Ainsider.pl AI Newsletter #11

Premiery: Google Gemini 2.0 | OpenAI Sora | PikaLabs 2.0 | Nowe narzędzia AI

Google prezentuje Gemini 2.0: Ogromny Skok naprzód w technologii AI

Google ogłosiło premierę Gemini 2.0, która wprowadza kilka kluczowych funkcji obiecujących zrewolucjonizowanie interakcji deweloperów i firm z AI.

Oto najważniejsze informacje:

1. Gemini 2.0 Flash: Dwa razy szybszy, lepsza wydajność

Prędkość i wydajność: Gemini 2.0 Flash to nie tylko aktualizacja, ale i ogromny skok naprzód jeśli chodzi o jakość odpowidzi. Oferuje on dwukrotnie większą prędkość niż poprzednik, Gemini 1.5 Pro, osiągając jednocześnie lepsze wyniki w różnych benchmarkach.

Udoskonalone możliwości kodowania: Dzięki ulepszeniom w rozumieniu i generowaniu kodu, deweloperzy mogą teraz polegać na Gemini 2.0 Flash w celu bardziej wydajnej pomocy w kodowaniu, od zapytań SQL po złożone wykonywanie kodu, znacznie skracając czas programowania.

2. Agenci AI: Od pasywnej do aktywnej AI

Deep Learning: Ta funkcja umożliwia Gemini działanie jako asystenta badawczego, zdolnego do tworzenia kompleksowych raportów na złożone tematy z cytowaniem źródeł, usprawniając proces badawczy dla użytkowników.

Projekt Mariner: Pokazuje, jak Gemini może wykonywać zadania autonomicznie w środowisku przeglądarki, automatyzując zadania webowe z niespotykaną wcześniej dokładnością.

AI w wyszukiwarce Google: Gemini 2.0 ma ulepszyć funkcje wyszukiwania Google dzięki przeglądom AI, umożliwiając wieloetapowe rozumowanie zapytań, od matematyki po kodowanie, sprawiając, że wyszukiwanie informacji będzie bardziej wydajne.

3. Multimodalne API w czasie rzeczywistym - obsługujące streamowanie głosowe

Dynamiczna interakcja: API Multimodalne w czasie rzeczywistym umożliwia strumieniowanie dźwięku, wideo i tekstu w czasie rzeczywistym, otwierając nowe możliwości dla interaktywnych aplikacji, w których AI może dynamicznie reagować i wchodzić w interakcję z danymi wejściowymi użytkownika.

Integracja narzędzi: Deweloperzy mogą wykorzystać to API do połączenia Gemini z narzędziami takimi jak Google Search w celu pozyskiwania informacji w czasie rzeczywistym lub wykonywania kodu, zwiększając funkcjonalność aplikacji AI.

4. Jules - Asystent kodowania AI

Wyobraź sobie, że Twój zespół właśnie przeszedł przez "bug bash", pozostawiając Cię z odstraszającą listą błędów do naprawienia.

Tu wkracza Jules, eksperymentalny agent kodowania oparty na sztucznej inteligencji, napędzany przez Gemini 2.0.

Od dziś deweloperzy mogą delegować zadania kodowania Python i JavaScript do Julesa:

Autonomiczne wykonywanie zadań: Jules działa asynchronicznie, pozwalając Ci skupić się na zadaniach wyższego szczebla, podczas gdy on zajmuje się codziennymi sprawami.

Integracja z GitHub: Jules bezproblemowo integruje się z Twoim workflow GitHub, tworząc kompleksowe plany naprawiania błędów, modyfikując pliki w razie potrzeby i przygotowując pull requesty do bezpośredniego scalania poprawek.

Wydajność i precyzja: Wykorzystując moc Gemini 2.0, Jules nie tylko naprawia błędy, ale robi to z zrozumieniem szerszej bazy kodu, zapewniając, że zmiany są zarówno precyzyjne, jak i odpowiednie do kontekstu.

5. Agent Data Science w Colab: Tworzenie notebooków dla Ciebie

Na tegorocznej konferencji Google I/O zaprezentowaliśmy eksperymentalną funkcję o głębokich implikacjach dla nauki o danych i badań: Agenta Data Science na [invalid URL removed]. To narzędzie umożliwia użytkownikom przesyłanie zestawu danych i otrzymanie kompleksowych informacji w ciągu kilku minut, wszystko w ramach interaktywnego notebooka Colab.

Integracja z Gemini 2.0 w Colab Kontynuując ten sukces, Colab integruje teraz te możliwości agencji napędzane przez Gemini 2.0. Oto jak to działa:

Wejście w języku naturalnym: Wystarczy wyrazić swoje cele analizy danych w zwykłym języku, a Gemini 2.0 dynamicznie zbuduje Twój notebook. Ta automatyzacja pomaga w przyspieszeniu procesów badawczych i analizy danych.

Możesz samemu, za darmo wypróbować i używać Google AI Studio: https://aistudio.google.com/

Ostatnia aktualizacja od Google to na pewno jeden z największych updatów w historii Gen AI, dzięki której Gemini stało się prawdopodobnie najpotężniejszym dużym modelem językowym (LLM) dostępnym obecnie.

OpenAI wydało model video - Sora

OpenAI w końcu wydało model wideo SORA AI.

Generowanie video:

  • Tekst na wideo

  • Obraz na wideo

  • Wideo na wideo

Edycja wideo:

  • Storyboard: Podobnie jak w tradycyjnej produkcji filmowej, funkcja Storyboard w Sora daje użytkownikom możliwość organizowania i edytowania sekwencji wideo na osi czasu.

  • Remiks: Ta funkcja umożliwia manipulowanie elementami wideo.

  • Ponowne cięcie: Dzięki funkcji Ponowne cięcie użytkownicy mogą wyodrębnić i odizolować najważniejsze klatki z wideo.

  • Pętla: Idealna do tworzenia angażujących, powtarzających się treści, funkcja Pętla przycina i dostosowuje wideo, tak aby mogły one płynnie się powtarzać.

  • Mieszanka: Mieszanka pozwala na połączenie dwóch różnych wideo w jeden spójny klip.

  • Predefiniowane style: Twórcy mogą stosować i udostępniać niestandardowe style za pomocą predefiniowanych stylów.

Ale czy nie jest zbyt przereklamowana w tej cenie 200$ za Premium GPT, który pozwala na jakkolwiek ‘sensowną’ ilość generacji?
Zobacz tweeta →

Subscribe to keep reading

This content is free, but you must be subscribed to AinsiderPL Newsletter to continue reading.

Already a subscriber?Sign In.Not now