谷歌發(fā)布
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12-20
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谷歌發(fā)布會前瞻：Pixel 3唱主角 大量新品或亮相
據(jù)外媒報道，蘋果、亞馬遜以及微軟等公司都已經(jīng)舉辦了重大的秋季新品發(fā)布活動，現(xiàn)在終于輪到谷歌了。谷歌秋季發(fā)布會將于美國當?shù)貢r間 10 月 9 日在紐約舉行。
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5款硬件設備全部曝光谷歌發(fā)布會已懸念全無
騰訊科技訊 據(jù)外媒報道，下月4日，谷歌將舉辦一場發(fā)布會。此前，大家一直認為谷歌最多會推出Pixel 2和Pixel 2 XL兩款產(chǎn)品，但最新消息顯示，它們要一次帶來5款硬件產(chǎn)品?？萍疾┛虳roid Life一次曝出了本次發(fā)布會5款產(chǎn)品的圖片和價格，徹底讓谷歌保守了好久的秘密全面泄露。雖然這些傳聞還未經(jīng)證實，但從圖片來看，可信度相當高。
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無聊的谷歌發(fā)布會，在人工智能戰(zhàn)略上是否已經(jīng)迷失？
作為兩大國際科技巨頭，蘋果和谷歌的一舉一動都格外引人關注。就在剛剛過去的國慶長假期間，谷歌在美國舊金山舉辦了秋季新品發(fā)布會，國內(nèi)外科技媒體對此都進行了廣泛的報道，而在會后更是引發(fā)了不少媒體記者的討論。不過，跟今年蘋果的秋季新品發(fā)布會反響一樣，谷歌此次發(fā)布會也并沒有讓人感到驚艷，甚至有媒體記者在報道當中直指谷歌的這次發(fā)布會“有點無聊”，并感到很失望。
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10月4日谷歌發(fā)布會：“親兒子”攜大波新品登場
小編點評：好像國內(nèi)用戶大部分都是用不了谷歌的硬件產(chǎn)品……根據(jù)外媒Android Police的消息，谷歌會在10月4日召開發(fā)布會，將帶來一波新產(chǎn)品。比起上半年的I/O全球開發(fā)者大會，10月份的發(fā)布會主要是以消費級硬件為主，更貼合廣大消費者的需求。首先是代號為“Marlin”和“Sailfish”兩款新機，也就是由HTC代工的“親兒子”系列，不過這次可能要改個ID換個馬甲，不再是命名為Nexus手機，取而代之的是全新品牌Pixel和Pixel XL。除此之
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谷歌發(fā)布會預測：或有五款新品
眾所周知，谷歌已經(jīng)確認將于太平洋時間 9 月 29 日上午 9 點（北京時間 9 月 30 日凌晨）在舊金山召開新聞發(fā)布會，而現(xiàn)在離發(fā)布會召開的時間已經(jīng)不遠了。
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谷歌發(fā)布會新品全解析：年度大招
蘋果、三星、索尼和摩托羅拉在過去兩個月中都推出了新款手機，現(xiàn)在輪到谷歌了。
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谷歌發(fā)布會來了：Nexus系列+“音樂棒”
9月19日消息，谷歌秋季發(fā)布會將于美國當?shù)貢r間9月29日上午九點，在舊金山舉行。 在本次發(fā)布會上我們有可能看到分別由LG和華為打造的全新Nexus系列手機，和全新的Chromecast電視棒，以及還將推出第二代Chromecast音頻版，...
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Nexus 7二代登場！谷歌發(fā)布會新品回顧
萬眾期待的2013年谷歌新品發(fā)布會在美國時間7月24日早9點，北京時間7月25日零點在舊金山正式舉行，本屆發(fā)布會主題為“PleasejoinusforbreakfastwithSundarPichai”(請與SundarPichai一起共進早餐)，SundarPichai就是長久以為一直負責Android與Chrome項目的谷歌高級副總裁。那現(xiàn)在，我們就按照時間點的順序重新回顧一下本屆發(fā)布會吧。
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Android 4.3將出 谷歌發(fā)布會看點匯總
本月18日谷歌向各大媒體發(fā)出邀請函，邀請媒體朋友參加谷歌于本月24日(7月24日)在美國舊金山舉行的新品發(fā)布會。
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薦 谷歌發(fā)布新RL方法，性能提升巨大，o1模型已證明
谷歌DeepMind的研究人員提出了一種創(chuàng)新多輪強化學習方法——SCoRe。多數(shù)大模型不具備自我糾錯或能力較差，尤其是在數(shù)學和代碼領域在給出錯誤答案后，會一直堅持錯誤答案，影響模型的準確率。其自我糾正能力分別提升了15.6%和9.1%。
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谷歌發(fā)布新款手機 業(yè)內(nèi)人士銳評：蘋果至少落后2-3年
今天谷歌正式推出了Pixel9系列手機，搭載了一系列的AI功能，知名蘋果爆料人馬克古爾曼不禁感嘆：很難相信蘋果在AI領域至少落后了2-3年?！惫雀璧男驴頟ixel9系列手機最引人注目的是其語音助手GeminiLive，該功能與蘋果的Siri形成直接競爭。谷歌此次發(fā)布新款手機的時間也值得關注，通常在10月發(fā)布新品的谷歌，這次選擇在9月蘋果新機發(fā)布前推出，也顯示出其在AI手機市場的先發(fā)制人策略。
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谷歌發(fā)布大模型數(shù)據(jù)篩選方法：效率提升13倍，算力降低10倍
隨著GPT-4o、Gemini等多模態(tài)大模型的出現(xiàn)，對訓練數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級上升。無論是自然語言文本理解、計算機視覺還是語音識別，使用精心標注的數(shù)據(jù)集能帶來顯著的性能提升，同時大幅減少所需的訓練數(shù)據(jù)量。JEST在多個任務上都取得了顯著的數(shù)據(jù)篩選效率，例如，當過濾90%的數(shù)據(jù)時，JEST僅需使用6700萬樣本即可達到傳統(tǒng)方法使用30億樣本的性能水平，相當于效率提升13倍和算力降低了10倍，同時還能幫助大模型提升大約6%的性能。
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薦 AI日報：?谷歌發(fā)布全新Gemma 2 2B模型；字節(jié)推AI音樂產(chǎn)品海綿音樂；Runway推Gen-3 Alpha Turbo 版本；華為Pura 70系列上線AI擴圖
歡迎來到【AI日報】欄目!這里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們?yōu)槟愠尸F(xiàn)AI領域的熱點內(nèi)容，聚焦開發(fā)者，助你洞悉技術趨勢、了解創(chuàng)新AI產(chǎn)品應用。新鮮AI產(chǎn)品點擊了解：https://top.aibase.com/1、谷歌發(fā)布全新Gemma22B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo與Mixtral-8x7B谷歌推出了性能卓越的Gemma22B模型，擁有20億參數(shù)，在多種硬件環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)異。報告提出多項建議，包括責任從分發(fā)未?
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薦 AI日報：谷歌發(fā)布最強開源語言模型Gemma2；訊飛星火V4炸場；Glif作者創(chuàng)建meme梗圖生成器風靡推特
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AI視頻進入有聲時代！谷歌發(fā)布視頻生成音頻技術，效果絲滑驚艷網(wǎng)友！
Runway前腳剛發(fā)布Gen-3Alpha，Google后腳就跟了個王炸。北京時間6月18日凌晨，GoogleDeepmind發(fā)布了視頻生成音頻技術的進展，可以為視頻創(chuàng)建戲劇性的背景音樂，逼真的音效，甚至是人物之間的對話。屆時我們估計能看到AI圈“大混戰(zhàn)”——Runway的Gen-3Alpha剛生成一個視頻，隔壁V2A就給它把音樂配好了;Meme變視頻還沒玩夠呢，用戶們已經(jīng)等不及給它配上聲音了。
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谷歌發(fā)布革命性模型訓練方法HyperDreamBooth 20秒完成模型訓練
谷歌發(fā)布了一項名為HyperDreamBooth的革命性模型訓練方法，該方法在生成AI領域取得了顯著的進步，尤其是在個性化模型訓練方面。盡管這一技術具有突破性，谷歌并沒有計劃將其開源。谷歌的這一貢獻為AI領域提供了新的可能性，同時也為未來的研究和應用設定了新的標準。
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谷歌發(fā)布Gemini 1.5技術報告 詳細介紹Gemini 1.5 Pro模型架構改進情況
GoogleDeepMind發(fā)布了一份長達150頁的技術報告，詳細介紹了Gemini1.5Pro和Gemini1.5Flash兩個模型的性能特點和架構以及這個多模態(tài)大型模型的最新進展。Gemini1.5于今年2月上線，通過工程優(yōu)化、MoE架構等策略顯著提升了性能和速度。Gemini1.5的技術報告展示了谷歌在大型多模態(tài)模型領域的最新進展，其性能的提升和應用潛力為未來的AI技術發(fā)展提供了新的方向。
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薦 AI日報：百度搜索11%結果由AI生成；騰訊混元支持生成16s視頻；谷歌發(fā)布開源視覺語言模型PaliGemma；Hugging Face承諾免費提供1000萬美元GPU計算資源
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谷歌發(fā)布開源視覺語言模型PaliGemma 支持多視覺語言任務
谷歌推出了一款名為PaliGemma的開源視覺語言模型，該模型結合了圖像處理和語言理解的能力，旨在支持多種視覺語言任務，如圖像和短視頻字幕生成、視覺問答、圖像文本理解、物體檢測、文件圖表解讀以及圖像分割等。PaliGemma的關鍵特點:多任務支持:PaliGemma能夠處理多種視覺語言相關的任務，提供廣泛的應用場景。開源的特性意味著PaliGemma可以被社區(qū)廣泛地使用、改進和集成到各種產(chǎn)品和服務中。
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谷歌發(fā)布 Music AI Sandbox：根據(jù)提示制作循環(huán)
作為今年GoogleI/O2024大會的亮點之一，谷歌正式推出了名為MusicAISandbox的音樂制作工具。這一工具被稱為是音樂創(chuàng)作的新風向標，能夠通過AI提示來創(chuàng)作音樂循環(huán)，讓音樂創(chuàng)作變得更加輕松和有趣。谷歌在此次大會上還推出了其他多個人工智能音樂工具，顯示了他們在音樂領域的持續(xù)投入和創(chuàng)新。
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對標GPT4o！谷歌發(fā)布Project Astra，全民AI代理時代來啦
5月15日凌晨，谷歌召開“I/O2024”，生成式AI成為本次大會的重點并發(fā)布了一系列產(chǎn)品和多款大模型。谷歌DeepMind發(fā)布了一款全新的AI代理產(chǎn)品ProjectAstra，可以像昨天OpenAI發(fā)布的GPT4o一樣，實現(xiàn)跨文本、音頻、視頻多模態(tài)實時推理。同時為之前的智能RPA、AutoGPT等起到推波助瀾的作用擴大認知和市場范圍，極大培養(yǎng)了用戶的習慣一個全民AI代理時代已經(jīng)來臨。
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谷歌發(fā)布新型時間序列預測模型TimesFM 可預測股市、天氣等
GoogleResearch最近開發(fā)了一種創(chuàng)新的時間序列預測模型，名為TimesFM。這項技術能夠利用大量歷史數(shù)據(jù)來學習事件的模式和趨勢，進對新的、未見過的數(shù)據(jù)做出準確的預測。GoogleResearch的這一創(chuàng)新成果，無疑為時間序列預測領域帶來了新的活力和可能性。
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?谷歌發(fā)布新代碼模型Code Gemma：參數(shù)小、性能強，硬件要求低！
谷歌最近發(fā)布了面向企業(yè)、開發(fā)人員的全新代碼模型CodeGemma，該模型參數(shù)小、性能強，同時對硬件要求較低。CodeGemma共有基礎預訓練、指令微調(diào)和快速推理三個版本，在基準測試中展現(xiàn)出優(yōu)異的性能表現(xiàn)。以上為谷歌發(fā)布的CodeGemma模型的相關內(nèi)容，更多詳細信息可參考開源地址和技術報告。
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谷歌發(fā)布圖像局部重繪項目ObjectDrop 插入物體和環(huán)境完美融合
谷歌今天發(fā)布了一個名為ObjectDrop的圖像局部重繪項目，其效果令人印象深刻。這個項目成功模擬了物體對場景的影響，包括遮擋、反射和陰影，實現(xiàn)了逼真的物體移除和插入。這一成果對于圖像處理和計算機視覺領域來說，是一個重要的突破。
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薦 今日AI：suno v3模型要搶歌手飯碗？字節(jié)發(fā)布AnimateDiff-Lightning模型；谷歌發(fā)布Vlogger視頻模型；博主用AI做長篇漫畫上架騰訊
歡迎來到【今日AI】欄目!這里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們?yōu)槟愠尸F(xiàn)AI領域的熱點內(nèi)容，聚焦開發(fā)者，助你洞悉技術趨勢、了解創(chuàng)新AI產(chǎn)品應用。
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谷歌發(fā)布 “Vlogger” 視頻模型框架：單張圖片生成 10 秒視頻
谷歌最近發(fā)布了一項名為“Vlogger”的新視頻框架，可以通過僅一張圖片和錄音即可生成一個本人演講視頻。這一框架基于擴散模型，包含音頻到人體動作和文本到圖像模型兩部分。隨著技術的不斷進步和完善，相信Vlogger將在未來有更廣泛的應用和發(fā)展。
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谷歌發(fā)布Gemini 1.5 Pro模型技術報告 長文記憶能力驚人
Google發(fā)布了Gemini1.5Pro模型的技術報告，報告介紹了Gemini1.5Pro的模型架構、訓練數(shù)據(jù)與基礎設施、長文本評測和通用能力評測。Gemini1.5Pro是一個高效能的多模態(tài)混合專家模型，可以處理和分析來自數(shù)百萬Token的信息，包括長篇文檔和數(shù)小時的視頻和音頻內(nèi)容。Gemini1.5Pro在處理跨多種媒體格式的長篇信息時表現(xiàn)出色，不僅在技術性能上超越了前代產(chǎn)品展現(xiàn)出了驚人的翻譯能力，為多模態(tài)混合專家模型的發(fā)展開辟了新的可能性。
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薦 谷歌發(fā)布最新「讀屏」AI！PaLM 2-S自動生成數(shù)據(jù)，多項理解任務刷新SOTA
【新智元導讀】谷歌在語言和聲控計算機界面的漫長道路上又邁出了重要一步。最新ScreenAI視覺語言模型，能夠完成各種屏幕QA問答、總結摘要等任務。谷歌研究人員表示，ScreenAI模型還需要在一些任務上進行更多研究，以縮小與GPT-4和Gemini等更大模型的差距。
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谷歌發(fā)布可讀屏AI模型ScreenAI：可理解用戶界面和信息圖表
谷歌研究最新發(fā)布的ScreenAI標志著語言和語音控制計算機界面的又一重要進展。這一AI模型不僅能理解用戶界面和信息圖表在回答基于信息圖表的問題、總結內(nèi)容以及導航用戶界面等多項任務上，創(chuàng)下了新的性能標桿。為鼓勵更多的發(fā)展，谷歌研究計劃發(fā)布ScreenAI的評估數(shù)據(jù)集，其中ScreenQA已經(jīng)提供了包含36，000張截圖的86，000個問答對;更復雜的變體和包含截圖及其文本描述的集合將會推出。
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?谷歌發(fā)布時間感知框架MUSCATEL:圖像識別準確率提升15%
谷歌AI團隊最近發(fā)布了一項名為MUSCATEL的全新時間感知框架，旨在對抗概念漂移問題，提升圖像識別準確率。概念漂移一直是機器學習領域的難題，即數(shù)據(jù)分布隨時間變化，影響模型持續(xù)有效性。谷歌發(fā)布的MUSCATEL方法為機器學習領域的概念漂移問題提供了一種創(chuàng)新的解決方案，為模型在大規(guī)模、動態(tài)數(shù)據(jù)集中持續(xù)準確地進行分類提供了新的思路和方法。
