🌟 Google только что обновили Gemini 2.0 Flash Thinking

✅ Контекст с 1 миллионом токенов (5-х больше, чем o1 Pro)

#1 на арене чат-ботов 👑

Модель показала наивысший результат, обогнав Gemini-Exp-1206

+ 17 очков прироста по сравнению с предыдущей контрольной точкой 1219

- №1 по всем направлениям (генерации кода), за исключением управления стилем.

• AIME: 73.3%
• GPQA: 74.2%
• MMMU: 75.4%

Модель доступна в ai-gradio

pip install --upgrade "ai-gradio[gemini]"

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21

@ai_machinelearning_big_data

#google #gemini

⚡️ Обновления от Google для семейства моделей Gemini:

- На Арене Gemini-2.0-Pro (контекстное окно размером 2 млн) занимает 1-е место во всех категориях
- Gemini-2.0-Flash- 3-место в кодинге, математике и категории «Hard Prompts»
- Gemini-2.0-Flash топ-3 в категориях
- Gemini 2.0 Flash-Lite в топ-10 по всем категориям.

Что касается ризонинга, то в приложении Gemini также появилась версия Flash Thinking Experimental 2.0, которая в настоящее время так же занимает лидирующие позиции в рейтинге LM Arena .

https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-family-expands/

@ai_machinelearning_big_data


#Gemini #google #deepmind #Gemini2

⭐️ Podcastfy — это open-source инструмент, который преобразует текстовый контент в аудио подкасты с использованием синтеза речи.

Он позволяет легко создавать аудиоверсии статей или блогов, упрощая процесс создания подкастов для контент-мейкеров, блогеров или в целях обучения.

🌟 Поддерживает интеграцию с ElevenLabs, OpenAI и Edge TTS, для преобразования текста в речь.

💡 Примеры можно посмотреть здесь.

💨 Поддерживает продвинутые настройки для работы с голосами, стилем речи и другими параметрами. с генеративным контентом.

Установка:
$ pip install podcastfy

Podcastfy — удобный и простой в использовании инструмент для быстрого прототипирования решений по автоматическому созданию аудиоконтента и интеграции в более крупные ML-проекты.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

▪Github
▪Paper
▪Colab


@ai_machinelearning_big_data


#podcast #gemini #openai #elevenlabs #genai #notebooklm

✔️ Теперь Gemini 2.5 Pro теперь доступна бесплатно для всех пользователей с аккаунтом Google.


Пользуемся: http://gemini.google.com

@ai_machinelearning_big_data


#Gemini #google

🖥 ​Physics Simulations — это проект, который предоставляет интерактивные физические симуляции, сгенерированные с помощью Gemini 2.5 Pro . ​

👉 Cимуляции в проекте:

🟡Earth's Magnetic Field: Моделирует магнитное поле Земли как диполь, наклоненный на 11 градусов относительно оси вращения планеты. ​

🟡EM Solenoid: Классическая демонстрация в области электричества и магнетизма, показывающая создание магнитного поля заряженным соленоидом. ​

🟡General Relativity: Иллюстрирует теорию общей относительности Эйнштейна через визуализацию кривизны пространства-времени. ​
GitHub

🟡Planetary Orbit: Демонстрирует орбитальное движение планет и маневр Хоумана для перехода между орбитами. ​

Выглядит очень завораживающее и залипательно.

🟡Симуляции
🟡Github

@ai_machinelearning_big_data

#Gemini #threejs #Physics

📌Как Gemini превращает изучение языков в персонализированный опыт: обзор 3 экспериментов.

Представьте, что учите язык не по учебникам, а через ситуации, в которых оказываетесь каждый день. Именно эту идею воплотила команда Google в проекте Little Language Lessons— трех экспериментах на базе Gemini API, которые делают обучение живым и контекстным.

Первый эксперимент, Tiny Lesson, решает проблему «как сказать это сейчас?». Вы описываете ситуацию — например, «потерял паспорт» — и получаете словарь и фразы в формате JSON. Всё благодаря промптам, где Gemini генерирует структурированные данные: массив терминов с транскрипцией и переводом, а также советы по грамматике.

Например, если целевой язык — японский, модель сама определит, нужна ли транскрипция ромадзи, и подготовит материал за 2 API-запроса. Это не просто список слов, а готовый микрокурс под конкретный сценарий.

Второй, Slang Hang, убирает «учебникоговорение». Тут Gemini выступает как сценарист: создаёт диалоги на целевом языке с культурными нюансами и сленгом. Все генерируется одним запросом — от контекста сцены до реплик с пояснениями. Пример: диалог продавца и туриста может включать неформальные выражения, которые не найдешь в стандартных учебниках.

Правда, иногда модель ошибается или придумывает выражения, так что без проверки носителем не обойтись. Но сам подход — дать пользователю «уши» в реальных разговорах выглядит перспективно, особенно с интеграцией Cloud Translation для мгновенного перевода.

Третий, визуальный эксперимент — Word Cam. Наводите камеру на объект, и Gemini не только определяет его (bounding box), но и предлагает слова вроде «подоконник» или «жалюзи». Детекция работает через Gemini Vision, а дополнительные дескрипторы (цвет, материал, примеры употребления) подтягиваются отдельным запросом. Для изучения бытовой лексики почти идеально, хотя точность сильно зависит от качества снимка.

Во всех экспериментах задействован Text-to-Speech — озвучка слов и фраз. Но есть нюанс: для редких языков голоса зачастую звучат неестественно или не совпадают с диалектом. Например, выберете мексиканский испанский, а синтезатор выдаст акцент из Мадрида. Разработчики честно признают: это ограничение текущих API, и над ним еще работать.

Little Language Lessons — начало переосмысления процесса обучения языкам. Проекту пока не хватает тонкой настройки под лингвистическую специфику (идиомы или региональные диалекты), но основа уже заложена.

🟡Статья


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Gemini