State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3
我们将双子座扩展到可以通过模拟世界各个方面制定计划并想象新体验的世界模型。
State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3
我们正在推出一种新的，最先进的视频模型，即veo 2，并更新Imagen 3。此外，请查看我们的新实验，搅拌。
State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3
我们正在推出一种新的，最先进的视频模型，即veo 2，并更新Imagen 3。此外，请查看我们的新实验，搅拌。
State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3
我们正在推出一款全新的、最先进的视频模型 Veo 2，以及 Imagen 3 的更新。此外，请查看我们的新实验 Whisk。
State-of-the-art video and image generation with Veo 2 and Imagen 3
我们正在推出一种新的，最先进的视频模型，即veo 2，并更新Imagen 3。此外，请查看我们的新实验，搅拌。
Gemini 2.5: Our most intelligent models are getting even better
我们正在推出一种新的，最先进的视频模型，即veo 2，并更新Imagen 3。此外，请查看我们的新实验，搅拌。
Fuel your creativity with new generative media models and tools
引入了VEO 3和Imagen 4，以及一种称为Flow的新工具。
Fuel your creativity with new generative media models and tools
引入了VEO 3和Imagen 4，以及一种称为Flow的新工具。
Fuel your creativity with new generative media models and tools
引入了VEO 3和Imagen 4，以及一种称为Flow的新工具。
Fuel your creativity with new generative media models and tools
引入了VEO 3和Imagen 4，以及一种称为Flow的新工具。
Fuel your creativity with new generative media models and tools
引入了VEO 3和Imagen 4，以及一种称为Flow的新工具。
La imagen de EE. UU. ‘ha recibido un duro golpe’ a nivel turístico
在伊朗，加沙，叙利亚和也门上，特朗普总统在没有以色列的情况下向前迈进，重塑了数十年的外交政策。
Beyond Benchmarks: Why AI Evaluation Needs a Reality Check
，如果您如今一直关注AI，您可能已经看到头条新闻，报告了AI模型实现基准记录的突破性成就。从ImageNet图像识别任务到在翻译和医学图像诊断方面的超人分数，长期以来，基准一直是测量AI性能的金标准。但是，像这些数字一样令人印象深刻[…]超越基准的帖子：为什么AI评估需要现实检查首先出现在unite.ai上。
DolphinGemma: How Google AI is helping decode dolphin communication
由Google开发的大型语言模型 Div> Dolphingemma正在帮助科学家研究海豚如何交流，并希望也能找出他们在说什么。 Gemini 2.5是我们最聪明的AI模型，现在内置的思维。 我们将双子座扩展到可以通过模拟世界各个方面制定计划并想象新体验的世界模型。 我们正在推出一种新的，最先进的视频模型，即veo 2，并更新Imagen 3。此外，请查看我们的新实验，搅拌。 gemini 2.5 Pro继续受到开发人员的喜爱，作为编码的最佳模型，新更新的2.5 Flash变得更好。我们正在为模型带来新的功能，包括深思熟虑，这是2.5 Pro的实验增强推理模式。 新算法将转换计算的
Interpreting CLIP: Insights on the Robustness to ImageNet Distribution Shifts
稳健模型和非稳健模型的区别是什么？虽然对于 ImageNet 分布变化，已经表明这种稳健性差异可以主要追溯到训练数据的差异，但到目前为止，尚不清楚这在模型学习方面意味着什么。在这项工作中，我们通过探测具有各种主干（ResNets 和 ViTs）和预训练集（OpenAI、LAION-400M、LAION-2B、YFCC15M、CC12M 和 DataComp）的 16 个稳健零样本 CLIP 视觉编码器的表示空间，并将它们与较少的表示空间进行比较来弥合这一差距……
Google Wisk nytt AI-verktyg för bildgenerering
Whisk 是 Google 实验室的一项新实验，允许用户使用其他图像而不是文本提示来创建图像。这款生成式 AI 工具使用 Gemini 生成详细的字幕，并使用 Imagen 3 进行推理，让用户可以自由地重新组合主题、场景和风格来开发 […]Google Wisk 发布的用于图像生成的新 AI 工具首次出现在 AI 新闻中。
VQAScore: Evaluating and improving vision-language generative models
简介 文本到图像/视频模型（如 Midjourney、Imagen3、Stable Diffusion 和 Sora）可以根据自然语言提示生成美观、逼真的视觉效果，例如，给定“几只巨大的猛犸象走近，穿过一片雪地草地……”，Sora 会生成：但我们如何知道这些模型是否生成了我们想要的东西？例如，如果提示是“棕色的狗在树周围追逐黑色的狗”，我们如何判断模型显示的是狗“在树周围追逐”而不是“在后院玩耍”？更一般地说，我们应该如何评估这些生成模型？虽然人类可以轻松判断生成的图像是否与提示一致，但大规模的人工评估成本高昂。为了解决这个问题，我们引入了一个新的评估指标 (VQAScore) 和基准数据集
Image Data Collection for Climate Change Analysis
初学者指南埃特纳火山的卫星图像。来源：美国地质调查局 (USGS) 在 Unsplash 上的照片。I. 简介深度学习在地球观测中成功传播。它的成就导致了更复杂的架构和方法。然而，在这个过程中，我们忽略了一些重要的东西。拥有更多优质数据比拥有更好的模型更好。不幸的是，EO 数据集的开发一直很混乱。如今，它们有数百个。尽管我们努力编译数据集，但可以说它们散布在各处。此外，EO 数据已经激增以满足非常具体的需求。矛盾的是，这正是我们应该用它们前进的相反方向，特别是如果我们希望我们的深度学习模型更好地工作的话。例如，ImageNet 编译了数千张图像以更好地训练计算机视觉模型。然而，EO 数据比 I
