Grudzień 2023 r.

Buduj z multimodalnymi Gemini. Odkryj najnowsze badania, zastosowania i nie tylko w zakresie uczenia maszynowego.

Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji Zapoznaj się z sesjami Sympozjum WiML 2023, aby poznać wszystkie najnowsze aktualizacje dla programistów, w tym przyszłość otwartych frameworków ML, generatywnych narzędzi AI i nie tylko. Obejrzyj na YouTube Buduj z nowym multimodalnym modelem Gemini Chwyć klucz API i wypróbuj możliwości wnioskowania tekstu i obrazu Gemini w Google AI Studio, dostępnym w 38 językach w ponad 180 krajach . Wypróbuj Bliźnięta Wnioskowanie z połowiczną precyzją za pomocą XNNPack podwaja wydajność wnioskowania na urządzeniu Wdrażaj funkcje oparte na sztucznej inteligencji na starszych i niższych urządzeniach, korzystając z wnioskowania zmiennoprzecinkowego w zapleczu XNNPack TensorFlow Lite dla procesorów ARM. Zapoznaj się z wzorcami zadań związanych z widzeniem komputerowym. Przeczytaj bloga Trenowanie modelu lasów decyzyjnych TensorFlow przy użyciu drzew ze wzmocnionym gradientem Wzmacnianie gradientowe jest jednym z najpotężniejszych algorytmów lasów decyzyjnych, często przewyższającym lasy losowe. Zacznij od prostego modelu i popraw błędy, dodając nowe drzewa. Obejrzyj wideo Wypróbuj kod w Colab Udoskonalanie symulacji chmur za pomocą obliczeń graficznych i XLA Dowiedz się, w jaki sposób TPU umożliwiają nowe eksperymenty obliczeniowe i znacznie powiększają próbkę symulacji dużych wirów (LES) w celu uczenia parametryzacji chmur na potrzeby globalnych modeli klimatycznych. Przeczytaj bloga Włączanie narzędzi AR na urządzeniach mobilnych dla Zakupów Google Sprawdź AR Beauty Try On, nową funkcję w wyszukiwarce Google obsługiwaną przez infrastrukturę MediaPipe, TensorFlow Lite i WebGL. Użytkownicy mobilni mogą teraz przymierzać produkty kosmetyczne bez natywnej aplikacji wyszukiwania. Przeczytaj ogłoszenie Pozostawanie w kontakcie