2024: AIs Jahr des bemerkenswerten Wachstums und der Innovation
Als wir in 2025 eintreten, ist es aufregend, über die unglaublichen Fortschritte nachzudenken, die wir im Jahr 2024 gemacht haben. Durch die Start der Gemini 2.0-Modelle, die auf die Agenten-Ära zugeschnitten sind, bis zur Stärkung des kreativen Ausdrucks und von der Gestaltung neuartiger Proteinbindemittel bis hin zu fortschreitenden AI-fähigen Neurowissenschaften und Quantencomputern haben wir die Grenzen künstlicher intelligenter und mutigem und mutigem Reaktion vorangetrieben. All diese Bemühungen zielen darauf ab, KI für das Wohl der Menschheit zu nutzen.
Wie wir bereits in unserem Aufsatz erwähnt haben, warum wir uns vor zwei Jahren auf AI * konzentrieren, beruht unser Ansatz zur KI -Entwicklung in unserer Gründungsmission, um die Informationen der Welt zu organisieren und sie allgemein zugänglich und nützlich zu machen. Diese Mission fördert unser Engagement, das Leben so vieler Menschen wie möglich zu verbessern, ein Ziel, das unser Nordstern bleibt.
In unserer Überprüfung von 2024 feiern wir die bemerkenswerten Erfolge der vielen talentierten Teams bei Google, die unermüdlich daran gearbeitet haben, unsere Mission voranzutreiben. Ihre Bemühungen haben die Voraussetzungen für noch aufregendere Entwicklungen im kommenden Jahr bereitet.
Unerbittliche Innovation in Modellen, Produkten und Technologien
2024 drehte sich alles um Experimente, einen schnellen Einsatz und das Einbeziehen unserer neuesten Technologien in die Hände von Entwicklern. Im Dezember enthüllten wir die ersten Modelle unserer experimentellen Seri -Seri -Seri -Seri -Serie, die speziell für die agierende Ära entwickelt wurden. Wir haben die Dinge mit Gemini 2.0 Flash, unserem vielseitigen Arbeitstier, gefolgt von hochmodernen Prototypen aus unserer agierenden Forschung begonnen. Dazu gehören ein aktualisiertes Projekt Astra, das das Potenzial eines universellen KI -Assistenten untersucht. Project Mariner, ein früher Prototyp, der in Chrome Aktionen als experimentelle Erweiterung ausführen kann; und Jules, ein KI-angetanter Codeagenten. Wir sind bestrebt, die Fähigkeiten von Gemini 2.0 in unsere Flaggschiff -Produkte zu integrieren, und wir haben bereits begonnen, in KI -Übersichten innerhalb der Suche zu testen, die von über einer Milliarde Menschen verwendet werden, um neue Arten von Fragen zu erkunden.
Wir haben auch Deep Research eingeführt, ein neues Agentenmerkmal in Gemini Advanced, das Stunden der Forschung spart, indem sie mehrstufige Pläne zur Beantwortung komplexer Fragen erstellen und ausführen. Darüber hinaus haben wir Gemini 2.0 Flash -Thinking Experimental eingeführt, ein Modell, das seinen Denkprozess transparent zeigt. Anfang des Jahres haben wir bedeutende Fortschritte gemacht, indem wir die Fähigkeiten von Gemini in mehr Google -Produkte integriert und Gemini 1.5 Pro und Gemini 1.5 Flash auf den Markt gebracht haben. Letztere, die für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert waren, wurden aufgrund seiner kompakten Größe und Kosteneffizienz zu unserem beliebtesten Modell unter den Entwicklern.
Wir haben auch AI Studio erweitert und es als Progressive Web App (PWA) für Desktop, iOS und Android verfügbar gemacht, um Entwicklern eine robuste Reihe von Ressourcen zu bieten. Die Antwort der Öffentlichkeit auf neue Funktionen in NotebookLM, wie z. B. Audioübersichten, war fantastisch. Diese Funktionen können tiefgreifende Diskussionen aus hochgeladenem Quellmaterial erzeugen und das Lernen ansprechender machen.
Spracheingabe und -ausgabe werden in Produkten wie Gemini Live, Project Astra, Journey Voices und YouTube's Auto -Synchronisation weiterhin verfeinert und die Benutzerinteraktion verbessert.
In Übereinstimmung mit unserer Tradition, zur offenen Community beizutragen, haben wir zwei neue Modelle von Gemma veröffentlicht, unserem hochmodernen offenen Modell, das auf derselben Forschung und Technologie wie Gemini basiert. Gemma übertrafen Modelle mit ähnlich großer Größe in Bereichen wie Beantwortung, Argumentation und Codierung von Fragen. Wir haben auch Gemma Scope veröffentlicht, ein Instrument, mit dem Forscher die inneren Arbeiten von Gemma 2 verstehen können.
Wir haben Fortschritte bei der Verbesserung der Tatsache unserer Modelle gemacht und Halluzinationen reduziert. Im Dezember veröffentlichten wir Fakten Grounding, ein Benchmark, der in Zusammenarbeit mit Google DeepMind, Google Research und Kaggle entwickelt wurde, um zu bewerten, wie gut große Sprachmodelle ihre Reaktionen in bereitgestelltem Quellmaterial erregen und Halluzinationen vermeiden.
Die Fakten des Erdungsdatensatzes mit 1.719 Beispielen sollen Langformantworten testen, die in Kontextdokumenten beruhen. Wir haben führende LLMs anhand von Fakten nach der Erdung getestet und stolz darauf zu berichten, dass Gemini 2.0 Flash Experimental, Gemini 1,5 Flash und Gemini 1.5 Pro die drei besten Tatsachenfaktoren erzielten, wobei Gemini-2,0-Flash-EXP beeindruckende 83,6%erzielte. Wir haben auch die ML-Effizienz durch innovative Techniken wie blockweise paralleler Decodierung, konfidenzbasierte Verschiebung und spekulative Decodierung verbessert, die die Inferenzzeiten von LLMs beschleunigen. Diese Verbesserungen zugute kommen Google -Produkten und setzen Branchenstandards.
Im Sport haben wir Tacticai ins Leben gerufen, ein KI -System für Fußballtaktiken, das taktische Einblicke liefert, insbesondere in der Ecke.
Unser Engagement für die Forschungsführung bleibt stark. Eine WIPO-Umfrage 2010-2023 zu generativen KI-Zitaten zeigte, dass Google, einschließlich Google Research und Google DeepMind, die Zitate der zweitgrößten Institution mehr als doppelt so hoch wietlich erhielt.
In diesem WIPO -Diagramm, das auf Daten im Januar 2024 aus dem Objektiv basiert, zeigt die wesentlichen Beiträge von Alphabet zur generativen KI -Forschung in den letzten zehn Jahren. Schließlich haben wir Fortschritte mit Project Starline, unserer "Magic Window" -Technologie gemacht, die mit HP zusammengearbeitet hat, um sie zu kommerzialisieren und sie in Videokonferenzdienste wie Google Meet und Zoom zu integrieren. Stärkung der kreativen Vision mit generativer KI
Wir glauben, dass KI neue Bereiche der Kreativität freischalten kann, kreativen Ausdruck zugänglicher werden und Menschen helfen kann, ihre künstlerischen Visionen zu verwirklichen. Im Jahr 2024 haben wir eine Reihe von Updates in unsere generativen Medien -Tools eingeführt, die Bilder, Musik und Videos behandelt.
Zu Beginn des Jahres haben wir ImageFX und MusicFX, generative KI-Tools, auf die Bilder und bis zu 70-Sekunden-Audioclips aus Texteingabeaufforderungen gestartet. Bei der I/O haben wir einen Vorschau auf MusicFX DJ vorgestellt, um Live -Musikerstellung zugänglicher zu machen. Im Oktober haben wir mit Jacob Collier zusammengearbeitet, um MusicFX DJ für neue und aufstrebende Musiker zu vereinfachen. Wir haben auch unser Music AI Toolkit, die Musik-AI-Sandbox und unser Traum-Track-Experiment aktualisiert und es uns ermöglicht, mit Text-to-Music-Modellen instrumentelle Soundtracks über verschiedene Genres hinweg zu erzeugen.
Später im Jahr haben wir Veo 2 und Imageen 3, unsere neuesten Bild- und Video -Modelle, veröffentlicht. Imageen 3, unser Text-zu-Image-Modell von höchster Qualität, erzeugt Bilder mit überlegenen Details, Beleuchtung und weniger Artefakten. Veo 2 zeigte ein besseres Verständnis der praktischen Physik und der menschlichen Bewegung, was den Realismus verbesserte. Veo 2 markiert einen signifikanten Fortschritt in der hochwertigen Videogenerierung. Wir untersuchten weiterhin das Potenzial der KI bei der Bearbeitung und kontrollierten es mit dem Steuern von Attributen wie Transparenz und Rauheit von Objekten.
Diese Beispiele zeigen die Fähigkeit der KI, Materialeigenschaften mithilfe der synthetischen Datenerzeugung zu bearbeiten. In der Audiogeneration haben wir die V2A-Technologie (Video-to-Audio) verbessert und dynamische Klanglandschaften aus Texteingabeaufforderungen basierend auf der Aktion auf dem Bildschirm generiert, die mit AI-generiertem Video von VEO kombiniert werden können.
Spiele bieten einen perfekten Spielplatz für kreative Erkundungs- und Trainingskörper -Agenten. Im Jahr 2024 haben wir Genie 2 eingeführt, ein Foundation World -Modell, das verschiedene, spielbare 3D -Umgebungen für das Training und die Bewertung verkörperter Wirkstoffe erzeugt. Dies folgte dem Start von SIMA, das natürliche Anweisungen in verschiedenen Videospieleinstellungen folgen kann.
Die Architektur der Intelligenz: Fortschritte in Robotik, Hardware und Computing
Da unsere multimodalen Modelle die Physik der Welt besser verstehen, ermöglichen sie aufregende Fortschritte in der Robotik. Wir kommen unserem Ziel von fähigeren und hilfsbereiteren Robotern näher.
Mit Aloha entfesselte unser Roboter die Aufgaben wie das Binden von Schnürsenkel, das Aufhängen von Hemden, das Reparieren anderer Roboter, das Einfügen von Zahnrädern und die Reinigung von Küchen. Zu Beginn des Jahres haben wir Autort, Sara-RT und RT-Trajektorie eingeführt. Erweiterungen unserer Robotik-Transformatoren arbeiten dazu, Roboter zu helfen, ihre Umgebungen besser zu navigieren und schnellere Entscheidungen zu treffen. Wir haben auch Aloha Unleashed veröffentlicht, Roboter beigebracht, zwei Arme zu koordinieren, und Demostart, das das Verstärkungslernen verwendet, um die reale Leistung auf einer Roboterhand mit mehreren Fingern mit Simulationen zu verbessern.
Robotertransformator 2 (RT-2) lernt sowohl aus Web- als auch aus Robotikdaten, sodass sie Aufgaben wie eine Erdbeere in einer Schüssel ausführen können. Über die Robotik hinaus revolutioniert unsere Alphachip -Verstärkungs -Lernmethode die Chip -Bodenpflanzen für Rechenzentren und Smartphones. Wir haben einen vorgeborenen Kontrollpunkt veröffentlicht, um die externe Einführung der Open-Source-Veröffentlichung von Alphachip zu erleichtern. Wir haben auch Trillium, unsere TPU der sechsten Generation, für Google Cloud-Kunden zur Verfügung gestellt und zeigen, wie KI das Chip-Design verbessern kann. Alphachip lernt, Chip -Layouts zu optimieren und sich mit jedem Design zu verbessern. Unsere Forschung befasste sich auch mit der Fehlerkorrektur in Quantencomputern. Im November haben wir Alphaqubit gestartet, einen Decoder auf AI-basierten Decoder, der Quantencomputerfehler mit hoher Genauigkeit identifiziert. Diese Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und Google Research beschleunigte den Fortschritt zu zuverlässigen Quantencomputern. In Tests reduzierte Alphaqubit die Fehler im Vergleich zu Tensor -Netzwerkmethoden um 6% und um 30% im Vergleich zur korrelierten Übereinstimmung.
Im Dezember enthüllte das Google Quantum AI -Team Willow, unseren neuesten Quantenchip. Willow kann in weniger als fünf Minuten eine Benchmark -Berechnung durchführen, die die schnellsten Supercomputer von heute in 10 Septillionen Jahren benötigen. Mithilfe der Quantenfehlerkorrektur halbierte Willow die Fehlerrate halbiert, erreichte einen Meilenstein, der als "unterhalb der Schwelle" bezeichnet wird und den Durchbruch der Physik (Durchbruch des Jahres ausgezeichnet hat.
Willow zeigt eine modernste Leistung im Quantencomputer. Neue Lösungen aufdecken: Fortschritte in Wissenschaft, Biologie und Mathematik
Wir beschleunigten den wissenschaftlichen Fortschritt weiterhin mit KI und veröffentlichten Tools und Papiere, die die Macht der KI bei der Weiterentwicklung von Wissenschaft und Mathematik demonstrieren. Hier sind einige Highlights:
Im Januar haben wir Alphageometrie eingeführt, ein KI -System zur Lösung komplexer Geometrieprobleme. Unsere aktualisierten Alphageometrie 2 und Alphaprof, ein auf Verstärkungslern basierendes System für formales mathematisches Denken, erzielte bei der internationalen mathematischen Olympiade im Juli 2024 die Silbermedaillengewinnerin.
Alphageometrie 2 löste das Problem 4 der internationalen mathematischen Olympiade im Juli 2024 in nur 19 Sekunden und beweist, dass ζkil + ∠xpy 180 ° entspricht. In Zusammenarbeit mit isomorphen Labors haben wir Alphafold 3 eingeführt, das die Struktur und die Wechselwirkungen der Lebensmoleküle vorhersagt, um unser Verständnis von Biologie und Arzneimittelentdeckung zu verändern. Die fortschrittliche Architektur und das Training von Alphafold 3 decken alle Moleküle des Lebens, von Proteinen bis zu DNA. Wir haben auch signifikante Fortschritte beim Proteindesign mit Alphaproteo gemacht, einem AI-System zur Erzeugung von hochfesten Proteinbindemitteln, die zu neuen Arzneimitteln und Biosensoren führen könnte. Alphaproteo kann neue Proteinbindemittel für verschiedene Zielproteine entwerfen. In Zusammenarbeit mit Harvards Lichtman Lab haben wir eine Kartierung eines Stücks des menschlichen Gehirns, eine erste seiner Art, hergestellt und es Forschern zur Verfügung gestellt. Dies folgt unserer jahrzehntelangen Anstrengung bei Connectomics und erstreckt sich nun auf die menschliche Hirnkartierung.
Dieses Gehirnkartierungsprojekt zeigt Spiegel-Image-Zellcluster in der tiefsten Schicht des Kortex. Ende November haben wir die KI für das Science-Forum mit der Royal Society mit der KI veranstaltet und wichtige Themen wie die Vorhersage der Proteinstruktur, die Kartierung des menschlichen Gehirns und die Verwendung von KI zur Prognose und zur Erkennung von Wildfire diskutieren. Wir haben auch ein Q & A mit vier Nobelpreisträgern im Forum veranstaltet, die im Google DeepMind -Podcast verfügbar sind.
2024 war auch ein wegweisendes Jahr, als Demis Hassabis, John Jumper und David Baker den Nobelpreis für Chemie für ihre Arbeiten an Alphafold 2 erhielten, das für die Revolutionierung des Proteindesigns anerkannt wurde. Geoffrey Hinton erhielt zusammen mit John Hopfield den Nobelpreis für Physik für grundlegende Arbeiten im maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzwerken.
Google erhielt außerdem zusätzliche Auszeichnungen, einschließlich des Neurip 2024 Test of Time Paper Awards und des Beale-Orchard-Hays-Preis für die ursprüngliche, duale lineare Programmierung (PDLP), die jetzt Teil von Google oder Tools ist und bei der linearen Programmierung mit realer Weltanwälte unterstützt wird.
KI zum Nutzen der Menschheit
In diesem Jahr haben wir erhebliche Produktvorschüsse durchgeführt und veröffentlicht, um zu zeigen, wie KI Menschen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Katastrophenbereitschaft und Bildung direkt und sofort zugute kommen kann.
Im Gesundheitswesen verspricht die KI der Demokratisierung der Qualitätsvorsorge, insbesondere bei der Früherkennung von Herz -Kreislauf -Erkrankungen. Unsere Untersuchungen zeigten, dass ein einfaches Fingerspitzengerät, kombiniert mit grundlegenden Metadaten, Herzgesundheitsrisiken vorhersagen kann. Wir haben auch die Diagnostik der AI-fähigen Diagnostik für Tuberkulose erweitert und zeigen, wie KI Populationen mit hohen TB- und HIV-Raten effektiv überprüfen kann.
Med-Gemini erzielte einen neuen hochmodernen Wert auf dem MedQA-Benchmark und übertraf unsere vorherige Beste, Med-Palm 2, um 4,6%. Unser Gemini-Modell ist ein vielseitiges Tool für Fachleute, und wir entwickeln fein abgestimmte Modelle für bestimmte Domänen. Med-Gemini kombiniert beispielsweise Schulungen über nicht identifizierte medizinische Daten mit Geminis Funktionen und erreicht 91,1% Genauigkeit für die Frage-Benchmark im USMLE-Fragen im USMLE-Stil. Wir untersuchen auch, wie maschinelles Lernen den Mangel an Bildgebungskompetenz in Bereichen wie Radiologie, Dermatologie und Pathologie behandeln kann. Wir haben Derm Foundation und Path Foundation für diagnostische Aufgaben und Biomarker -Entdeckungen veröffentlicht, mit dem SCIN -Datensatz (Stanford Medicine on the Skin Condition Image Network) zusammengearbeitet und CT Foundation für medizinische Bildgebungsforschung vorgestellt.
In der Bildung haben wir Learnlm eingeführt, eine Familie von Models, die zum Lernen gut abgestimmt, Erfahrungen in der Suche, YouTube und Gemini verbessert. Learnlm hat andere führende KI -Modelle übertroffen, und wir haben es Entwicklern im AI -Studio zur Verfügung gestellt. Unser Gesprächslernbegleiter, das Lernen und das Audio -Diskussionsinstrument beleuchten und bereichern die Lernerfahrungen weiter.
Bei der Katastrophenhilfe und Bereitschaft haben wir Gencast eingeführt, um das Wetter und die extreme Ereignisprognose zu verbessern, und NeuralGCM, die Tausende von Tagen atmosphärischer Bedingungen simulieren können. Graphcast, der den 2024 Macrobert Award gewann, bietet detaillierte Wettervorhersagen.
Die Vorhersagen von Graphcast über 10 Tage zeigen spezifische Luftfeuchtigkeit, Oberflächentemperatur und Windgeschwindigkeit. Wir haben unser Hochwasserprognosemodell verbessert, um sieben Tage im Voraus Überschwemmungen vorherzusagen und die Deckung auf 100 Länder und 700 Millionen Menschen auszudehnen.
Unser Hochwasserprognosemodell umfasst jetzt über 100 Länder, wobei virtuelle Messgeräte in 150 Ländern, in denen physische Messgeräte nicht verfügbar sind, nicht verfügbar sind. AI hilft auch bei Wildfire -Erkennung und -minderung. Unsere Waldbrandgrenzkarten sind jetzt in 22 Ländern erhältlich, und wir haben Firesat, eine Satellitenkonstellation, die kleine Waldbrände innerhalb von 20 Minuten erkennen können. Wir haben Google Translate um 110 neue Sprachen erweitert und dazu beigetragen, dass über 614 Millionen Sprecher Hindernisse für Informationen und Chancen abgebaut werden.
Diese neuen Sprachen in Google Translate machen 8% der Weltbevölkerung aus. Helfen
Wir haben unsere branchenführende Forschung in der KI-Sicherheit fortgesetzt, neue Tools und Techniken entwickelt und diese in unsere neuesten Modelle integriert. Wir haben uns verpflichtet, mit Risiken zusammenzuarbeiten.
Unsere Forschung zu Missbrauch ergab, dass tiefe Fälschungen und Jailbreaks die häufigsten Probleme sind. Im Mai haben wir den Frontier -Sicherheitsrahmen eingeführt, um aufkommende Fähigkeiten in unseren fortschrittlichen KI -Modellen zu identifizieren, und haben unseren Rahmen für den Lebenszyklus der KI -Verantwortung auf den Markt gebracht. Im Oktober haben wir unser verantwortungsbewusstes Genai -Toolkit um alle LLM erweitert und den Entwicklern dabei helfen, die KI verantwortungsbewusst aufzubauen.
Wir haben ein Papier über die Ethik fortgeschrittener AI -Assistenten veröffentlicht, in denen wir die technische und moralische Landschaft von AI -Assistenten sowie die Möglichkeiten und Risiken untersucht haben, die sie darstellen.
Wir haben die Fähigkeiten von Synthid auf den Wasserzeichen-Ai-generierten Text in der Gemini-App und im Web-Erlebnis und im Video in VEO erweitert. Um die Online -Transparenz zu verbessern, haben wir uns der Koalition für Inhaltsproduktion und Authentizität (C2PA) beigetreten und an einer neuen, sichereren Version des Standards der Inhaltsanmeldeinformationen gearbeitet.
Synthid passt die Wahrscheinlichkeitswerte von vorhergesagten Token an, um Qualität, Genauigkeit und Kreativität in AI-generierten Inhalten zu gewährleisten. Beyond LLMs haben wir unseren Biosicherheitsansatz für Alphafold 3 geteilt, mit Industriepartnern zusammengearbeitet, um die Koalition für Secure AI (COSAI) zu starten, und nahm am AI Seoul -Gipfel teil, um zur internationalen KI -Governance beizutragen.
Wenn wir neue Technologien wie KI -Agenten entwickeln, werden wir weiterhin Sicherheit, Sicherheit und Datenschutzfragen untersuchen. Anhand unserer KI -Prinzipien verfolgen wir einen absichtlichen, allmählichen Ansatz und führen umfangreiche Forschungs-, Sicherheitsausbildung und Risikobewertungen mit vertrauenswürdigen Tester und externen Experten durch.
Blick auf 2025
2024 war ein Jahr unglaublicher Fortschritte und Aufregung in der KI. Wir sind noch mehr begeistert von dem, was im Jahr 2025 kommt.
Während wir weiterhin die Grenzen der KI -Forschung in Produkten, Wissenschaft, Gesundheit und Kreativität überschreiten, müssen wir nachdenklich überlegen, wie und wann diese Technologien eingesetzt werden sollen. Durch die Priorisierung verantwortungsbewusster KI -Praktiken und die Förderung der Zusammenarbeit spielen wir weiterhin eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer Zukunft, in der KI der Menschheit zugute kommt.
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Kommentare (25)
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![JustinMartin]()
JustinMartin
12. April 2025 00:00:00 GMT
2024 was a wild ride with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it's like we're living in a sci-fi movie. Loved seeing all the creative stuff AI can do, but sometimes it felt a bit too much, you know? Can't wait to see what 2025 brings, but maybe slow down a bit, AI?
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![BillyEvans]()
BillyEvans
12. April 2025 00:00:00 GMT
¡2024 fue increíble con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parece que vivimos en una película de ciencia ficción. Me encantó ver todo lo creativo que puede hacer la IA, pero a veces se sintió un poco abrumador, ¿sabes? Espero con ansias lo que 2025 traiga, pero tal vez, ¿puede la IA ralentizar un poco?
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![WalterWhite]()
WalterWhite
10. April 2025 00:00:00 GMT
2024年はAIがすごかったね！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画に住んでいるみたい。AIができるクリエイティブなことが大好きだけど、時々少し多すぎる感じがするんだよね。2025年が楽しみだけど、AI、ちょっとペースを落とそうか？
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![WillieRodriguez]()
WillieRodriguez
11. April 2025 00:00:00 GMT
2024 war ein wilder Ritt mit KI! Von Gemini 2.0 bis zur Quantencomputing, es fühlt sich an, als lebten wir in einem Sci-Fi-Film. Ich liebe das kreative Zeug, was KI kann, aber manchmal war es ein bisschen zu viel, weißt du? Ich freue mich auf 2025, aber vielleicht sollte die KI ein bisschen langsamer machen?
0
![KeithJones]()
KeithJones
12. April 2025 00:00:00 GMT
Năm 2024 thật tuyệt vời với trí tuệ nhân tạo! Từ Gemini 2.0 đến máy tính lượng tử, cảm giác như chúng ta đang sống trong phim khoa học viễn tưởng. Mình thích những điều sáng tạo mà AI có thể làm, nhưng đôi khi nó hơi quá sức, bạn biết đấy? Mong chờ năm 2025, nhưng có lẽ AI nên chậm lại một chút?
0
![StephenRamirez]()
StephenRamirez
10. April 2025 00:00:00 GMT
2024 was wild! AI's growth was insane, from Gemini 2.0 to protein binders. It's like every week there was something new and mind-blowing. Can't wait to see what 2025 brings, but 2024 set the bar high!
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Als wir in 2025 eintreten, ist es aufregend, über die unglaublichen Fortschritte nachzudenken, die wir im Jahr 2024 gemacht haben. Durch die Start der Gemini 2.0-Modelle, die auf die Agenten-Ära zugeschnitten sind, bis zur Stärkung des kreativen Ausdrucks und von der Gestaltung neuartiger Proteinbindemittel bis hin zu fortschreitenden AI-fähigen Neurowissenschaften und Quantencomputern haben wir die Grenzen künstlicher intelligenter und mutigem und mutigem Reaktion vorangetrieben. All diese Bemühungen zielen darauf ab, KI für das Wohl der Menschheit zu nutzen.
Wie wir bereits in unserem Aufsatz erwähnt haben, warum wir uns vor zwei Jahren auf AI * konzentrieren, beruht unser Ansatz zur KI -Entwicklung in unserer Gründungsmission, um die Informationen der Welt zu organisieren und sie allgemein zugänglich und nützlich zu machen. Diese Mission fördert unser Engagement, das Leben so vieler Menschen wie möglich zu verbessern, ein Ziel, das unser Nordstern bleibt.
In unserer Überprüfung von 2024 feiern wir die bemerkenswerten Erfolge der vielen talentierten Teams bei Google, die unermüdlich daran gearbeitet haben, unsere Mission voranzutreiben. Ihre Bemühungen haben die Voraussetzungen für noch aufregendere Entwicklungen im kommenden Jahr bereitet.
Unerbittliche Innovation in Modellen, Produkten und Technologien
2024 drehte sich alles um Experimente, einen schnellen Einsatz und das Einbeziehen unserer neuesten Technologien in die Hände von Entwicklern. Im Dezember enthüllten wir die ersten Modelle unserer experimentellen Seri -Seri -Seri -Seri -Serie, die speziell für die agierende Ära entwickelt wurden. Wir haben die Dinge mit Gemini 2.0 Flash, unserem vielseitigen Arbeitstier, gefolgt von hochmodernen Prototypen aus unserer agierenden Forschung begonnen. Dazu gehören ein aktualisiertes Projekt Astra, das das Potenzial eines universellen KI -Assistenten untersucht. Project Mariner, ein früher Prototyp, der in Chrome Aktionen als experimentelle Erweiterung ausführen kann; und Jules, ein KI-angetanter Codeagenten. Wir sind bestrebt, die Fähigkeiten von Gemini 2.0 in unsere Flaggschiff -Produkte zu integrieren, und wir haben bereits begonnen, in KI -Übersichten innerhalb der Suche zu testen, die von über einer Milliarde Menschen verwendet werden, um neue Arten von Fragen zu erkunden.
Anfang des Jahres haben wir bedeutende Fortschritte gemacht, indem wir die Fähigkeiten von Gemini in mehr Google -Produkte integriert und Gemini 1.5 Pro und Gemini 1.5 Flash auf den Markt gebracht haben. Letztere, die für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert waren, wurden aufgrund seiner kompakten Größe und Kosteneffizienz zu unserem beliebtesten Modell unter den Entwicklern.
Wir haben auch AI Studio erweitert und es als Progressive Web App (PWA) für Desktop, iOS und Android verfügbar gemacht, um Entwicklern eine robuste Reihe von Ressourcen zu bieten. Die Antwort der Öffentlichkeit auf neue Funktionen in NotebookLM, wie z. B. Audioübersichten, war fantastisch. Diese Funktionen können tiefgreifende Diskussionen aus hochgeladenem Quellmaterial erzeugen und das Lernen ansprechender machen.
Spracheingabe und -ausgabe werden in Produkten wie Gemini Live, Project Astra, Journey Voices und YouTube's Auto -Synchronisation weiterhin verfeinert und die Benutzerinteraktion verbessert.
In Übereinstimmung mit unserer Tradition, zur offenen Community beizutragen, haben wir zwei neue Modelle von Gemma veröffentlicht, unserem hochmodernen offenen Modell, das auf derselben Forschung und Technologie wie Gemini basiert. Gemma übertrafen Modelle mit ähnlich großer Größe in Bereichen wie Beantwortung, Argumentation und Codierung von Fragen. Wir haben auch Gemma Scope veröffentlicht, ein Instrument, mit dem Forscher die inneren Arbeiten von Gemma 2 verstehen können.
Wir haben Fortschritte bei der Verbesserung der Tatsache unserer Modelle gemacht und Halluzinationen reduziert. Im Dezember veröffentlichten wir Fakten Grounding, ein Benchmark, der in Zusammenarbeit mit Google DeepMind, Google Research und Kaggle entwickelt wurde, um zu bewerten, wie gut große Sprachmodelle ihre Reaktionen in bereitgestelltem Quellmaterial erregen und Halluzinationen vermeiden.
Wir haben auch die ML-Effizienz durch innovative Techniken wie blockweise paralleler Decodierung, konfidenzbasierte Verschiebung und spekulative Decodierung verbessert, die die Inferenzzeiten von LLMs beschleunigen. Diese Verbesserungen zugute kommen Google -Produkten und setzen Branchenstandards.
Im Sport haben wir Tacticai ins Leben gerufen, ein KI -System für Fußballtaktiken, das taktische Einblicke liefert, insbesondere in der Ecke.
Unser Engagement für die Forschungsführung bleibt stark. Eine WIPO-Umfrage 2010-2023 zu generativen KI-Zitaten zeigte, dass Google, einschließlich Google Research und Google DeepMind, die Zitate der zweitgrößten Institution mehr als doppelt so hoch wietlich erhielt.
Stärkung der kreativen Vision mit generativer KI
Wir glauben, dass KI neue Bereiche der Kreativität freischalten kann, kreativen Ausdruck zugänglicher werden und Menschen helfen kann, ihre künstlerischen Visionen zu verwirklichen. Im Jahr 2024 haben wir eine Reihe von Updates in unsere generativen Medien -Tools eingeführt, die Bilder, Musik und Videos behandelt.
Zu Beginn des Jahres haben wir ImageFX und MusicFX, generative KI-Tools, auf die Bilder und bis zu 70-Sekunden-Audioclips aus Texteingabeaufforderungen gestartet. Bei der I/O haben wir einen Vorschau auf MusicFX DJ vorgestellt, um Live -Musikerstellung zugänglicher zu machen. Im Oktober haben wir mit Jacob Collier zusammengearbeitet, um MusicFX DJ für neue und aufstrebende Musiker zu vereinfachen. Wir haben auch unser Music AI Toolkit, die Musik-AI-Sandbox und unser Traum-Track-Experiment aktualisiert und es uns ermöglicht, mit Text-to-Music-Modellen instrumentelle Soundtracks über verschiedene Genres hinweg zu erzeugen.
Wir untersuchten weiterhin das Potenzial der KI bei der Bearbeitung und kontrollierten es mit dem Steuern von Attributen wie Transparenz und Rauheit von Objekten.
In der Audiogeneration haben wir die V2A-Technologie (Video-to-Audio) verbessert und dynamische Klanglandschaften aus Texteingabeaufforderungen basierend auf der Aktion auf dem Bildschirm generiert, die mit AI-generiertem Video von VEO kombiniert werden können.
Spiele bieten einen perfekten Spielplatz für kreative Erkundungs- und Trainingskörper -Agenten. Im Jahr 2024 haben wir Genie 2 eingeführt, ein Foundation World -Modell, das verschiedene, spielbare 3D -Umgebungen für das Training und die Bewertung verkörperter Wirkstoffe erzeugt. Dies folgte dem Start von SIMA, das natürliche Anweisungen in verschiedenen Videospieleinstellungen folgen kann.
Die Architektur der Intelligenz: Fortschritte in Robotik, Hardware und Computing
Da unsere multimodalen Modelle die Physik der Welt besser verstehen, ermöglichen sie aufregende Fortschritte in der Robotik. Wir kommen unserem Ziel von fähigeren und hilfsbereiteren Robotern näher.
Zu Beginn des Jahres haben wir Autort, Sara-RT und RT-Trajektorie eingeführt. Erweiterungen unserer Robotik-Transformatoren arbeiten dazu, Roboter zu helfen, ihre Umgebungen besser zu navigieren und schnellere Entscheidungen zu treffen. Wir haben auch Aloha Unleashed veröffentlicht, Roboter beigebracht, zwei Arme zu koordinieren, und Demostart, das das Verstärkungslernen verwendet, um die reale Leistung auf einer Roboterhand mit mehreren Fingern mit Simulationen zu verbessern.
Unsere Forschung befasste sich auch mit der Fehlerkorrektur in Quantencomputern. Im November haben wir Alphaqubit gestartet, einen Decoder auf AI-basierten Decoder, der Quantencomputerfehler mit hoher Genauigkeit identifiziert. Diese Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und Google Research beschleunigte den Fortschritt zu zuverlässigen Quantencomputern. In Tests reduzierte Alphaqubit die Fehler im Vergleich zu Tensor -Netzwerkmethoden um 6% und um 30% im Vergleich zur korrelierten Übereinstimmung.
Im Dezember enthüllte das Google Quantum AI -Team Willow, unseren neuesten Quantenchip. Willow kann in weniger als fünf Minuten eine Benchmark -Berechnung durchführen, die die schnellsten Supercomputer von heute in 10 Septillionen Jahren benötigen. Mithilfe der Quantenfehlerkorrektur halbierte Willow die Fehlerrate halbiert, erreichte einen Meilenstein, der als "unterhalb der Schwelle" bezeichnet wird und den Durchbruch der Physik (Durchbruch des Jahres ausgezeichnet hat.
Neue Lösungen aufdecken: Fortschritte in Wissenschaft, Biologie und Mathematik
Wir beschleunigten den wissenschaftlichen Fortschritt weiterhin mit KI und veröffentlichten Tools und Papiere, die die Macht der KI bei der Weiterentwicklung von Wissenschaft und Mathematik demonstrieren. Hier sind einige Highlights:
Im Januar haben wir Alphageometrie eingeführt, ein KI -System zur Lösung komplexer Geometrieprobleme. Unsere aktualisierten Alphageometrie 2 und Alphaprof, ein auf Verstärkungslern basierendes System für formales mathematisches Denken, erzielte bei der internationalen mathematischen Olympiade im Juli 2024 die Silbermedaillengewinnerin.
In Zusammenarbeit mit Harvards Lichtman Lab haben wir eine Kartierung eines Stücks des menschlichen Gehirns, eine erste seiner Art, hergestellt und es Forschern zur Verfügung gestellt. Dies folgt unserer jahrzehntelangen Anstrengung bei Connectomics und erstreckt sich nun auf die menschliche Hirnkartierung.
Ende November haben wir die KI für das Science-Forum mit der Royal Society mit der KI veranstaltet und wichtige Themen wie die Vorhersage der Proteinstruktur, die Kartierung des menschlichen Gehirns und die Verwendung von KI zur Prognose und zur Erkennung von Wildfire diskutieren. Wir haben auch ein Q & A mit vier Nobelpreisträgern im Forum veranstaltet, die im Google DeepMind -Podcast verfügbar sind.
2024 war auch ein wegweisendes Jahr, als Demis Hassabis, John Jumper und David Baker den Nobelpreis für Chemie für ihre Arbeiten an Alphafold 2 erhielten, das für die Revolutionierung des Proteindesigns anerkannt wurde. Geoffrey Hinton erhielt zusammen mit John Hopfield den Nobelpreis für Physik für grundlegende Arbeiten im maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzwerken.
Google erhielt außerdem zusätzliche Auszeichnungen, einschließlich des Neurip 2024 Test of Time Paper Awards und des Beale-Orchard-Hays-Preis für die ursprüngliche, duale lineare Programmierung (PDLP), die jetzt Teil von Google oder Tools ist und bei der linearen Programmierung mit realer Weltanwälte unterstützt wird.
KI zum Nutzen der Menschheit
In diesem Jahr haben wir erhebliche Produktvorschüsse durchgeführt und veröffentlicht, um zu zeigen, wie KI Menschen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Katastrophenbereitschaft und Bildung direkt und sofort zugute kommen kann.
Im Gesundheitswesen verspricht die KI der Demokratisierung der Qualitätsvorsorge, insbesondere bei der Früherkennung von Herz -Kreislauf -Erkrankungen. Unsere Untersuchungen zeigten, dass ein einfaches Fingerspitzengerät, kombiniert mit grundlegenden Metadaten, Herzgesundheitsrisiken vorhersagen kann. Wir haben auch die Diagnostik der AI-fähigen Diagnostik für Tuberkulose erweitert und zeigen, wie KI Populationen mit hohen TB- und HIV-Raten effektiv überprüfen kann.
Wir untersuchen auch, wie maschinelles Lernen den Mangel an Bildgebungskompetenz in Bereichen wie Radiologie, Dermatologie und Pathologie behandeln kann. Wir haben Derm Foundation und Path Foundation für diagnostische Aufgaben und Biomarker -Entdeckungen veröffentlicht, mit dem SCIN -Datensatz (Stanford Medicine on the Skin Condition Image Network) zusammengearbeitet und CT Foundation für medizinische Bildgebungsforschung vorgestellt.
In der Bildung haben wir Learnlm eingeführt, eine Familie von Models, die zum Lernen gut abgestimmt, Erfahrungen in der Suche, YouTube und Gemini verbessert. Learnlm hat andere führende KI -Modelle übertroffen, und wir haben es Entwicklern im AI -Studio zur Verfügung gestellt. Unser Gesprächslernbegleiter, das Lernen und das Audio -Diskussionsinstrument beleuchten und bereichern die Lernerfahrungen weiter.
Bei der Katastrophenhilfe und Bereitschaft haben wir Gencast eingeführt, um das Wetter und die extreme Ereignisprognose zu verbessern, und NeuralGCM, die Tausende von Tagen atmosphärischer Bedingungen simulieren können. Graphcast, der den 2024 Macrobert Award gewann, bietet detaillierte Wettervorhersagen.
Wir haben unser Hochwasserprognosemodell verbessert, um sieben Tage im Voraus Überschwemmungen vorherzusagen und die Deckung auf 100 Länder und 700 Millionen Menschen auszudehnen.
Wir haben Google Translate um 110 neue Sprachen erweitert und dazu beigetragen, dass über 614 Millionen Sprecher Hindernisse für Informationen und Chancen abgebaut werden.
Helfen
Wir haben unsere branchenführende Forschung in der KI-Sicherheit fortgesetzt, neue Tools und Techniken entwickelt und diese in unsere neuesten Modelle integriert. Wir haben uns verpflichtet, mit Risiken zusammenzuarbeiten.
Unsere Forschung zu Missbrauch ergab, dass tiefe Fälschungen und Jailbreaks die häufigsten Probleme sind. Im Mai haben wir den Frontier -Sicherheitsrahmen eingeführt, um aufkommende Fähigkeiten in unseren fortschrittlichen KI -Modellen zu identifizieren, und haben unseren Rahmen für den Lebenszyklus der KI -Verantwortung auf den Markt gebracht. Im Oktober haben wir unser verantwortungsbewusstes Genai -Toolkit um alle LLM erweitert und den Entwicklern dabei helfen, die KI verantwortungsbewusst aufzubauen.
Wir haben ein Papier über die Ethik fortgeschrittener AI -Assistenten veröffentlicht, in denen wir die technische und moralische Landschaft von AI -Assistenten sowie die Möglichkeiten und Risiken untersucht haben, die sie darstellen.
Wir haben die Fähigkeiten von Synthid auf den Wasserzeichen-Ai-generierten Text in der Gemini-App und im Web-Erlebnis und im Video in VEO erweitert. Um die Online -Transparenz zu verbessern, haben wir uns der Koalition für Inhaltsproduktion und Authentizität (C2PA) beigetreten und an einer neuen, sichereren Version des Standards der Inhaltsanmeldeinformationen gearbeitet.
Beyond LLMs haben wir unseren Biosicherheitsansatz für Alphafold 3 geteilt, mit Industriepartnern zusammengearbeitet, um die Koalition für Secure AI (COSAI) zu starten, und nahm am AI Seoul -Gipfel teil, um zur internationalen KI -Governance beizutragen.
Wenn wir neue Technologien wie KI -Agenten entwickeln, werden wir weiterhin Sicherheit, Sicherheit und Datenschutzfragen untersuchen. Anhand unserer KI -Prinzipien verfolgen wir einen absichtlichen, allmählichen Ansatz und führen umfangreiche Forschungs-, Sicherheitsausbildung und Risikobewertungen mit vertrauenswürdigen Tester und externen Experten durch.
Blick auf 2025
2024 war ein Jahr unglaublicher Fortschritte und Aufregung in der KI. Wir sind noch mehr begeistert von dem, was im Jahr 2025 kommt.
Während wir weiterhin die Grenzen der KI -Forschung in Produkten, Wissenschaft, Gesundheit und Kreativität überschreiten, müssen wir nachdenklich überlegen, wie und wann diese Technologien eingesetzt werden sollen. Durch die Priorisierung verantwortungsbewusster KI -Praktiken und die Förderung der Zusammenarbeit spielen wir weiterhin eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer Zukunft, in der KI der Menschheit zugute kommt.
新研究揭示大規模語言模型實際記憶的數據量
AI模型實際記憶多少？新研究揭示驚人見解我們都知道，像ChatGPT、Claude和Gemini這樣的大規模語言模型（LLMs）是在龐大數據集上訓練的——來自書籍、網站、程式碼，甚至圖像和音頻等多媒體的數兆字詞。但這些數據到底發生了什麼？這些模型真的理解語言，還是僅僅在重複記憶的片段？來自Meta、Google DeepMind、Cornell和NVIDIA的一項突破性新研究終於給出了具體答案——
AI解決英國生產力難題的潛力
AI可為英國經濟增加4000億英鎊——但前提是工作者願意接受英國正面臨巨大的經濟機遇——4000億英鎊的增長由AI驅動。但關鍵在於：一半的潛力取決於工作者實際採用AI工具。雖然對AI的興趣激增，但許多人尚未利用其改變工作和生產力的能力。AI採用差距：誰被落在後面？目前，三分之二（66%）的英國工作者——特別是年長女性和低社會經濟背景人士——從未在工作中使用生成式AI。在企業方面，中小型企業在AI採
2025年4月最佳9款AI招聘工具
2024年改變招聘的10款最佳AI招聘工具人工智能正在顛覆招聘遊戲——理由充分。淹沒在簡歷和無休止的面試安排中的公司正轉向AI驅動的解決方案，這些方案能大幅縮短招聘時間、消除偏見，並挖掘最佳候選人。從自動篩選到智能面試助手，這些工具正在改變我們對人才招聘的思考方式。以下是我們精心挑選的今年引起轟動的頂尖AI招聘平台清單：1. Mega HR Mega HR不僅僅是另一個申請者追蹤系統——它由Me
12. April 2025 00:00:00 GMT
2024 was a wild ride with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it's like we're living in a sci-fi movie. Loved seeing all the creative stuff AI can do, but sometimes it felt a bit too much, you know? Can't wait to see what 2025 brings, but maybe slow down a bit, AI?
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12. April 2025 00:00:00 GMT
¡2024 fue increíble con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parece que vivimos en una película de ciencia ficción. Me encantó ver todo lo creativo que puede hacer la IA, pero a veces se sintió un poco abrumador, ¿sabes? Espero con ansias lo que 2025 traiga, pero tal vez, ¿puede la IA ralentizar un poco?
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10. April 2025 00:00:00 GMT
2024年はAIがすごかったね！ジェミニ2.0から量子コンピューティングまで、まるでSF映画に住んでいるみたい。AIができるクリエイティブなことが大好きだけど、時々少し多すぎる感じがするんだよね。2025年が楽しみだけど、AI、ちょっとペースを落とそうか？
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11. April 2025 00:00:00 GMT
2024 war ein wilder Ritt mit KI! Von Gemini 2.0 bis zur Quantencomputing, es fühlt sich an, als lebten wir in einem Sci-Fi-Film. Ich liebe das kreative Zeug, was KI kann, aber manchmal war es ein bisschen zu viel, weißt du? Ich freue mich auf 2025, aber vielleicht sollte die KI ein bisschen langsamer machen?
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12. April 2025 00:00:00 GMT
Năm 2024 thật tuyệt vời với trí tuệ nhân tạo! Từ Gemini 2.0 đến máy tính lượng tử, cảm giác như chúng ta đang sống trong phim khoa học viễn tưởng. Mình thích những điều sáng tạo mà AI có thể làm, nhưng đôi khi nó hơi quá sức, bạn biết đấy? Mong chờ năm 2025, nhưng có lẽ AI nên chậm lại một chút?
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10. April 2025 00:00:00 GMT
2024 was wild! AI's growth was insane, from Gemini 2.0 to protein binders. It's like every week there was something new and mind-blowing. Can't wait to see what 2025 brings, but 2024 set the bar high!
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