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  • 2025年7月16日 / AI

    Unlock Gemini’s reasoning: A step-by-step guide to logprobs on Vertex AI

    The `logprobs` feature has been officially introduced in the Gemini API on Vertex AI, provides insight into the model's decision-making by showing probability scores for chosen and alternative tokens. This step-by-step guide will walk you through how to enable and interpret this feature and apply it to powerful use cases such as confident classification, dynamic autocomplete, and quantitative RAG evaluation.

    logprobs_meta
  • 2025年7月16日 / Gemini

    Simplify your Agent "vibe building" flow with ADK and Gemini CLI

    The updated Agent Development Kit (ADK) simplifies and accelerates the process of building AI agents by providing the CLI with a deep, cost-effective understanding of the ADK framework, allowing developers to quickly ideate, generate, test, and improve functional agents through conversational prompts, eliminating friction and keeping them in a productive "flow" state.

    ADK + Gemini CLI: Supercharge Your Agent Building Vibe
  • 2025年7月14日 / Cloud

    Enterprise truth in action: Apigee API hub fueling powerful Developer Portals

    The Apigee API hub and Developer Portals are distinct but interconnected parts of the Apigee platform that help organizations discover and manage APIs for different personas, unlocking API potential and accelerating innovation.

    Enterprise Truth in Action: API hub Fueling Powerful Developer Portals
  • 2025年7月10日 / Gemini

    宣布推出 GenAI Processors:构建强大而灵活的 Gemini 应用

    GenAI Processors 是 Google DeepMind 推出的一个全新开源 Python 库,旨在为从输入处理到模型调用和输出处理之间的所有步骤提供一致的“Processor”接口,以实现无缝链接和并发执行,从而简化 AI 应用的开发,特别是那些用于处理多模态输入且需要实时响应的应用。

    Announcing GenAI Processors: Streamline your Gemini application development
  • 2025年6月26日 / AI

    借助 Data Commons 新推出的 Python 客户端库,挖掘数据深层价值

    Google 发布了 Data Commons 的新 Python 客户端库。Data Commons 是一个开源的知识图谱,整合了公共统计数据,并通过提供改进的功能、支持自定义实例以及实现对海量统计变量的便捷访问,提升了数据开发者使用 Data Commons 的体验。该项目的开发过程得到了 The ONE Campaign 的支持。

    data-commons-python-library-meta
  • 2025年6月25日 / Gemini

    使用 Gemini 2.5 Flash-Lite 模拟神经操作系统

    模拟神经操作系统的研究原型能够实时生成界面,以适应用户与 Gemini 2.5 Flash-Lite 的互动,借助互动追踪实现情境感知,通过流式传输界面确保响应速度,并基于内存中的界面图实现状态保持。

    Behind the prototype: Simulating a neural operating system with Gemini
  • 2025年6月24日 / Kaggle

    结合使用 KerasHub 与 Hugging Face,轻松实现端到端机器学习工作流

    KerasHub 使用户能够混合搭配不同机器学习框架的模型架构和权重,支持将来自 Hugging Face Hub 等来源的检查点(包括使用 PyTorch 创建的检查点)加载到 Keras 模型中,并与 JAX、PyTorch 或 TensorFlow 配合使用。这种灵活性意味着,您可以充分利用大量经过社区微调的模型,同时完全掌控您所选择的后端框架。

    How to load model weights from SafeTensors into KerasHub for multi-framework machine learning
  • 2025年6月24日 / Gemini

    适用于机器人和具身智能的 Gemini 2.5

    Gemini 2.5 Pro 和 Flash 正在通过增强编码、推理以及包括空间理解在内的多模态能力,推动机器人技术的变革。这些模型将用于理解语义场景、生成机器人控制代码,以及使用 Live API 构建交互式应用。同时,这些模型也高度重视安全性提升与社区应用。

    Gemini 2.5 for robotics and embodied intelligence
  • 2025年6月10日 / Web

    为满足 PCI DSS v4 合规性,Google Pay 入驻沙盒化 iframe

    如果您正在开发或维护结算页面,您可能会遇到 PCI DSS v4,该标准要求实现特定的付款页面脚本管理,包括授权、完整性保证和有正当理由的库存。

    Google Pay Smoother checkout
  • 2025年5月28日 / Android

    在 Android WebView 中添加对 Google Pay 的支持

    现在,从 WebView 137 版及 Play 服务 25.18.30 版起,Android WebView 将支持 Google Pay,用户可在应用内嵌的网页结账流程中使用原生的 Google Pay 支付界面。

    Adding support for Google Pay within Android WebView