Vertex AI 是谷歌云提供的机器学习平台服务(ML PaaS)。随着本次发布,谷歌大模型的服务已普遍可用,企业和组织现在可以将该平台的功能与自身应用进行集成。
当地时间29日,谷歌举办了Google Cloud Next 2023大会,宣布了20多款从产品更新。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
上周,谷歌公布了该公司有史以来体量最大、功能最强的 AI 模型 Gemini,这也是谷歌在推动 AI 实际落地过程中的重要一步。Gemini 模型共分为三个版本:Ultra 版、Pro 版与 Nano 版。谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini:从 Pixel 8 Pro 开始,Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统;而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google Bard。
LibreChat 使用配置文件支持 OpenAI API 兼容服务librechat.yaml。
i-am-a-bot是一款基于多个大语言模型的验证码安全评估工具,该工具提供了一个使用了多模态大语言模型(LLM)的自动化解决方案,可以帮助广大研究人员测试各种类型验证码机制的安全性。
在谷歌,科学家和工程师们致力于让人工智能对每个人都有帮助。谷歌其实长期为开源社区贡献创新成果,例如 Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold 和 AlphaCode。北京时间 2 月 21 日晚 21 点,谷歌宣布推出全球性能最强大、轻量级的开源模型系列 Gemma。
目前,不管是Gemini Pro,还是Gemini Pro Vision,都可以免费体验。
在推出最新版 Gemini 型号不到一周后,当地时间 2 月 21 日,谷歌再次公布 Gemma 项目——一个新的轻量化开放权重模型家族,自即日起已开始面向全球开放,可用于商业和研究用途。据悉,Gemma 由 Google DeepMind 及谷歌旗下其他团队开发而成,采用与 Gemini 模型相同的研究与创建技术,并因拉丁语的 gemma“宝石”一词而得名。
深入了解 Gemini API 的参数,展示如何在各种应用程序中最大化生成内容的有效性。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】这场AI大战,谷歌还有翻身的机会吗? GPT-4横空出世,让微软又双叒赢麻了! 就在同一天,谷歌向微软再开战,一口气来了个全套的: - 开放大语言模型PaLM API & MakerSuite - 生成式AI装进谷歌Workspace全家桶 - 生成式AI支持Vertex AI平台 - 新平台Generative AI App Builder 发布了这么多,足见谷歌一时的恐慌。 挑战GPT-4!PaLM API 发布 谷歌首次正式开放其PaLM
在这篇文章中,我们将探讨如何将大型语言模型 (LLM) 与关系数据库相结合,使用户能够以自然的方式询问有关其数据的问题。它演示了一个使用 Go 构建的检索增强生成 (RAG) 系统,该系统利用 PostgreSQL 和 pgvector 进行数据存储和检索。提供的代码展示了核心功能。以下是该
谷歌通过其API让企业和开发者第一次看到了其最强大的大型语言模型Gemini。该型号有三种尺寸可供选择:Ultra、Pro和Nano。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能,并对生成的目标执行基准测试。
当地时间本周二,谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关的模型更新和产品,包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供了本地音频(语音)理解功能、代码生成新模型 CodeGemma、首款自研 Arm 处理器 Axion 等等。
年MongoDB试图扩大其用户群,包括传统的数据库专业人员,但现在公司转变方向,为其NoSQL Atlas数据库服务(DBaaS)添加功能,将其打造成更完整的数据平台,以支持开发者构建生成式人工智能应用程序。
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio,并详细阐述每种方法的使用入门指南。
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族,同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK,包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门,以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
虽然圣诞节已经临近,但谷歌还在卷个不停——号称DALL·E 3最强竞品的文生图模型Imagen 2,终于重磅上线了。
先解释一个东西:MDLC模型开发生命周期。用来描述一个机器学习模型开发的全过程:从data explore到model deployment。(这词也不是什么专有名词,明显是从PDLC/SDLC拿过来用的)。
减少大型语言模型中幻觉的已验证技术之一是 检索增强生成,或 RAG。RAG 使用检索器搜索外部数据,在将提示发送到生成器(即 LLM)之前,使用上下文对提示进行增强。
8 月底,谷歌以「AI 与云科技驱动创新」为题,举办了为期三天的 Google Cloud Next ’23 大会,展示了谷歌在基础架构、数据和 AI、Workspace 协作和信息安全解决方案等全系列产品不断创新的成果。
Colima 现在是我们在 macOS 上替代 Docker Desktop 的首选方案。我们持续在几个项目中使用它来提供 Docker 容器运行时的 Lima VM,在 macOS 上配置 Docker CLI,并处理端口转发和挂载卷。Colima 可以配置为使用 containerd 作为其运行时,这也是大多数托管的 Kubernetes 服务上的运行时,可以提高重要的开发到生产环境的一致性。
I/O 2024 发生了很多事情!无论你对最新的 Gemini 应用更新感兴趣,对开发者即将推出的内容感到特别兴奋,还是迫不及待想尝试最新的生成式 AI 工具,这里几乎为每个人都提供了一些内容。不信?以下是我们在过去两天宣布的 100 件事情。
AI 工程师的三大关键趋势包括:使用低代码或无代码工具构建 AI 代理,以及结合 AI 模态。
翻译 | AI 科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组
先是前几天祭出大杀器 Gemini,发布会上的一系列 Demo 展示让人眼花缭乱。短短一周时间,现在谷歌又宣布了几个好消息:Gemini Pro 的第一个版本现在可以通过 Gemini API 访问;发布 Imagen 2;推出一系列针对医疗行业进行微调的模型 MedLM。
该示例使用Scene3D渲染将使用自定义材质的场景。场景包含一个使用自定义材质的平面模型。
本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组图片,然后导入标签或者通过 App 创建,随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
谷歌又有了大动作。在大洋彼岸的谷歌Cloud Next conference大会上,谷歌一口气发布了多款AI新品和工具,主要包括:
五个生成式 AI 推理平台,可使用开放式 LLM,如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。有些还支持针对视觉的模型。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
上个月,谷歌宣布推出 Gemini 最新、最强大的人工智能模型,旨在与 OpenAI 的 GPT 正面交锋。Gemini 在构建时考虑到了多模态,这意味着它能够理解文本、图像、视频、音频和代码。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天,谷歌发布了一系列TensorBoard API,开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件,实现自定义可视化效果。同时,谷歌还升级了TensorBoard的仪表盘。 API获取地址: https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example/blob/master/README.md 这些API有何特点?谷歌背后的目的何在?我们不妨一探究
本文将会带大家回顾 2024 Google I/O 的一篇主题演讲 “Web AI:为你的下一个项目提供的本地机器学习模型和工具”。
大数据文摘作品 编译:钱天培、龙牧雪 连发三条推特!今天凌晨时分,李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision,可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习,每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展! ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面,或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud,这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
每个JanusGraph都有一个schema,该schema由edge labels, property keys和vertex labels组成。JanusGraph的schema可以显式或隐式创建,推荐用户采用显式定义的方式。JanusGraph的schema是可以在使用过程中修改的,而且不会导致服务宕机,也不会拖慢查询速度。
一直以来,从0开始构建应用,都是一项复杂的工作。尤其是跨越手机、Web和桌面平台的程序。
当JanusGraph部署在具有多个存储后端实例的集群上时,图将被分区存储在这些后端实例上。
b.Shader分类。Shader中文翻译为“着色器”,含义是:可编程图形管线。主要分为:Vertex Shader和fragment Shader,即定点Shader和片段Shader。上面有一个概念是“图形管线”,简单解释就是:计算机处理图形显示的处理流水线。
今年 9 月,OpenAI 官宣了其首届开发者大会「OpenAI DevDay」。届时 OpenAI 团队成员将与全球各地的开发者汇聚一堂,预览全新的 AI 工具。
本设计针对目前互联网销售传统展示的现状,考虑当前市场形式,利用虚拟现实技术理论,结合计算机网络、交互设计实现一个以普通终端浏览器为载体的适用于用户或消费者需求的VR展示平台系统,打造一种全新的商品展示方式,拉近用户或者消费者于商品的距离,提供商品全面的信息,提高商品的可信度,降低交易失败的风险,带来一次愉快完美的购物体验。
此外,谷歌的AI超算平台也进行了一系列重大升级——最强TPU v5p上线、升级软件存储,以及更灵活的消费模式,都让谷歌云在AI领域的竞争力进一步提升。
最新版本的 NVIDIA TAO Toolkit 4.0通过全新的 AutoML 功能、与第三方 MLOP 服务的集成以及新的预训练视觉 AI 模型提高了开发人员的工作效率。企业版现在包括对预训练模型的完整源代码和模型权重的访问。
AI科技评论按:Google的TensorFlow是AI学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架,但由于TensorFlow最早是基于Google的需求开发的,在实际使用上也会存在如文档乱、调试难等诸多缺点,而且开发时间比较早未能及时对一些新的需求进行反应(据AI科技评论了解,由于缺乏类似PyTroch、DyNet的动态图功能,Lecun就不止一次吐槽过TensorFlow是“过时的深度学习框架”(yesterday deep learning framework)),而针对用户的需求,Google也在
fastlane 是一个用于 iOS 和 Android 开发人员自动化繁琐任务的工具,如生成屏幕截图、处理配置文件和发布应用程序。
每一次技术变革都提供了推进科学发现、加速人类进步和改善生活的机会。我相信我们现在看到的 AI 转型将是我们有生之年中最深远的一次,其影响远远超过之前的移动转型或网络转型。AI 有可能为全球各地的人们创造各种机会,从日常生活到非凡发现。
刚刚,OpenAI再次放出大招——ChatGPT可以直接打开线上数据文件,完成实时数据分析。
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