32 결과
2025년 8월 12일 / Google Labs
Jules의 비평가 기능은 생성 프로세스 내에서 동료 검토자 역할을 함으로써, AI로 생성된 코드에서 발생한 미묘한 버그 및 누락된 엣지 케이스와 같은 잠재적인 문제를 해결합니다. 이 '비평 기능 증강 생성'은 제안된 코드 변경 사항이 적대적일 정도로 비판적인 검토를 거쳐 Jules가 출력을 개선하고 궁극적으로는 더 우수한 품질의 사전 검토된 코드를 제공할 수 있음을 의미합니다.
2025년 7월 30일 / Gemini
Gemini Embedding 모델은 AI 애플리케이션의 성능을 개선하며, 특히 컨텍스트 엔지니어링을 통해 이를 달성하는데, 컨텍스트 엔지니어링은 현재 다양한 업계의 조직에서 컨텍스트 인식 시스템을 가동하는 데 사용되며 성능, 정확성, 효율성을 크게 발전시키고 있습니다.
2025년 6월 26일 / AI
Google은 공개 통계 데이터를 통합한 오픈소스 지식 그래프인 Data Commons를 위한 새로운 Python 클라이언트 라이브러리를 출시했습니다. 이 라이브러리는 향상된 기능, 맞춤 설정 인스턴스 지원, 방대한 통계 변수에 대한 용이한 접근성을 제공함으로써 데이터 개발자가 Data Commons를 활용하는 방식을 개선합니다. 개발에는 The ONE Campaign이 참여했습니다.
2025년 6월 24일 / Gemini
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.
2025년 6월 24일 / Kaggle
KerasHub를 사용하면 사용자는 서로 다른 머신러닝 프레임워크 사이에서 모델 아키텍처와 가중치를 혼합하고 매칭할 수 있으며, Hugging Face Hub와 같은 소스에서 체크포인트(PyTorch로 생성된 것 포함)를 Keras 모델로 로드해 JAX, PyTorch 또는 TensorFlow와 함께 사용할 수 있습니다. 이렇게 유연한 사용으로 선택한 백엔드 프레임워크에 대한 전체적인 제어 권한을 유지하면서도, 다양한 커뮤니티 미세 조정 모델을 활용할 수 있습니다.
2025년 6월 23일 / Kaggle
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.
2025년 5월 20일 / Gemini
이번 Google I/O에서 Google Colab은 재구성된 AI 우선 버전을 선보입니다. 반복 쿼리 기능이 있는 Gemini 2.5 Flash 기반 에이전트 공동작업자, 업그레이드된 Data Science Agent, 손쉬운 코드 변환, 유연한 상호작용 방법을 갖춘 AI 우선 버전은 코딩 워크플로의 대대적인 향상을 목표로 합니다.
2025년 4월 15일 / Cloud
Apigee Extension Processor는 Apigee가 gRPC 스트리밍을 관리하고 Cloud Load Balancing을 통해 Google Cloud 서비스와 통합할 수 있도록 함으로써 Apigee의 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 더욱 광범위한 백엔드 서비스에 Apigee 정책을 적용하고 Google Cloud 인프라에 대한 보안 액세스를 개선할 수 있습니다.
2025년 4월 8일 / Cloud
Google Cloud Dataflow의 관리형 I/O는 커넥터를 자동으로 최신 버전으로 업데이트하고 표준화된 API를 제공하여 Apache Beam I/O 커넥터 사용을 쉽게 만들어 줍니다. 이는 Dataflow용 커넥터를 최적화하고 효율적인 성능을 보장하며 수동 구성의 필요성을 줄여 사용자가 파이프라인 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
2025년 3월 25일 / Gemini
Google DeepMind는 Gemma를 기반으로 개발되어 치료제 물성을 예측하는 TxGemma와 Gemini 2.0 Pro를 기반으로 개발되어 고급 도구로 복잡한 연구 문제를 해결하는 Agentic-Tx를 출시합니다.
