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  • 2025年5月8日 / Gemini

    Gemini 2.5 模型现在支持隐式缓存

    在 Gemini API 中推出隐式缓存扩展了现有的显式缓存 API,提供了一个“始终开启”的缓存系统。对于使用 Gemini 2.5 模型的开发者,该系统可自动节省成本,同时显式缓存 API 持续可用,以确保实现成本节省。

    Gemini 2.5 Models now support Implicit Caching
  • 2025年5月7日 / Gemini

    借助 Gemini 2.0 预览版创建和编辑图像

    Gemini 2.0 Flash 的图像生成功能预览版现已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中推出,该功能具有更高的速率限制、增强的视觉质量以及更精确的文本渲染能力,使开发人员能够创建可实现产品再语境化、图像协同编辑和动态 SKU 生成的应用。

    Generate images with Gemini 2.0 Flash in preview
  • 2025年5月6日 / Gemini

    Gemini 2.5 Pro 预览版:更卓越的编码性能

    Gemini 2.5 Pro 的更新 I/O 版预览版面向开发人员发布,具有同类最佳的前端和 UI 开发性能,在 WebDev Arena 排行榜上名列第一,并展示了视频转代码和通过启动程序更轻松地进行功能开发等应用。

    Gemini 2.5 Pro (I/O Edition): even better coding performance
  • 2025年4月30日 / Gemma

    解析 Gemma:Gemma 3 的新功能

    Gemma 3 的全新功能包括视觉语言能力,以及为提升内存效率和处理更长上下文而进行的架构改进,相较于之前的 Gemma 模型有了显著提升。

    What's new in Gemma-3
  • 2025年4月29日 / Gemini

    如何打造我们的语言能力:Little Language Lessons 利用 Gemini 的多语言功能实现个性化的语言学习

    Little Language Lessons (小小语言课)是一个利用 Gemini 的 API 和云服务来生成内容、翻译并提供文本转语音功能的项目,其中包括词汇课程、俚语练习和用于语言学习的对象识别。

    How it's made: Little Language Lessons
  • 2025年4月29日 / Cloud

    宣布在 Vertex AI 上推出 Llama 4 MaaS 的正式版

    Llama 4 是 Meta 的高级大型语言模型,现已作为 Vertex AI 上的全托管式 API 正式发布,可简化部署和管理。Llama 3.3 70B 托管式 API 也已正式发布,旨在为用户提供更大的灵活性。

    Announcing the general availability of Llama 4 MaaS on Vertex AI
  • 2025年4月28日 / Mobile

    Google Auth 平台的可用性和安全性更新

    Google Auth 平台的更新包括 OAuth 配置的变化、客户端密钥显示以及自动删除未使用的客户端,使平台更加安全且更易于使用。

    Usability and Safety Updates to Google Auth Platform
  • 2025年4月23日 / Mobile

    准备好迎接 Google I/O 大会:节目单揭晓

    Google I/O 大会日程现已发布。主旨演讲和各场专题演讲定于 5 月 20 至 21 日举行,演讲将聚焦 AI 的最新进展、Android 开发以及 Web 技术。不妨立即注册,探索完整的日程安排,并在活动期间与我们一起观看直播,点播观看专题演讲并了解 Codelab 内容。

    Google I/O 2025 program lineup
  • 2025年4月23日 / Gemini

    实现实时互动:使用 Live API 进行构建

    探索适用于 Gemini 模型的 Live API 的实际应用场景,该 API 已全新升级,新增多项增强功能,包括对实时音频、视频和文本处理的支持、改进的会话管理、对互动的更精细控制以及更丰富的输出选项。

    gemini-live-api-meta
  • 2025年4月18日 / Gemma

    Gemma 3 QAT 模型:为消费级 GPU 提供先进 AI

    int4 量化版本的 Gemma 3 模型发布,使得内存需求大为减少,用户因此可以在消费级 GPU(如 NVIDIA RTX 3090)上运行 Gemma 3 27B 等强大模型。

    Gemma 3 Quantization Aware - meta