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Google 推出 Gemini 2.5 Computer Use 模型 今年早些时候,Google 就宣布了将通过 Gemini API 为开发者带来直接操控电脑界面的 AI 能力。今天,Google 正式推出了 Gemini 2.5 Computer Use模型(Gemini 2.5 Computer Use model)。 这个专门的模型基于 Gemini 2.5 Pro 强大的视觉理解与推理能力构建,可以让 AI 智能体像人类一样,直接点击、滚动、输入文字,实现与网页或应用的交互。这一技术在多个网页和移动端界面的任务基准测试中,表现超越了当前领先的同类产品,而且反应速度更快。 开发者们现在就可以通过 Gemini API,在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提前体验。

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Gemini 介绍:我们的超级 AI 模型 [译] 2023 年 12 月 6 日 让 AI 更贴近每个人的生活 来自 Google 和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 的寄语: 每一次技术革新都是推动科学突破、加快人类前进的好机会,也是改善我们的生活的大好时机。我认为,我们现在见证的 AI 革命将是我们一生中最为深远的改变,这种影响甚至超过了手机和互联网的普及。AI 的潜力无限,它不仅能够改善我们的日常生活,还能在更高层面上创造出非凡的机会。AI 将引领创新与经济的新浪潮,并以前所未有的规模推动知识、学习、创造力和生产力的提升。 我最激动的是,有机会让 AI 成为全世界每个人的得力助手。 自从我们定位为一家以 AI 为核心的公司已经八年了,这期间我们的进步速度越来越快:如今,已经有数百万人在我们的产品中使用生成式 AI,做到了一年前难以想象的事情,比如解决更复杂的问题,或是使用全新工具进行协作和创造。同时,全球的开发者和企业都在利用我们的 AI 模型和基础设施开发新的应用,实现增长。 这种势头令人振奋,但我们仅仅是开始探索 AI 的无限可能。 我们对这项工作的态度是大胆且负责任的。这意味着我们在研究上充满野心,努力开发能够为人类和社会带来巨大益处的能力,同时也在建立安全机制,并与政府和专家合作,共同应对随着 AI 能力增强所带来的风险。我们持续投入于最优秀的工具、基础模型和基础设施,并将它们应用于我们的产品及其他产品,这一切都遵循我们的AI 原则。 现在,我们准备迈出旅程的下一步,推出 Gemini,这是我们迄今为止最强大、最全面的模型,它在众多顶尖的基准测试中表现卓越。我们的第一个版本 Gemini 1.0,有多种规格:Ultra、Pro 和 Nano。这些是我们迈入 Gemini 时代的首批模型,也是我们今年初成立 Google DeepMind 时愿景的初步实现。这一新时代的模型是我们公司迄今为止在科学和工程方面的最大努力。我对未来充满期待,也相信 Gemini 将为全球人民带来无限的新机遇。 – Sundar 介绍 Gemini 由谷歌 DeepMind 的首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 代表 Gemini 团队撰写 AI 是我一生致力的工作重点,这对我许多研究同事来说也是一样。从我青少年时期开始为电脑游戏编写 AI,到作为神经科学研究者探索大脑的奥秘,我始终相信,如果能打造出更加智能的机器,我们就可以利用它们为人类带来前所未有的益处。 正是这个让 AI 负责任地赋能世界的愿景,持续驱动着我们在谷歌 DeepMind 的工作。我们长期以来一直梦想着构建新一代 AI 模型,它们的灵感来源于人类理解和与世界互动的方式。这样的 AI 不仅仅是一款智能软件,更像是一个有用且直观的专家助手或助理。 今天,我们在实现这个愿景上迈出了更大的一步。我们隆重介绍 Gemini,这是我们迄今为止开发的最强大、最通用的模型。 Gemini 是谷歌各团队大规模合作的成果,包括我们在谷歌研究部门的同事们。它是从零开始打造的多模态模型,这意味着它能够广泛地理解并流畅地处理和结合包括文本、代码、音频、图像和视频等多种类型的信息。 视频:介绍 Gemini:我们最大、最有能力的 AI 模型 Gemini 还是我们迄今为止最灵活的模型,它能够在从数据中心到移动设备的各种设备上高效运行。它的尖端技术能力将极大地改善开发者和企业用户使用 AI 构建和扩展应用的方式。 我们针对 Gemini 1.0 进行了优化,这是我们的首个版本,包括三个不同规模的型号: Gemini Ultra — 我们最大型号、能力最强的模型,适用于极其复杂的任务。 Gemini Pro — 我们最佳模型,适合跨越广泛任务范围的扩展。 Gemini Nano — 我们最高效的模型,专为设备上的任务而设计。

宝玉

114,744 views • 2 years ago

两年多前,Google 联合创始人 Sergey Brin 也曾站在 AGI House,承认 Google 在大模型上落后了,并说要追赶回来。 后来的结果大家都看到了:Gemini 一路追上来,半年前 Gemini 3 发布时,Google 至少在很多维度重新回到了第一梯队。 但六个月后,局面又变了。 这一次,仍然战斗在一线的 Sergey 再次回到 AGI House,做了一场新的 Q&A:他怎么看 AGI 和超级智能,怎么看 Transformer、世界模型和 AI for Science,Google 为什么现在重仓 coding agent,他和 Demis、Corey 在 Gemini 上到底怎么分工,以及他是否还相信 Google 能再追上来。 下面划重点: Google 重新把 coding 放到最高优先级之一。 Sergey 承认,他们可能更早就该深度关注 coding。现在 Google 已经非常专注于这个方向。 他对 Gemini 仍然有信心,但也承认竞争对手在 coding 上进步很快。 他提到,某些模型在长时间、深度 coding 任务上表现很好;而 Gemini Flash 的优势在于速度,适合交互式快速迭代。 他认为 AGI 的关键不只是“会回答问题”,而是能自我改进。 他个人更倾向于把 AGI 理解为一种能够改进自己的 AI,而不是单纯“什么人类任务都能做”。 世界模型很重要,尤其是如果 AI 要进入物理世界。 如果 AI 要做人类能做的事,就必须理解世界、预测行动后果,并和现实世界互动,这会延伸到机器人、多模态和视频模型。 Transformer 可能还没到头。 他认为 Transformer 已经从文本扩展到图像、视频等场景,而且不断演化。类似 Transformer 的架构,有可能继续走向 AGI。 他在 Google 内部的角色更像“推动者”而不是正式负责人。 Corey、Demis 等人负责组织和交付,Sergey 则不断追问团队有没有漏掉重要方向、有没有低估某些优先级。 他对“AI 会取代人类意义”没那么悲观。 他用国际象棋和围棋举例:机器超过人类后,人类并没有停止下棋,反而借助 AI 变得更强。 整体听下来,你能看到 Google 内部现在的真实焦虑和重心:AGI、自我改进、coding agent、世界模型,以及用 AI 来构建下一代 AI。 (中文字幕视频)

Michael Guo

83,927 views • 3 days ago