 빠르게 도입되고 있습니다. 특히 물리학 기반 머신러닝과 같이 계산 집약적...

    JAX_meta
  • 2025년 9월 9일 / AI

    A2A 확장 프로그램: 맞춤형 에이전트 기능 강화

    A2A 확장 프로그램은 핵심 A2A 프로토콜을 뛰어넘어 에이전트 간 통신에 맞춤형 기능을 추가할 수 있는 유연한 방법을 제공합니다. 이를 통해 특화된 기능을 활성화할 수 있으며 공개적으로 정의되고 구현됩니다.

    GfD_evergreen_meta
  • 2025년 9월 9일 / AI

    Genkit Go 1.0 및 향상된 AI 지원 개발 발표

    Go 개발자가 Genkit으로 성능이 뛰어나고 프로덕션 환경에서 바로 사용할 수 있는 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하고자 Genkit Go의 1.0 안정화 버전을 출시합니다. 향상된 최신 기능에는 MCP 도구 통합 및 개발 지원, 타사 모델 공급자 지원 확대, Firebase와의 AI 모니터링 프로덕션 등이 있습니다. 또한 AI 지원 사용 시 Genkit 개발 경험을 강화하는 최신 Genkit 지식과 더불어 Gemini CLI 및 Cursor와 같은 AI 개발 도구를 제공할 수 있도록 Genkit CLI의 새로운 기능도 발표할 예정입니다.

    Genkit-Go-1.0-BlogMeta
  • 2025년 9월 8일 / AI

    Veo 3 및 Veo 3 Fast – 새로운 가격, 새로운 구성, 더 나은 해상도

    오늘 세 가지 중요한 Veo 업데이트를 출시합니다. 세로 형식 출력 지원(9:16 가로세로 비율), 1080p HD 출력 지원, 저렴한 새로운 가격이 바로 그것입니다. 또한 저희는...

    veo3-generally-available-social
  • 2025년 9월 5일 / Mobile

    Google AI Edge Gallery: 이제 오디오와 Google Play에서 사용 가능

    Google AI Edge는 오디오 지원을 포함하도록 Gemma 3n 미리보기를 확장했습니다. 사용자는 Google AI Edge Gallery를 사용하여 자신의 휴대전화로 재생할 수 있습니다. 현재 Play 스토어의 공개 베타 버전으로 제공됩니다.

    google-ai-edge-gallery
  • 2025년 9월 4일 / Gemma

    EmbeddingGemma 출시: 온디바이스 임베딩을 위한 동급 최고의 개방형 모델

    EmbeddingGemma 출시: Google의 효율적인 온디바이스 AI 애플리케이션용으로 설계된 임베딩 모델이 새로 출시되었습니다. 이 개방형 모델은 MTEB 벤치마크에서 5억 개 미만의 매개변수를 기준으로 최고 순위를 기록한 텍스트 전용 다국어 임베딩 모델로, 인터넷 연결 없이 모바일 기기에서 직접 RAG 및 시맨틱 검색 같은 강력한 기능을 지원합니다.

    EmbeddingGemma_Metadata
  • 2025년 9월 4일 / AI

    파인 튜닝부터 프로덕션까지: Dataflow로 확장 가능한 임베딩 파이프라인

    효율적인 개방형 모델인 Google의 EmbeddingGemma를 Google Cloud의 Dataflow 및 벡터 데이터베이스(예: AlloyDB)와 함께 사용하여 확장 가능한 실시간 지식 수집 파이프라인을 만드는 방법을 알아보세요.

    EG+Dataflow_Metadatal