Google расширяет семейство быстрых моделей Gemini сразу тремя релизами. Разбираем, чем отличаются Flash, Flash-Lite и специализированная сборка — и где проверять факты, а где верить только официальным цифрам.
Google DeepMind показал новое поколение робо-моделей семейства Gemini Robotics. Главное обещание — управление всем корпусом робота, а не отдельными манипуляторами.
Google обновила музыкальную модель Lyria до версии 3.5 в инструменте Flow Music, добавив контроль над вокалом, текстами песен и структурой трека. Разбираем, что это меняет для тех, кто делает музыку с ИИ.
Google DeepMind позиционирует Gemini Robotics-ER как модель-«мозг» для роботов: она разбирает видео, планирует задачи и координирует несколько машин. Разбираем, что это меняет для разработчиков.
Google DeepMind заявляет, что новая модель предсказывает траектории и силу циклонов точнее классических численных моделей, а прогноз считается за минуты, а не часы. Разбираем, что за этим стоит и где подвох.
Игры стали полигоном для обучения с подкреплением: от аркад Atari, где агент видел только пиксели, до многопользовательских миров вроде EVE Online и Dota 2. Что из этого вышло за рамки развлечений.
Модели распознавания языка жестов выходят из лабораторий в приложения на смартфонах. Разбираем, что уже работает на устройстве, где точность проседает и почему сообщество глухих пока осторожно.
В сети появились сообщения о «Gemini 3.7 Flash». Проблема в том, что такой версии в официальной линейке Google на момент публикации нет. Разбираем, что реально существует и как не попасться на подделку.
Модели Google Gemini научились не просто расшифровывать речь, а размечать говорящих, отделять шум и переводить на лету. Разбираем, где это работает, а где стоит перепроверять вручную.
Google расширяет возможности Gemini по работе с видео: модель не просто описывает ролик, а разбивает его на шаги, ищет нужный момент и отвечает на вопросы по таймкодам. Разбираем, что уже доступно и где предел.
Оценки языковых моделей давно критикуют за необъективность: команды знают, какую модель тестируют, и подгоняют результат. Первые двойные слепые эксперименты пытаются это исправить.
Google представил обновление своей быстрой модели с упором на управляемость: жёсткие ограничения вывода, детальную настройку токенов и предсказуемые ответы. Разбираем, что это меняет для тех, кто строит на API.