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  • 2025年9月5日 / Mobile

    Google AI Edge Gallery:现已支持音频并在 Google Play 上架

    Google AI Edge 已将 Gemma 3n 的预览功能扩展至支持音频。用户现在可以在自己的手机上,通过 Google AI Edge Gallery 进行体验,该应用目前已在 Play 商店推出公开测试版。

    google-ai-edge-gallery
  • 2025年7月10日 / Cloud

    借助 Firebase Studio 推动代理式 AI 开发进程

    Firebase Studio 迎来多项更新,其中包括全新代理模式、对模型上下文协议 (MCP) 的基础支持,以及 Gemini CLI 集成。所有更新都旨在重新定义 AI 辅助开发,帮助开发者通过单一提示创建全栈应用,并将强大的 AI 功能直接集成至开发者的工作流中。

    Advancing agentic AI development with Firebase Studio
  • 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
  • 2025年5月22日 / Smart Home

    将 Gemini 智能功能引入 Google Home API

    Gemini 智能功能将融入 Google Home API,让开发者触达超 7.5 亿台设备,解锁 AI 赋能的摄像头分析和自动化日常安排等高级功能。

    Bringing Gemini Intelligence to Google Home APIs - Google I/O 2025
  • 2025年5月22日 / Wallet

    探索 Google 钱包的最新功能

    Google 钱包已扩展至全球各地,并推出了数字身份证件(由新的数字凭据 API 提供支持)、卡券更新的精细通知、附近卡券通知,以及增值机会和卡券升级体验等其他功能。

    Explore the latest updates on Google Wallet - Google I/O 2025
  • 2025年5月21日 / Pay

    Google Pay 推出新功能,助力优化付款流程

    在 2025 年 Google I/O 大会上,我们发布了全新 Google Pay API 更新,旨在通过 Android WebView 集成、更灵活的 API 以及更强大的开发者工具,全面优化结账体验。

    New Google Pay features to enhance your payment flows
  • 2025年5月20日 / AI Edge

    具有多模态、RAG 和函数调用功能的设备端小型语言模型

    Google AI Edge 迎来多项最新进展,包括全新 Gemma 3 模型、更广泛的模型支持,以及设备端 RAG 和函数调用等功能,旨在让设备端生成式 AI 的功能更上一层楼。

    Google AI Edge: Small Language Models with Multimodality, RAG, and Function Calling
  • 2025年5月20日 / Android

    2025 年 Google I/O 大会开发者主题演讲:您应该了解的内容

    2025 年 Google I/O 大会重磅发布:聚焦跨 Google 平台构建内容并使用 Google DeepMind 的 AI 模型进行创新,重点关注旨在提高开发者效率的新工具、API 及功能,同时使用 Gemini、Android、Firebase 和 Web 创建 AI 驱动体验。

    What you should know from the Google I/O 2025 Developer keynote
  • 2025年5月13日 / TensorFlow

    使用 Keras 和 JAX,在 10 分钟内即可完成 Recommender 系统的构建和训练

    Keras Recommenders (KerasRS) 是新推出的库,旨在帮助开发者使用带有排名和检索基本模块的 API 构建推荐系统。该库不仅可以通过 pip 安装,还支持 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 后端。

    Build and train a Recommender System in 10 minutes using Keras and JAX