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  • 2025년 6월 24일 / Gemini

    노트북 강화: 이제 누구나 새로운 AI 우선 Google Colab 사용 가능

    새로운 AI 우선 Google Colab은 대화형 코딩을 위한 반복 쿼리, 자율 워크플로를 위한 차세대 Data Science Agent, 손쉬운 코드 변환 같은 기능의 개선을 통해 생산성을 향상시킵니다. 얼리 어답터들은 ML 프로젝트를 가속화하고, 코드를 더 빠르게 디버깅하며, 고품질 시각화를 손쉽게 생성하는 등 생산성을 대폭 끌어올릴 수 있었다고 전합니다.

    Supercharge your notebooks: The new AI-first Google Colab is now available to everyone
  • 2025년 6월 24일 / Kaggle

    Using KerasHub for easy end-to-end machine learning workflows with Hugging Face

    KerasHub enables users to mix and match model architectures and weights across different machine learning frameworks, allowing checkpoints from sources like Hugging Face Hub (including those created with PyTorch) to be loaded into Keras models for use with JAX, PyTorch, or TensorFlow. This flexibility means you can leverage a vast array of community fine-tuned models while maintaining full control over your chosen backend framework.

    How to load model weights from SafeTensors into KerasHub for multi-framework machine learning
  • 2025년 6월 24일 / Gemini

    Imagen 4, 이제 Gemini API와 Google AI Studio에서 사용 가능

    Google의 고급 텍스트-이미지 모델인 Imagen 4를 이제 Gemini API와 Google AI Studio에서 유료 미리보기로 사용할 수 있습니다. 특히 이미지 내 텍스트 생성에 대해 상당히 향상된 수준의 품질을 제공합니다. Imagen 4 제품군에는 일반 작업을 위한 Imagen 4와 고정밀 프롬프트 준수를 위한 Imagen 4 Ultra가 포함되어 있으며, 생성된 모든 이미지에는 보이지 않는 SynthID 워터마크가 있습니다.

    Imagen 4 is now available on Gemini API and Google AI Studio
  • 2025년 6월 23일 / Kaggle

    LLM의 다국어 혁신: 개방형 모델이 글로벌 커뮤니케이션을 지원하는 방법

    개발자들은 Gemma 같은 LLM을 다양한 언어와 문화적 컨텍스트에 맞게 조정합니다. 이를 통해 고대 문자 번역, 수학적 이해의 지역화, 가사 번역에서의 문화적 감수성 향상 등의 문제를 해결함으로써 글로벌 커뮤니케이션 격차 해소에 있어 AI의 잠재력을 입증합니다.

    Multilingual innovation in LLMs: How open models help unlock global communication
  • 2025년 6월 17일 / Gemini

    Gemini 2.5: 사고 모델 제품군 업데이트

    Google은 정식 버전으로 출시된 안정화 버전의 Gemini 2.5 Pro 및 Flash를 포함해 Gemini 2.5 모델 제품군에 대한 업데이트를 출시합니다. 저렴한 옵션을 제공하는 Flash-Lite와 더불어 새로운 Gemini 2.5 Flash-Lite '사고 모델'을 미리보기로 선보여 향상된 성능과 정확성을 제공합니다.

    Gemini 2.5: Updates to our family of thinking models
  • 2025년 5월 20일 / AI Edge

    LiteRT: 성능은 극대화하고, 사용은 간편하게

    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.

    Built with LiteRT: Maximum Performance, Simplified
  • 2025년 5월 20일 / Android

    Google I/O 2025 개발자 기조연설 중 주요 내용

    Google I/O 2025의 주요 발표 내용은 Gemini, Android, Firebase, 웹을 사용하여 개발자의 생산성을 향상시키고 AI 기반 경험을 생성하도록 설계된 새로운 여러 도구와 API, 기능을 중심으로 Google 플랫폼 전반에 걸친 개발과 Google DeepMind의 AI 모델을 활용한 혁신에 초점을 두고 있습니다.

    What you should know from the Google I/O 2025 Developer keynote
  • 2025년 5월 13일 / TensorFlow

    Keras와 Jax를 사용하여 10분 만에 추천자 시스템 개발 및 학습

    Keras Recommenders(KerasRS)는 개발자가 순위 지정 및 검색을 위한 빌딩 블록이 있는 API를 사용하여 추천 시스템을 개발하는 데 도움을 드리고자 출시된 새로운 라이브러리로, JAX, TensorFlow 또는 PyTorch 백엔드를 지원하는 pip를 통해 설치할 수 있습니다.

    Build and train a Recommender System in 10 minutes using Keras and JAX
  • 2025년 5월 9일 / Cloud

    게임 개발자를 위한 Google AI

    올해 게임 개발자 회의(GDC)에서 발표된 내용을 다시 살펴보세요. Gemma 3의 출시, Unity 플러그인, 샘플 게임 적용 사례, Google Cloud에서 생성형 AI를 활용한 게임 확장 등 Gemma와 Gemini 모델이 게임 내 AI 경험 구축에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

    Google AI for Game Developers
  • 2025년 4월 30일 / Gemma

    Gemma 설명: Gemma 3의 새로운 기능

    Gemma 3의 새로운 기능에는 이전 Gemma 모델에 비해 향상된 메모리 효율성과 더 긴 컨텍스트 처리를 위한 비전 언어 기능 및 아키텍처 변경 사항이 포함됩니다.

    What's new in Gemma-3