51 결과
2025년 8월 21일 / Gemini
이제 VS Code(Preview) 및 IntelliJ(Stable)에서 사용할 수 있는 Gemini Code Assist의 Agent Mode가 사용자 검토와 승인을 위한 세부 계획을 제안함으로써 복잡한 코딩 작업을 간소화합니다. 이 지능적이고 협업적인 접근 방식은 인라인 차이 표시 및 지속적인 채팅 기록 등의 기능으로 강화되어 개발자의 생산성과 효율성 향상을 목표로 합니다.
2025년 8월 13일 / Gemini
최신 Gemini CLI 업데이트는 VS Code와 심층적으로 통합된 IDE를 제공하여 지능적이고 상황을 인식하는 제안을 받을 수 있고, 편집기 내 네이티브 비교(diff) 기능을 통해 개발자가 차이점 보기에서 직접 제안된 변경 사항을 검토 및 수정할 수 있도록 해 더 효율적인 워크플로를 지원합니다.
2025년 8월 12일 / Kaggle
무료 요금제의 Colab 또는 Kaggle에서 실행 가능한 완벽한 Python 노트북으로 Google TPU에서 JAX를 사용해 GPT2 모델을 처음부터 개발하고 학습시키세요. 하드웨어 메시를 정의하고, 모델 매개변수와 입력 데이터를 데이터 병렬 처리에 맞게 분할하고, 모델 학습 프로세스를 최적화하는 방법을 알아보세요.
2025년 7월 16일 / Cloud
Marin 프로젝트는 AI에서 ‘개방형(open)’의 개념을 단순히 모델 공유에 국한하지 않고, 전체 과학적 프로세스를 모두 접근 가능하고 재현 가능하게 만드는 것으로 확장하고자 합니다. 이러한 노력은 JAX 프레임워크와 그 Levanter 도구를 활용해, 파운데이션 모델을 깊이 있게 검토하고 신뢰하며 그를 토대로 새로운 작업을 구축할 수 있게 하여 AI 연구에 있어 보다 투명한 미래를 도모합니다.
2025년 7월 16일 / Gemini
업데이트된 ADK(에이전트 개발 키트)는 CLI에 ADK 프레임워크에 대한 심층적이고 비용 효율적인 이해를 제공함으로써 AI 에이전트 개발 프로세스를 간소화하고 가속화합니다. 덕분에 개발자는 대화형 프롬프트를 통해 신속하게 기능적인 에이전트에 대한 아이디어를 구상하고, 에이전트를 생성하고, 테스트하고, 개선할 수 있으며, 방해 요소를 없애고, 생산적인 작업의 '흐름(flow)' 상태를 유지할 수 있습니다.
2025년 7월 10일 / Gemini
GenAI 프로세서는 Google DeepMind의 새로운 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 원활한 체이닝과 동시 실행을 위해 입력 처리부터 모델 호출 및 출력 처리까지 모든 단계를 위한 일관된 'Processor' 인터페이스를 제공함으로써 AI 애플리케이션, 특히 멀티모달 입력을 처리하고 실시간 응답성을 요하는 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 설계되었습니다.
2025년 6월 26일 / Gemma
이전 Gemma 모델의 성공을 기반으로 정식 출시된 Gemma 3n 모델은 전례 없는 성능으로 에지 기기에 고급 온디바이스 멀티모달 기능을 제공합니다. 모바일 우선 아키텍처, MatFormer 기술, Per-Layer Embeddings, KV Cache Sharing, 새로운 오디오와 MobileNet-V5 비전 인코더 등 Gemma 3n의 다양한 혁신뿐만 아니라 개발자가 오늘부터 바로 Gemma 3n 모델을 사용하여 개발을 시작하는 방법을 살펴보세요.
2025년 6월 24일 / Gemini
Gemini 2.5 Pro 및 Flash는 코딩, 추론, 멀티모달 기능(공간 이해 능력 포함)을 강화하여 로봇 공학에 변화를 일으키고 있습니다. 해당 모델은 의미론적 장면 이해, 로봇 제어용 코드 생성, Live API를 통한 인터랙티브 애플리케이션 빌드를 위해 사용되며, 안전성을 개선하고 커뮤니티를 위해 기술을 활용하는 데 중점을 두고 있습니다.
2025년 5월 20일 / Gemma
Gemma 3n은 기기의 빠른 멀티모달 AI를 위해 설계된 최첨단 개방형 모델로, 최적화된 성능, 2-in-1 모델의 고유한 유연성, 오디오를 통한 확장된 멀티모달 이해 기능을 갖추고 있어 개발자가 양방향 라이브 애플리케이션과 정교한 오디오 중심 경험을 구축할 수 있도록 지원합니다.
2025년 5월 20일 / AI Edge
LiteRT는 모바일 기기에서 AI 모델의 성능과 효율을 극대화하기 위해 GPU와 NPU를 효과적으로 활용하도록 개선되었습니다. 또한 동시에 현저히 더 적은 코드로 구현이 가능하고 하드웨어 가속기 선택이 간소화되는 등 최적의 온디바이스 성능을 제공합니다.
