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-- 190.260 关于谷歌最新发布的人工智能模型你应该知道的一切——Gemini Ultra
谷歌最近推出了备受期待的人工智能模型Gemini，它声称该模型是 比 OpenAI 的 GPT-4 大语言模型 (LLM) 更强大。 根据谷歌的说法，双子座可以在智力测验中以 “专家级别” 与人类智力竞争。
在5月的谷歌I/O会议上，首席执行官桑达尔·皮查伊推出了Gemini，它将提供三种不同的版本——Nano、Pro和Ultra。 据称 Ultra 变体是最熟练的，其性能可能会超过 GPT-4。
什么是双子座？谁造的？
谷歌最新的人工智能模型双子座是 一个强大而先进的系统，可以理解的不仅仅是文本。它还具有识别图像、视频和音频的能力。 双子座被描述为多面模型，可以 在数学和物理等领域执行复杂的任务。 此外，它还可以 使用多种编程语言创建高质量的代码。
目前可以通过谷歌巴德和谷歌 Pixel 8 访问双子座，随着时间的推移，它将逐步集成到其他谷歌服务中。
谷歌DeepMind首席执行官兼联合创始人丹尼斯·哈萨比斯表示，双子座是谷歌各团队大规模合作的结果，包括我们在谷歌研究部的同事。“它是从一开始就构建为多模态的，这意味着它可以概括和无缝理解、操作和组合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。”
与 OpenAI 的 GPT-4 相比，Gemini 的性能
谷歌宣布其 双子座超级模型 在大规模的多任务语言理解（MMLU）测试中表现优于人类专家， 得分为90％，而专家级别的分数为89.8％。 但是，谷歌的竞争对手 OpenAI GPT-4 得分仅为 86.4% 在同一个测试中。中档Gemini Pro机型仅超过了GPT-3.5，这表明两种人工智能模型之间的竞争非常激烈。
双子座是迄今为止最先进的模型之一，其真正功能将由Ultra变体的发布决定。Gemini 在包括 GPT-4 在内的其他 AI 聊天机器人模型中脱颖而出的原因是 它与生俱来的多模态特性与其他需要插件或集成才能实现此类功能的特性不同。
从 12 月 13 日起，开发者和企业客户可以通过谷歌 AI Studio 和 Google Cloud Vertex AI 中的 Gemini API 访问 Gemini Pro。安卓开发者将通过AiCore提前预览Gemini Nano。
这对谷歌的产品意味着什么？
• Bard 将利用 Gemini 进行高级推理和规划
谷歌还宣布对Bard进行重大升级，整合Gemini Pro以增强人工智能的能力。
有了双子座，Bard将迎来迄今为止最大的升级。” 巴德副总裁萧西西说。
萧说，无论是在写诗歌还是计算机代码、购物查询还是研究项目方面，双子座都提高了巴德的表演质量。
谷歌在9月份将Gmail、YouTube和其他工具整合到其Bard聊天机器人中，因为科技巨头试图说服用户相信生成式人工智能有用，并不危险，或者只是一种时尚。 这些功能与微软为其Office 365应用程序注入人工智能功能的产品非常相似，尽管这些会给客户带来额外费用，并且无法通过其搜索引擎Bing上的聊天机器人获得。
• 谷歌测试 Gemini 的搜索生成体验 (SGE)
我们已经开始试用 Gemini in Search，它可以让用户更快地使用我们的搜索生成体验 (SGE)，在美国将英语延迟减少了 40%，同时提高了质量。”
• 谷歌 Pixel 8 Pro：首款采用 Gemini Nano 内置人工智能的智能手机
谷歌的最新更新推出了先进的人工智能模型 Gemini Nano， 现已集成到 Pixel 8 Pro 智能手机中。
谷歌对Pixel 8 Pro的新更新包括利用谷歌张量G3技术和Gemini Nano的高级人工智能功能，使其成为第一款专为人工智能设计的手机。这个 '在录音机中摘要' 和 'Gboard 中的智能回复' 功能无需网络连接即可增强用户隐私。此更新还通过增强的视频稳定性、夜视视频和照片Unblur来改善摄影和视频，以获得更好的宠物图像。
此次发布会受到了好坏参半的欢迎
最重要的是，它似乎是第一个击败 GPT-4 的车型，” 宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授伊桑·莫利克在 X 上写道，“令人着迷的是，它只差一点就能做到。”
同时，艾伦人工智能研究所的研究科学家杰西·道奇写道，尽管谷歌声称其双子座的训练数据是其表现的关键， 该公司 “几乎没有提供有关其制造方式、过滤方式或内容的信息。”
昨天， $IBM Corp (IBM.US)$ 和 $Meta Platforms (META.US)$ 宣布成立人工智能联盟，这是一个由人工智能行业的50多个组织组成的开放创新联盟。值得注意的是， OpenAI、谷歌和亚马逊等早期的人工智能先驱没有加入该联盟，这可能提出一项限制其对行业影响的战略。
尽管谷歌声称双子座超越GPT-4的潜力， 它仍未准备好用于主流用途。 因此，任何明确的结论都必须推迟到进一步的开发和测试之后。
来源：谷歌 DeepMind、ZDNET、未来主义、Investopedia、商业内幕、France24、搜索引擎杂志
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