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एआई सेलिब्रिटी
Oriol Vinyals
Oriol Vinyals

Oriol Vinyals

Lead Scientist at Google DeepMind
जन्म वर्ष  1983
राष्ट्रीयता  Spain

महत्वपूर्ण उपलब्धि

सह-लेखक ट्रांसफॉर्मर

2017 – मूल "ध्यान ही सब कुछ है" पेपर प्रकाशित करने में मदद की।

AlphaStar成功

2019 – 创建了击败职业StarCraft II玩家的AI。

जेमिनी पर कार्य

2023 – डीपमाइंड में मल्टीमॉडल मॉडल विकास में योगदान दिया।

एआई उत्पाद

जीमिनी 1.5 प्रो ने अब तक के सबसे बड़े पाठ्यक्रम मॉडल में सबसे लंबी संदर्भ सीमा (upto 2 मिलियन tokens) लांच की है। यह विभिन्न मोडल में लंबे संदर्भ खोज के कार्यों में लगभग पूर्ण स्मृति प्रदान करता है, जोड़ कर बड़े पैमाने पर डॉक्यूमेंट, हज़ारों लाइनों कोड, घंटों तक के ऑडियो, वीडियो और अधिक को सही ढंग से प्रोसेस करने की क्षमता उजागर करता है।

जिमिनी 2.5 प्रो, गूगल डीपमाइंड के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोध टीम द्वारा जारी किया गया मॉडल है, जिसका वर्जन नंबर Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 है।

जिमिनी 2.0 फ्लैश बिल्ड, जिमिनी 1.5 फ्लैश के प्रदर्शन पर निर्भर करते हुए, मल्टीमोडल इनपुट/आउटपुट समर्थन (इमेज, वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट) का पेश करता है, और रियल-टाइम कार्यक्षमताएं जैसे नियंत्रित टेक्स्ट-टू-स्पीच और मूल इमेज जेनरेशन शामिल करता है। उपयोग की जा रही विशिष्ट संस्करण Gemini-2.0-Flash-001 है।

जीमिनी 1.5 प्रो ने अब तक के सबसे बड़े आधार भाग्यशाली मॉडल के लिए सबसे लंबी संदर्भ विंडो, अब तक के सबसे लंबी संदर्भ विंडो जो अब तक के सबसे बड़े आधार भाग्यशाली मॉडल के लिए है, जो अब तक की सबसे लंबी संदर्भ विंडो है। यह बहु-आधारिक जटिलता के अधिकार या जटिल कार्य के लिए लंबे संदर्भ खोज की कार्यवाही में लगभग पूर्ण यादृच्छिकता प्राप्त करता है, जो बड़े पैमाने पर दस्तावेजों, हजारों पंक्तियों के कोड, घंटों के ऑडियो, वीडियो और अधिक को सटीक ढंग से प्रोसेस करने की क्षमता को खोलता है।

जेमिनी 2.0 प्रो मॉडल किसी भी पिछले मॉडल की तुलना में कोडिंग प्रदर्शन और जटिल निर्देशों को संभालने में बेहतर क्षमताएं प्रदर्शित करता है, जिसमें विश्व ज्ञान की अधिक सटीक और गहरी समझ और तर्क शामिल है। उपयोग की जा रही संस्करण जेमिनी-2.0-प्रो-एक्सपी-02-05 है।

व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल

ओरियोल विन्याल्स ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और अल्फास्टार, एक प्रतिस्पर्धी स्टारक्राफ्ट II एआई में अपने योगदान के लिए जाने जाते हैं - मल्टी-एजेंट आरएल और अनुक्रम मॉडलिंग में प्रगति।

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