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17 DE JULHO DE 2025 / Gemini
O Veo 3, o mais recente modelo de geração de vídeo por IA do Google, já está disponível na versão de pré-lançamento paga por meio da API Gemini e do Google AI Studio. Revelado no Google I/O 2025, o Veo 3 é capaz de gerar vídeos e áudios sincronizados, incluindo diálogos, sons de fundo e até ruídos de animais. Esse modelo oferece visuais realistas, física e iluminação natural, com sincronização labial precisa e sons correspondentes à ação na tela.
16 DE JULHO DE 2025 / AI
O recurso "logprobs" foi oficialmente introduzido na API Gemini na Vertex AI. Ele fornece insights sobre a tomada de decisões do modelo, mostrando pontuações de probabilidade para tokens escolhidos e alternativos. Este guia passo a passo mostra como ativar e interpretar esse recurso e aplicá-lo a casos de uso poderosos, como classificação confiável, preenchimento automático dinâmico e avaliação quantitativa de RAG.
16 DE JULHO DE 2025 / Cloud
O objetivo do projeto Marin é expandir a definição da palavra "aberto" na área de IA para incluir todo o processo científico, e não apenas o modelo em si, ao tornar toda a jornada de desenvolvimento acessível e reproduzível. Esse esforço, habilitado pelo framework JAX e por sua ferramenta Levanter, permite escrutínio aprofundado, confiança e criação usando modelos de base para promover um futuro mais transparente na pesquisa de IA.
16 DE JULHO DE 2025 / Gemini
O Agent Development Kit (ADK) atualizado simplifica e acelera o processo de criação de agentes de IA ao proporcionar ao CLI uma compreensão profunda do framework ADK por um custo mais baixo, permitindo que os desenvolvedores idealizem, gerem, testem e melhorem agentes funcionais rapidamente por meio de prompts de conversação, eliminando os atritos e mantendo-os em um estado mental produtivo.
14 DE JULHO DE 2025 / Cloud
O hub de APIs da Apigee e os portais para desenvolvedores são partes distintas, mas interconectadas, da plataforma Apigee que ajudam as organizações a descobrir e gerenciar APIs para diferentes perfis, desbloqueando o potencial das APIs e acelerando a inovação.
14 DE JULHO DE 2025 / Gemini
O modelo de texto Gemini Embedding já está geralmente disponível na API Gemini e na Vertex AI. Esse modelo versátil tem sido classificado consistentemente em primeiro lugar no placar Multilingual do MTEB desde seu lançamento experimental, em março. Ele dá suporte a mais de 100 idiomas, tem um comprimento máximo de token de entrada de 2048 e preço de US$ 0,15 por 1 milhão de tokens de entrada.
10 DE JULHO DE 2025 / Gemini
O GenAI Processors é uma nova biblioteca Python de código aberto do Google DeepMind projetada para simplificar o desenvolvimento de aplicativos de IA, especialmente aqueles que lidam com entrada multimodal e exigem capacidade de resposta em tempo real, fornecendo uma interface "Processor" consistente para todas as etapas, desde o tratamento de entradas até as chamadas de modelos e o processamento da saída, para encadeamento contínuo e execução simultânea.
10 DE JULHO DE 2025 / Cloud
As atualizações do Firebase Studio incluem novos modos de agente, suporte fundamental ao MCP (Model Context Protocol) e integração ao Gemini CLI, tudo projetado para redefinir o desenvolvimento assistido por IA, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos de pilha completa a partir de um único prompt e integrem recursos poderosos de IA diretamente a fluxos de trabalho.
9 DE JULHO DE 2025 / Gemma
O T5Gemma é uma nova família de LLMs codificadores-decodificadores desenvolvida por meio da conversão e adaptação de modelos somente decodificadores pré-treinados com base no framework do Gemma 2. Ele oferece desempenho e eficiência superiores em comparação com seus equivalentes somente decodificadores, em particular para tarefas que exigem compreensão profunda de entradas, como resumos e traduções.
7 DE JULHO DE 2025 / Gemini
O novo modo de lote na API Gemini foi projetado para cargas de trabalho de IA de alta capacidade de processamento e não críticas em relação à latência, simplificando jobs grandes ao lidar com o agendamento e processamento. Além disso, ele torna tarefas como análise de dados, criação de conteúdo em massa e avaliação de modelos mais econômicas e escalonáveis, para que os desenvolvedores possam processar grandes volumes de dados com eficiência.
