În cele mai recente anunțuri de la @Google I/O Connect 2025, @osanseviero , Staff AI Developer Relations Engineer la @GoogleDeepMind , a dezvăluit o etapă masivă pentru familia Gemma de modele deschise de peste 180 de milioane de descărcări și 80.000+ variante construite de dezvoltatori. Construită pe aceeași tehnologie care alimentează Gemini, Gemma a devenit rapid coloana vertebrală a nenumăratelor inovații AI din întreaga lume. Sărbătorind prima aniversare în luna martie, ascensiunea Gemmei a fost alimentată de o comunitate de dezvoltatori pasionați și creativi care continuă să depășească limitele a ceea ce este posibil. De la manipularea contextului lung la suportul multilingv, familia de modele a devenit o bază pentru dezvoltatorii dornici să construiască aplicații inteligente, eficiente și conștiente de context în toate domeniile. Omar a anunțat, de asemenea, lansarea Gemma 3, acum cel mai multilingv model deschis de pe planetă, cu suport pentru peste 140 de limbi, inclusiv multe limbi indiene. De la implementări securizate folosind Shield Gemma până la descoperiri în domeniul sănătății cu Med Gemma, aceste variante personalizate remodelează industriile și permit o inteligență artificială mai sigură și mai puternică la scară largă. Și inovația nu se oprește în urmă cu doar două săptămâni, Google a lansat un model Gemma multimodal de 27 de miliarde de parametri pentru cazuri de utilizare avansate. Indiferent dacă construiți pe propriul hardware sau creați aplicații pentru asistență medicală, Gemma se dovedește a fi fundația de model deschis pentru un ecosistem global în creștere rapidă.

Folosind Adaptive Engine, @SKtelecom reglat modele deschise la fel de mici ca Gemma 3 4B pentru a depăși performanța de frontieră (GPT-4.1, 3.7 Sonnet și o4-mini) la moderarea conținutului multilingv. Cercetarea 📃 noastră și rezultatele 👇 complete

Construiește agenți de CV puternici cu noul nostru @crewAIInc și Gemini 2.5 quickstart, folosind împământarea încorporată cu Căutarea Google pentru a-ți alimenta echipajul cu o singură cheie API. În exemplu: 🔎 Cercetați-vă profilul GitHub public 🔬 Scufundați-vă în profunzime proiectele dvs. 📝 Scrieți un CV personalizat

Vezi acest demo MedGemma!

Astăzi lansăm primul nostru model Gemini Embedding, care ocupă locul #1 în clasamentul MTEB, ca model stabil disponibil în general. Are un preț de 0,15 USD pe milion de jetoane și este gata pentru utilizare în producție la scară largă!

Încântat să vă prezentăm procesoarele GenAI! O bibliotecă Python open-source de la @GoogleDeepMind care vă permite să construiți conducte AI asincrone și componibile pentru AI generativ

🏥Vă prezentăm MedGemma, partea a 2-a, inclusiv: 🔥Un MedGemma multimodal 27B 👀MedSigLIP, un codificator ușor de imagine/text pentru recuperarea/clasificarea imaginilor medicale 📜Un raport tehnic cu detalii Blog: Hârtie:

Vă prezentăm T5Gemma: următoarea generație de modele de codificator-decodor/T5! 🔧Modele de decodor adaptate pentru a fi codificator-decodor 🔥32 de modele cu combinații diferite 🤗Disponibil în Hugging Face și Kaggle

Vă prezentăm MatFormer Lab pentru Gemma 3n 🧑 🔬 Utilizați Mix-n-Match pentru a felia E4B și a crea un model cu o dimensiune personalizată între parametrii efectivi 2B și 4B Explorați compromisul calitate-dimensiune și împărtășiți-vă modelele cu comunitatea Încearcă:

MLX-VLM v0.3.0 este aici! Și aduce o mulțime de îmbunătățiri 🔥📷 semnificative Ce mai e nou: - Cuantificarea cache-ului KV - Cuantificare mixtă (adică 4 biți + 6 biți) - Adăugați suport pentru modalitatea audio în server - Gemma3n: Încorporari fixe, viziune, pixel casting, multi-task (audio + viziune) și OCR - Decodare chineză fixă - Refactorizat generează și convertește pachetul Vă mulțumim foarte mult și le mulțumim uimitorilor colaboratori mlx-vlm Neil de la LMStudio, @pcuenq și Nicekate > pip install -U mlx-vlm Vă rugăm să ne lăsați un început ⭐️