谷歌翻墙也进不去

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  北京时间2月8日夜间,谷歌搞了一系列大动作:原本提供AI交互功能的Bard正式更名为Gemini,Gemini模型功能将全面引入谷歌产品中,包括Workspace(如Docs、Sheets、Slides)和Google Cloud等。

  这种设计,与OpenAI的ChatGPT Plus订阅服务颇为相似,后者是以每月20美元服务费提供GPT-4版本,针锋相对的意思颇为明显。

  2022年11月,ChatGPT横空出世,革新了人机交互的方式,大模型之战自此一发不可收拾,OpenAI与微软出尽了风头。

  而谷歌作为人工智能原本的先行者,为了对标ChatGPT,相继在2023年3月推出聊天机器人Bard,12月推出Gemini大模型,仍然以Bard承载功能。彼时,根据谷歌发布的基准测试,Gemini在32项性能测试标准中,有30项得分超过了GPT-4。

  随后,Google DeepMind的研究副总裁Oriol Vinyals承认,视频中的所有人类提示和AI输出都是真实的,但为简洁起见进行了缩短。

  据谷歌CEO桑达尔·皮查伊介绍,Gemini模型即将广泛出现在谷歌产品中,包括 Workspace和Google Cloud等。

  据悉,已经有超过100万人正在使用Google Workspace中Duet AI的“帮助我写作”等功能谷歌翻墙也进不去,通过Duet AI提高工作效率和创造力。接下来,Duet AI功能将被统一整合到Gemini中。

  对于Google Cloud用户来说,Duet AI也将在未来几周内更改为Gemini。Gemini将在帮助公司提高生产力、提高开发人员编码速度、帮助组织免受网络攻击等方面发挥作用。

  开发人员是每一次重大技术进步的试验田,他们同样将在Gemini生态系统中发挥重要作用。桑达尔·皮查伊表示,数十万开发人员和企业已经在使用Gemini模型进行构建,谷歌也已经在训练Gemini模型的下一次迭代。

  类似于Siri之于iOS的角色,谷歌为Android研发的App定位也是手机助手,就像用“嘿,Siri”唤醒手机一样,“嘿,谷歌”也将成为调用Android系统的新方式。

  Android用户如果想要调用Gemini,可以通过按下电源按钮、从屏幕一角滑动或者喊出“嘿,谷歌”。这将带来一种全新的叠加体验,用户可以通过唤醒Gemini,在屏幕上轻松使用大模型功能,比如为刚拍摄的照片生成标题,或者询问有关正在阅读的文章的问题。

  而原本就有Siri 助手的iOS手机,未来几周内则可以直接从Google App上使用Gemini。

  北京时间2月8日晚间开始,Gemini将在美国的Android和iOS手机上推出英语版,从下周开始,更多国家将陆续可以使用英语、日语、韩语访问Gemini。

  关于Gemini Ultra的传说已经有过铺垫,被誉为谷歌最强大、最先进的模型版本,承载着谷歌的期待与用户的好奇。

  Ultra 1.0是第一个在MMLU(大规模多任务语言理解)上优于人类专家的模型,MMLU使用57个科目的组合,包括数学、物理、历史、法律、医学和伦理等,来测试大模型的知识水平与解决问题的能力。

  Sissie Hsiao说,在第三方评估中,用户觉得Gemini Advanced是现在最受欢迎的聊天机器人。

  据谷歌官方介绍,Gemini Advanced不仅支持更长、更详细的对话,还可以更好地理解上下文提示,能够胜任更高级的编程方案,更复杂的逻辑推理、更深入的数据分析等功能。

  Gemini Advanced现已在150多个国家和地区推出了英文版,随着时间的推移,谷歌会将其扩展到更多语言。

  也就是说,原本收费9.9美元/月的Google One Premium计划,除了现有服务以外,Gemini Advanced将作为一项额外加成,以19.9美元/月的打包价一并奉上。

  谷歌还强调,他们将延续大胆与负责任并行的方式,将AI技术推向世界。而且,为了减少不安全内容或偏见等问题,谷歌很注重将安全性融入到AI产品中。在推出Gemini Advanced之前,他们进行了广泛的信任和安全检查,会根据反馈情况改进模型能力。

  在AI大模型部署中,过去一年间,谷歌确实错失了先发机会,如今推出Gemini Ultra模型,相比Gemini1.0或许有明显的升级与进步,更多真实答案要参考Google One AI Premium会员的后续反馈。

  假如双方能力相差不大,19.9美元/月Gemini Advanced,将会比20美元/月的GPT-4多了许多生态优势。

  正在紧锣密鼓训练大模型的谷歌,距离其“提供世界上最先进、最安全、最负责任的AI”的目标还有多远仍是未知数,但谷歌背靠最庞大的搜索数据库,具有海量用户优势,这些因素,或许能为其大模型竞争增加一些buff。

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