深夜狙击ChatGPT,Google 最强AI 亮相,但背后还藏了一个杀手锏
本文来自微信公众号:APPSO (ID:appsolution),作者:发现明日产品的,原文标题:《深夜狙击 ChatGPT,Google 最强 AI 亮相,但背后还藏了一个杀手锏》
就在刚刚,Gemini 2.0新模型用一记重拳暴击OpenAI。
先说结论,Gemini 2.0 Flash性能较上代有所长进,硬刚Claude 3.5 Sonnet,但今天更重要的亮点或许是基于它打造的AI Agents(智能体)。
这也得到了Deepmind CEO Demis Hassabis的强力背书:
「2025年将是AI智能体的时代,Gemini 2.0将是支撑我们基于智能体工作的最新一代模型。」
纵观今天发布的智能体项目,Google的野心昭然若揭。
以最接地气的方式渗透用户日常生活的每个场景,而当每个入口都成为可能,真正的通用型AI助手或许才刚刚开始。
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Google年底最强AI王炸来了,但还藏了一手?
不是Pro,却胜似Pro,是对Gemini 2.0 Flash的最好评价。
据官方介绍,原本主打效率和速度的Flash型号性能有所增强,不仅在多项基准测试功能超越了Gemini 1.5 Pro,而且响应速度也提升了2倍。
不过仔细看看具体的基准测试数据,倒也不用太过兴奋。Gemini 2.0 Flash在MMLU-Pro、MATH、GPQA等各方面基准测试成绩都有所提升,但得分和Claude 3.5 Sonnet差不多。
当然,今天亮相的只是Flash型号,估计Google手里的2.0 Pro才是真正的杀手锏。
与此同时,2.0 Flash还新增了许多值得关注的新功能。
除了支持图像、视频和音频等多模态输入,2.0 Flash现在还支持多模态输出,比如原生生成的图像与文本结合,以及可操控的多语言文本转语音(TTS)音频。亦或者,它还可以原生调用工具,如Google搜索等。
现在,Gemini 2.0 Flash现已在Gemini API在Google AI Studio和Vertex AI提供给开发者。而Gemini用户可以通过PC端访问Gemini 2.0 Flash。
明年初,Gemini 2.0预计将推送给更多Google产品。
博主@legit_rumors在体验Gemini 2.0 Flash过后,认为其得到的结果和Gemini-Exp-1206很相似,但要比后者要更快更强,在编程和逻辑推理能力上也大幅取胜。
网友@slow_developer让gemini-2.0-flash-exp写两段关于草莓「Strawberry」的诗歌,要求段落中却不能出现「e」,新模型的表现堪称满分。
值得一提的是,Google 2.0正是采用了Google六代TPU——Trillium训练而成,以下是Trillium与前代产品的关键改进:
训练性能提高超过4倍
推理吞吐量提高最多3倍
能源效率提升67%
每个芯片的峰值计算性能提高了4.7倍
高带宽内存(HBM)容量翻倍
芯片间互连(ICI)带宽翻倍
单个Jupiter网络结构中集成了10万个Trillium芯片
每美元的训练性能提高了2.5倍,每美元的推理性能提高了1.4倍
作为全球搜索引擎霸主,Google也发布了基于Gemini 1.5 Pro的新功能Deep Research。
类似于当下大火的深度AI搜索功能,它结合了Google的搜索专长和Gemini的高级推理能力,能够自动完成复杂的研究任务。
想象一下,假如你是一名研究生,需要准备机器人技术报告,关注自动驾驶车辆传感器趋势,需研究技术优缺点及未来发展,这通常耗时良久且需要在多个网页间交叉参考,寻找资料链接。
但现在你只需输入研究问题,Deep Research就会制定研究计划并进行多轮网络搜索,最终生成一份包含关键发现的综合报告。这份报告不仅条理清晰,还包含原始来源链接,方便用户进一步探索。
该工具目前已在Gemini Advanced平台上线,仅支持英文版本,适用于PC端,预计将在2025年初推出移动应用。
据Google AI Studio的高级产品经理Logan Kilpatrick的体验反馈,Deep Research在单次查询中就浏览分析了多达145个不同网站。
Google CEO Sundar Pichai还在公开信中写道,此前推出的AI Overviews将集成Gemini 2.0,从而提升复杂问题处理能力,本周已经进行有限测试,预计明年推广,并扩展至更多国家和语言。
会写代码、能打游戏、懂浏览器,Google新AI智能体到底强在哪?
赶在2024年的尾声,Google终于端出了AI智能体大招。
毕竟,Gemini 2.0 Flash的原生用户界面操作功能,以及其他改进,如多模态推理、长上下文理解、复杂指令的跟踪与规划、组合函数调用、原生工具使用和延迟性能的优化,所有这些功能协同工作,天然就适合AI智能体的发挥。
今天,Google发布了多款AI智能体,有早已在I/O大会上亮相的Project Astra,也有适用于浏览器的Project Mariner,还有专为开发者打造的AI编程智能体Jules。
基于Gemini 2.0构建的Project Astra具备多语言对话能力,能够更好地理解不同口音和不常见的词汇。
此外,Project Astra的记忆能力也有所改进,现在具备最多10分钟的会话内记忆,能够记住更多用户与其过去的对话,从而能够提供更加个性化的服务。
并且,通过新的流媒体功能和原生音频理解,该Project Astra还可以以接近人类对话的延迟进行语言理解。基于此,我们不妨期待一下,Project Astra能早日融入到AI智能眼镜等设备上。
第二个则是事先张扬的浏览器智能体Project Mariner。
具体来说,它能够理解并推理浏览器屏幕上的信息,包括像素和网页元素(如文本、代码和图片),然后通过Chrome扩展程序来利用这些信息帮你完成任务。
WebVoyager基准测试是一个用于评估多模态网络智能体性能的测试,主要是通过一系列复杂的基于视觉的任务,测试智能体处理图文输入、理解自然语言指令和在网站上执行动作的能力。
而Project Mariner在前者的测试中达到了83.5%的高分成绩,但在完成任务时的准确度和速度仍有待提高。
别问现在效果怎么样,问就是主打一个未来可期。
考虑到隐私风险问题,Project Mariner也没含糊,在执行某些敏感操作(如购买物品)之前,它会向用户请求最终确认。
第三个则是专为开发人员打造的AI编程智能体Jules。
Jules支持直接集成到GitHub工作流中,专治各种Bug,与其盯着满屏的Bug发愁,不如直接把问题甩给Jules。
还记得Deepmind前不久发布的基础世界模型Genie 2吗?
开局一张图,它就能生成一个3D视频游戏场景。Google也使用Gemini 2.0构建了智能体,帮助用户在视频游戏的虚拟世界中进行导航。
类似于今年爆火的AI游戏搭子,它能够通过用户游戏屏幕上的动作来给出下一步操作建议,这对于模拟经营类游戏来说,堪称刚需。
除了探索虚拟世界中的整体能力,Google还想将Gemini 2.0的空间推理能力应用于机器人身上,开发能在现实世界帮忙的智能体。
至于老生常谈的安全问题,Google这次也算是做足了功课。Gemini 2.0 Flash和一系列智能体产品,将与测试人员、外部专家以及内部的责任与安全委员会(RSC)合作,进行广泛的评估。
附上公开信全文
来自Google和Alphabet首席执行官Sundar Pichai的致辞:
信息是人类进步的核心。这是我们过去26年致力于使命的原因——组织全球信息,并使其变得可访问和有用。我们也因此不断推动人工智能的前沿,以便跨所有输入方式组织信息,并通过任何输出方式让信息真正为你所用。
去年12月,当我们推出Gemini 1.0时,这正是我们的愿景。Gemini 1.0和1.5作为首个原生多模态的模型,在多模态和长上下文的应用上取得了显著进展,能够理解文本、视频、图像、音频和代码等多种信息,并处理更多信息。
现在,成千上万的开发者正在使用Gemini进行开发。这不仅帮助我们重新构想了所有产品——包括7款拥有20亿用户的产品——并创造了新的产品。NotebookLM便是多模态和长上下文能力为用户带来便捷的一个很好的例子,也正因如此,许多人喜爱它。
在过去一年中,我们一直在投资开发更具「代理性」的模型,即这些模型能更深入地理解你周围的世界,提前多步思考,并在你的监督下为你执行任务。
今天,我们很高兴迎来新一代的模型——Gemini 2.0,它是我们迄今为止最强大的模型。通过多模态的新进展——如原生图像和音频输出——以及原生工具使用,我们能够构建新的AI智能体,使我们更接近普遍助手的愿景。
今天,我们将Gemini 2.0交到开发者和信任的测试人员手中,并加速将其应用于我们的产品,首推Gemini和搜索引擎。今天起,所有Gemini用户都可以体验Gemini 2.0 Flash实验模型。同时,我们还推出了名为「深度研究」的新功能,利用高级推理和长上下文能力,作为研究助手,探索复杂话题并为你撰写报告。目前,Gemini Advanced中已上线这一功能。
没有任何产品像搜索引擎一样被AI技术深刻改变。我们的AI Overviews已服务超过10亿用户,帮助他们提问全新的问题类型,迅速成为我们搜索引擎最受欢迎的功能之一。
接下来,我们将把Gemini 2.0的先进推理能力引入AI Overviews,处理更复杂的主题和多步骤问题,包括高级数学公式、多模态查询和编程。我们本周已开始进行有限测试,计划明年初全面推广。同时,我们将继续把AI Overviews带到更多国家和语言地区。
Gemini 2.0的进展,得益于我们十年来在AI创新领域的全栈投资。
它依托像Trillium这样的定制硬件,Trillium是我们的第六代TPU。TPU为Gemini 2.0的训练和推理提供了100%的支持,而Trillium现在已开放给客户,让他们也能基于这一硬件进行开发。
如果Gemini 1.0是为了组织和理解信息,那么Gemini 2.0则是让信息更加有用。我迫不及待地想看看这个新时代带来什么。
Sundar
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