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239 结果

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  • 2025年7月10日 / Gemini

    Announcing GenAI Processors: Build powerful and flexible Gemini applications

    GenAI Processors is a new open-source Python library from Google DeepMind designed to simplify the development of AI applications, especially those handling multimodal input and requiring real-time responsiveness, by providing a consistent "Processor" interface for all steps from input handling to model calls and output processing, for seamless chaining and concurrent execution.

    Announcing GenAI Processors: Streamline your Gemini application development
  • 2025年7月10日 / Cloud

    Advancing agentic AI development with Firebase Studio

    Updates in Firebase Studio include new Agent modes, foundational support for the Model Context Protocol (MCP), and Gemini CLI integration, all designed to redefine AI-assisted development allow developers to create full-stack applications from a single prompt and integrate powerful AI capabilities directly into their workflow.

    Advancing agentic AI development with Firebase Studio
  • 2025年7月9日 / Gemma

    T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models

    T5Gemma is a new family of encoder-decoder LLMs developed by converting and adapting pretrained decoder-only models based on the Gemma 2 framework, offering superior performance and efficiency compared to its decoder-only counterparts, particularly for tasks requiring deep input understanding, like summarization and translation.

    T5Gemma: A New Collection of Encoder-Decoder Gemma Models
  • 2025年7月7日 / Gemini

    Gemini API 中的批量模式:以更低的成本处理更多内容

    Gemini API 新推出的批量模式专为高吞吐量、对延迟时间不敏感的 AI 负载而设计,通过执行调度和处理来简化大型作业,并使数据分析、批量内容创建和模型评估等任务更具成本效益和可扩展性,从而让开发者能高效地处理大量数据。

    Scale your AI workloads with batch mode in the Gemini API
  • 2025年6月26日 / Gemma

    隆重推出 Gemma 3n:开发者指南

    Gemma 3n 模型已经全面发布,在既往 Gemma 模型的成功基础上进一步提升,并以前所未有的性能为边缘设备带来先进的设备端多模态功能。欢迎探索 Gemma 3n 的创新,包括其移动设备优先架构、MatFormer 技术、分层嵌入、KV 缓存共享以及新的音频和 MobileNet-V5 视觉编码器,并了解开发者如何立即开始使用它进行构建。

    Introducing Gemma 3n: The Developer Guide
  • 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 / Gemini

    强效助力您的笔记本电脑:全新 AI 优先的 Google Colab 现已面向所有用户开放

    全新 AI 优先的 Google Colab 通过多项功能带来的改进提高工作效率,这些功能包括支持对话式编码的迭代查询、可实现自主工作流的新一代数据科学代理,以及轻松省心的代码转换等等。尝鲜者表示他们可借助 AI 优先的 Google Colab 加速推进 ML 项目,更快调试代码并轻松创建高质量可视化内容,其工作效率因此取得飞跃式提升。

    Supercharge your notebooks: The new AI-first Google Colab is now available to everyone
  • 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