Postagens de Logan Kilpatrick

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  • 7 DE MARÇO DE 2025 / Gemini

    Incorporação de texto de última geração por meio da API Gemini

    O novo modelo experimental de texto Gemini Embedding, já disponível na API Gemini, alcança as mais altas classificações no placar do Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) e oferece suporte expandido a idiomas e incorporações de alta dimensão.

    Gemini spark
  • 25 DE FEVEREIRO DE 2025 / Gemini

    Comece a criar com o Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite

    O Gemini 2.0 Flash-Lite já está disponível de forma geral na API Gemini para uso em produção no Google AI Studio e para clientes empresariais na Vertex AI. O 2.0 Flash-Lite oferece desempenho aprimorado em relação ao 1.5 Flash em comparativos de mercado de raciocínio, multimodal, matemática e factualidade. Para projetos que exigem janelas de contexto longo, o 2.0 Flash-Lite é uma solução com relação custo-benefício ainda melhor devido ao preço simplificado para prompts com mais de 128 mil tokens.

    Flash Family
  • 5 DE FEVEREIRO DE 2025 / Gemini

    Gemini 2.0: Flash, Flash-Lite e Pro

    A família de modelos Gemini 2.0 está passando por atualizações significativas, incluindo o lançamento do Gemini 2.0 Flash, que já está pronto para produção e apresenta limites de utilização mais altos, desempenho melhor e preços simplificados. Os desenvolvedores também podem começar hoje mesmo a testar uma versão experimental atualizada do Gemini 2.0 Pro. Além disso, uma nova variante, chamada Gemini 2.0 Flash-Lite e projetada especificamente para cargas de trabalho em larga escala, será disponibilizada na próxima semana.

    Gemini 2.0 family expands for developers: Flash, Flash Lite and Pro
  • 25 DE NOVEMBRO DE 2024 / Gemini

    Sete exemplos de recursos multimodais do Gemini em ação

    Explore as aplicações dos recursos multimodais de IA do Gemini no mundo real, como descrições detalhadas de imagens, extração de informações, detecção de objetos, resumo de vídeos e muito mais.

    Gemini gives a detailed description of an image of a dog running through the waves at the beach
  • 8 DE NOVEMBRO DE 2024 / Gemini

    O Gemini já está acessível na biblioteca OpenAI

    Os desenvolvedores já podem acessar e criar com os mais recentes modelos Gemini por meio da biblioteca OpenAI e da API REST. Atualize seu código com três linhas para começar.

    Gemini-Social-2
  • 31 DE OUTUBRO DE 2024 / Gemini

    A API Gemini e o Google AI Studio agora oferecem o Embasamento com a Pesquisa Google

    O Embasamento com a Pesquisa Google para a API Gemini e o Google AI Studio aprimora a acurácia e a atualização das respostas do Gemini utilizando os dados da Pesquisa Google.

    GeminiGrounding_Header
  • 3 DE OUTUBRO DE 2024 / Gemini

    O Gemini 1.5 Flash-8B já está pronto para produção

    O Google está lançando (em GA) um novo modelo Gemini, o 1.5 Flash-8B, nosso menor modelo de produção com desempenho de SOTA para seu tamanho.

    Gemini 1.5 Flash -8B Social
  • 24 DE SETEMBRO DE 2024 / Gemini

    Modelos Gemini prontos para produção atualizados, redução de preços do 1.5 Pro, aumento dos limites de utilização e muito mais

    Saiba mais sobre as atualizações mais recentes dos modelos Gemini do Google, incluindo redução de preços do Gemini 1.5 Pro, aumento dos limites de utilização, melhoria do desempenho, melhoria da qualidade e muito mais.

    Gemini-15-Flash-Social (1)
  • 8 DE AGOSTO DE 2024 / Gemini

    Redução no preço do Gemini 1.5 Flash, conclusão do lançamento do ajuste e muito mais

    O Gemini 1.5 Flash já está disponível para os desenvolvedores com preços mais de 70% mais baixos. Configure o faturamento para a API Gemini no Google AI Studio e acesse outros novos recursos, como o ajuste do Flash 1.5.

    Gemini-1p5-Flash-Pricing-Metadata-CNTR@1x
  • 27 DE JUNHO DE 2024 / Gemini

    A janela de contexto do Gemini 1.5 Pro 2M, os recursos de execução de código e o Gemma 2 são disponibilizados hoje

    Os desenvolvedores agora poderão fornecer ao Gemini 1.5 Flash um conjunto de dados próprios pré-treinados e ajustá-lo para melhorar significativamente o desempenho dos modelos.

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