2024年：AI的增长和创新年份
当我们迈入2025年，回首2024年取得的惊人进步令人兴奋。从推出专为代理时代定制的Gemini 2.0模型，到赋能创意表达，再到设计新型蛋白质结合剂、推进AI驱动的神经科学和量子计算，我们一直在负责任且大胆地推动人工智能的边界。所有这些努力都旨在利用AI为人类的更大福祉服务。
正如我们两年前在文章《为什么我们专注于AI》中提到的，我们的AI发展方式植根于我们成立时的使命：组织全球信息，使其普遍可访问且实用。这一使命驱动我们致力于改善尽可能多人的生活，这一目标始终是我们前进的方向。
在2024年的年度回顾中，我们庆祝Google众多才华横溢的团队取得的卓越成就，他们不懈努力以推进我们的使命。他们的努力为未来一年的更激动人心的发展奠定了基础。
在模型、产品和技术上的不懈创新
2024年是关于实验、快速部署和将最新技术交付给开发者的年份。12月，我们发布了Gemini 2.0实验系列的首批模型，专为代理时代设计。我们以Gemini 2.0 Flash这一多功能主力模型为开端，随后推出了代理研究的尖端原型，包括更新的Project Astra，探索通用AI助手的潜力；Project Mariner，一个能够在Chrome中执行操作的早期原型，作为实验性扩展；以及Jules，一个AI驱动的代码代理。我们迫切希望将Gemini 2.0的功能集成到我们的旗舰产品中，并已在超过10亿人使用的搜索AI概览中开始测试，以探索新型问题。
我们还推出了Deep Research，这是Gemini Advanced中的一项新代理功能，通过创建和执行多步骤计划来回答复杂问题，节省数小时的研究时间。此外，我们引入了Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型，该模型透明地展示其思考过程。
在今年早些时候，我们通过将Gemini的功能集成到更多Google产品中并推出Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash取得了重大进展。后者因其紧凑的体积和成本效益而优化了速度和效率，成为开发者中最受欢迎的模型。
我们还增强了AI Studio，使其作为可在桌面、iOS和Android上安装的渐进式Web应用（PWA），为开发者提供了一套强大的资源。公众对NotebookLM新功能（如音频概览）的反应非常好，这些功能可以从上传的源材料生成深入讨论，使学习更具吸引力。
语音输入和输出在Gemini Live、Project Astra、Journey Voices和YouTube的自动配音等产品中持续改进，增强了用户交互。
秉承我们为开源社区贡献的传统，我们发布了基于Gemini相同研究和技术的Gemma最新开放模型的两个新模型。Gemma在问答、推理和编码等领域超越了类似规模的模型。我们还发布了Gemma Scope工具，帮助研究人员了解Gemma 2的内部工作原理。
我们在提高模型事实性和减少幻觉方面取得了进展。12月，我们与Google DeepMind、Google Research和Kaggle合作发布了FACTS Grounding基准，以评估大型语言模型如何基于提供的源材料进行回答并避免幻觉。
FACTS Grounding数据集包含1719个示例，旨在测试基于上下文文档的长篇回答。
我们使用FACTS Grounding测试了领先的大型语言模型，并自豪地报告Gemini 2.0 Flash Experimental、Gemini 1.5 Flash和Gemini 1.5 Pro获得了前三名事实性得分，其中Gemini-2.0-flash-exp得分高达83.6%。
我们还通过块并行解码、基于信心的延迟和推测性解码等创新技术提高了机器学习效率，加快了大型语言模型的推理时间。这些改进惠及Google产品并设定了行业标准。
在体育领域，我们推出了TacticAI，一个为足球战术提供洞察的人工智能系统，特别是在角球方面。
我们对研究领导力的承诺依然坚定。2010-2023年的WIPO生成AI引用调查显示，Google（包括Google Research和Google DeepMind）获得的引用是第二多引用机构的逾两倍。
根据2024年1月The Lens数据的WIPO图表，突显了Alphabet在过去十年对生成AI研究的重大贡献。
最后，我们与HP合作将Project Starline的“魔法窗口”技术商业化，计划将其集成到Google Meet和Zoom等视频会议服务中，取得了进展。
用生成AI赋能创意愿景
我们相信AI可以开启新的创意领域，使创意表达更易获取，帮助人们实现艺术愿景。2024年，我们对生成媒体工具进行了一系列更新，涵盖图像、音乐和视频。
年初，我们推出了ImageFX和MusicFX，这些生成AI工具可根据文本提示生成图像和长达70秒的音频片段。在I/O大会上，我们预览了MusicFX DJ，旨在让现场音乐创作更易获取。10月，我们与Jacob Collier合作简化了MusicFX DJ，面向新手和有志音乐家。我们还更新了音乐AI工具包Music AI Sandbox，并发展了Dream Track实验，允许美国创作者使用文本到音乐模型生成各种类型的器乐配乐。
在今年晚些时候，我们发布了Veo 2和Imagen 3，这是我们最新的图像和视频模型。Imagen 3是我们最高质量的文本到图像模型，生成具有卓越细节、照明和更少瑕疵的图像。Veo 2展示了更好的现实世界物理和人类运动理解，增强了真实感。
Veo 2标志着高质量视频生成的重要进步。
我们继续探索AI在编辑中的潜力，利用它控制物体的透明度和粗糙度等属性。
这些示例展示了AI使用合成数据生成编辑材料属性的能力。
在音频生成方面，我们改进了视频到音频（V2A）技术，根据屏幕上的动作从文本提示生成动态音景，可与Veo的AI生成视频搭配。
游戏为创意探索和训练具身代理提供了完美场所。2024年，我们推出了Genie 2，一个生成多样化、可玩3D环境的基础世界模型，用于训练和评估具身代理。这是在SIMA推出之后，SIMA可在各种视频游戏场景中遵循自然语言指令。
智能架构：机器人、硬件和计算的进步
随着我们的多模态模型越来越擅长理解世界的物理规律，它们正在推动机器人领域的激动人心进展。我们越来越接近实现更强大且有帮助的机器人目标。
通过ALOHA Unleashed，我们的机器人掌握了系鞋带、挂衬衫、修理其他机器人、插入齿轮和清洁厨房等任务。
在年初，我们推出了AutoRT、SARA-RT和RT-Trajectory，这些是我们机器人变换器工作的扩展，帮助机器人更好地导航环境并更快做出决策。我们还发布了ALOHA Unleashed，教机器人协调双臂，以及DemoStart，利用强化学习通过模拟提高多指机器人手的现实世界性能。
机器人变换器2（RT-2）从网络和机器人数据中学习，能够执行如将草莓放入碗中的任务。
在机器人之外，我们的AlphaChip强化学习方法正在革新数据中心和智能手机的芯片布局规划。我们发布了预训练检查点，以促进AlphaChip开源的外部采用。我们还将第六代TPU Trillium提供给Google Cloud客户，展示了AI如何增强芯片设计。
AlphaChip学会优化芯片布局，每设计一个芯片都会有所改进。
我们的研究还解决了量子计算机中的错误纠正问题。11月，我们推出了AlphaQubit，一个基于AI的解码器，能够高精度识别量子计算错误。Google DeepMind和Google Research的合作加速了可靠量子计算机的进展。在测试中，AlphaQubit比张量网络方法减少了6%的错误，比相关匹配方法减少了30%。
12月，Google Quantum AI团队发布了最新的量子芯片Willow。Willow可以在不到五分钟内完成基准计算，而今天的超级计算机需要10亿亿亿年。使用量子纠错，Willow将错误率减半，达到了“低于阈值”的里程碑，并获得年度物理突破奖。
Willow展示了量子计算的尖端性能。
发现新解决方案：科学、生物学和数学的进步
我们继续利用AI加速科学进步，发布工具和论文，展示AI在推动科学和数学方面的力量。以下是一些亮点：
1月，我们推出了AlphaGeometry，一个解决复杂几何问题的人工智能系统。我们更新的AlphaGeometry 2和AlphaProof（基于强化学习的正式数学推理系统）在2024年7月的国际数学奥林匹克竞赛中获得了银牌表现。
AlphaGeometry 2在2024年7月国际数学奥林匹克竞赛的第4题中仅用19秒证明了∠KIL + ∠XPY等于180°。
与Isomorphic Labs合作，我们推出了AlphaFold 3，预测生命分子的结构和相互作用，旨在改变我们对生物学和药物发现的理解。AlphaFold 3的先进架构和训练涵盖了从蛋白质到DNA的所有生命分子。
我们在蛋白质设计方面也取得了重大进展，推出了AlphaProteo，一个创建高强度蛋白质结合剂的AI系统，可能带来新药物和生物传感器。AlphaProteo可为各种目标蛋白设计新型蛋白质结合剂。
与哈佛大学Lichtman实验室合作，我们生成了人类大脑一片的纳米级映射，这是首创，并向研究人员开放。这延续了我们在连接组学方面十年的努力，现已扩展到人类大脑映射。
该大脑映射项目揭示了皮层最深层的镜像细胞群。
11月末，我们与皇家学会共同举办了AI for Science论坛，讨论了蛋白质结构预测、人类大脑映射以及使用AI进行预测和野火探测等关键话题。我们还在论坛上与四位诺贝尔奖得主举办了问答会，可在Google DeepMind播客上收听。
2024年也是一个里程碑年，Demis Hassabis、John Jumper和David Baker因AlphaFold 2的工作获得诺贝尔化学奖，因其在蛋白质设计方面的革命性贡献而受到表彰。Geoffrey Hinton与John Hopfield因在人工神经网络机器学习的基础工作获得诺贝尔物理学奖。
Google还获得了其他荣誉，包括NeurIPS 2024时间检验论文奖和Beale—Orchard-Hays奖，用于原对偶线性规划（PDLP），现为Google OR Tools的一部分，助力于具有现实应用的大规模线性规划。
为人类福祉服务的AI
今年，我们在产品上取得了重大进展，并发表了研究，展示了AI如何在医疗、灾难准备和教育等领域直接且立即惠及人们。
在医疗领域，AI有望使高质量医疗服务更加普及，特别是在心血管疾病的早期检测方面。我们的研究表明，结合基本元数据的简单指尖设备可以预测心脏健康风险。我们还在AI驱动的结核病诊断方面取得进展，展示了AI如何有效筛选高结核病和HIV感染率的人群。
Med-Gemini在MedQA基准测试中取得了新的最佳成绩，超越我们之前的最佳Med-PaLM 2，领先4.6%。
我们的Gemini模型是专业人员的多功能工具，我们正在开发针对特定领域的微调模型。例如，Med-Gemini结合去标识化医疗数据和Gemini的功能，在MedQA USMLE风格问题基准测试中达到了91.1%的准确率。我们还在探索机器学习如何解决放射学、皮肤病学和病理学等领域的影像专长短缺问题。我们发布了用于诊断任务和生物标志物发现的Derm Foundation和Path Foundation，与斯坦福医学合作推出了皮肤状况图像网络（SCIN）数据集，并公布了用于医学影像研究的CT Foundation。
在教育领域，我们推出了LearnLM，一个为学习优化的模型家族，增强了搜索、YouTube和Gemini的体验。LearnLM超越了其他领先的AI模型，我们在AI Studio中向开发者开放了它。我们的对话学习伙伴LearnAbout和音频讨论工具Illuminate进一步丰富了学习体验。
在灾难预测和准备方面，我们推出了GenCast，改进了天气和极端事件预测，以及NeuralGCM，能够模拟数千天的气候条件。GraphCast获得了2024年MacRobert奖，提供详细的天气预测。
GraphCast的10天预测展示了特定湿度、表面温度和风速。
我们改进了洪水预测模型，可提前7天预测洪水，覆盖范围扩大到100个国家，惠及7亿人。
我们的洪水预测模型现覆盖超过100个国家，在150个国家使用虚拟水位计，其中物理水位计不可用。
AI还助力于野火检测和缓解。我们的野火边界地图现已在22个国家可用，我们创建了FireSat，一个可在20分钟内检测小型野火的卫星星座。我们扩展了Google Translate，新增110种语言，为超过6.14亿讲者打破信息和机会的壁垒。
Google Translate新增的语言代表了世界8%的人口。
助力制定负责任AI的标准
我们继续在AI安全领域进行行业领先的研究，开发新工具和技术，并将其集成到我们的最新模型中。我们致力于合作应对风险。
我们对滥用的研究发现，深度伪造和越狱是最常见的问题。5月，我们推出了Frontier Safety Framework，以识别高级AI模型的新兴能力，并推出了AI责任生命周期框架。10月，我们扩展了Responsible GenAI Toolkit，使其适用于任何大型语言模型，帮助开发者负责任地构建AI。
我们发布了一篇关于高级AI助手伦理的论文，探讨了AI助手的技术和道德景观及其带来的机会和风险。
我们扩展了SynthID的功能，在Gemini应用和Web体验中为AI生成文本添加水印，在Veo中为视频添加水印。为增强在线透明度，我们加入了内容出处和真实性联盟（C2PA），并致力于开发更安全的内容凭证标准新版本。
SynthID调整预测标记的概率分数，以确保AI生成内容的质量、准确性和创造力。
在大型语言模型之外，我们分享了AlphaFold 3的生物安全方法，与行业伙伴合作推出安全AI联盟（CoSAI），并参与了AI首尔峰会，为国际AI治理做出贡献。
在开发AI代理等新技术时，我们将继续探索安全、隐私和安全问题。在AI原则的指导下，我们采取审慎、渐进的方式，与可信测试者和外部专家进行广泛研究、安全培训和风险评估。
展望2025年
2024年是AI取得惊人进步和激动人心的一年。我们对2025年的前景更加兴奋。
在继续推动产品、科学、健康和创意领域的AI研究边界时，我们必须深思熟虑地考虑如何以及何时部署这些技术。通过优先考虑负责任的AI实践和促进合作，我们将继续在构建AI惠及人类的未来中发挥关键作用。
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评论 (25)
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![FrankSmith]()
FrankSmith
2025-04-23 09:42:56
¡2024 fue un año increíble para la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, es impresionante. Parece que estamos viviendo en una película de ciencia ficción. ¡No puedo esperar a ver qué nos trae 2025! 🚀
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![RalphGarcia]()
RalphGarcia
2025-04-20 01:10:39
2024年のAIの進歩は本当に驚きでしたね！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映画みたいです。2025年が楽しみです。🚀
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![CarlLewis]()
CarlLewis
2025-04-18 19:58:13
2024 was insane with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it felt like living in a sci-fi movie. The creativity boost was real, but sometimes I felt overwhelmed by the rapid changes. Still, it's exciting to see where AI will take us next! 🚀
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![RogerRoberts]()
RogerRoberts
2025-04-15 06:22:16
¡2024 fue una locura con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parecía estar viviendo en una película de ciencia ficción. El impulso de creatividad fue real, pero a veces me sentí abrumado por los cambios rápidos. Aún así, ¡es emocionante ver a dónde nos llevará la IA a continuación! 🚀
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![RobertMartin]()
RobertMartin
2025-04-13 18:55:17
2024年のAIの進歩は本当に驚きだった！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映画にいるようだった。創造性の向上は確かにあったけど、急速な変化に圧倒されることもあった。それでも、AIが次にどこへ導いてくれるのか楽しみだよ！🚀
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![JimmyGarcia]()
JimmyGarcia
2025-04-13 14:54:46
2024 foi louco com IA! Do Gemini 2.0 ao computador quântico, parecia estar vivendo em um filme de ficção científica. O aumento da criatividade foi real, mas às vezes me senti sobrecarregado com as mudanças rápidas. Ainda assim, é emocionante ver para onde a IA nos levará em seguida! 🚀
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当我们迈入2025年，回首2024年取得的惊人进步令人兴奋。从推出专为代理时代定制的Gemini 2.0模型，到赋能创意表达，再到设计新型蛋白质结合剂、推进AI驱动的神经科学和量子计算，我们一直在负责任且大胆地推动人工智能的边界。所有这些努力都旨在利用AI为人类的更大福祉服务。
正如我们两年前在文章《为什么我们专注于AI》中提到的，我们的AI发展方式植根于我们成立时的使命：组织全球信息，使其普遍可访问且实用。这一使命驱动我们致力于改善尽可能多人的生活，这一目标始终是我们前进的方向。
在2024年的年度回顾中，我们庆祝Google众多才华横溢的团队取得的卓越成就，他们不懈努力以推进我们的使命。他们的努力为未来一年的更激动人心的发展奠定了基础。
在模型、产品和技术上的不懈创新
2024年是关于实验、快速部署和将最新技术交付给开发者的年份。12月，我们发布了Gemini 2.0实验系列的首批模型，专为代理时代设计。我们以Gemini 2.0 Flash这一多功能主力模型为开端，随后推出了代理研究的尖端原型，包括更新的Project Astra，探索通用AI助手的潜力；Project Mariner，一个能够在Chrome中执行操作的早期原型，作为实验性扩展；以及Jules，一个AI驱动的代码代理。我们迫切希望将Gemini 2.0的功能集成到我们的旗舰产品中，并已在超过10亿人使用的搜索AI概览中开始测试，以探索新型问题。
在今年早些时候，我们通过将Gemini的功能集成到更多Google产品中并推出Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash取得了重大进展。后者因其紧凑的体积和成本效益而优化了速度和效率，成为开发者中最受欢迎的模型。
我们还增强了AI Studio，使其作为可在桌面、iOS和Android上安装的渐进式Web应用（PWA），为开发者提供了一套强大的资源。公众对NotebookLM新功能（如音频概览）的反应非常好，这些功能可以从上传的源材料生成深入讨论，使学习更具吸引力。
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秉承我们为开源社区贡献的传统，我们发布了基于Gemini相同研究和技术的Gemma最新开放模型的两个新模型。Gemma在问答、推理和编码等领域超越了类似规模的模型。我们还发布了Gemma Scope工具，帮助研究人员了解Gemma 2的内部工作原理。
我们在提高模型事实性和减少幻觉方面取得了进展。12月，我们与Google DeepMind、Google Research和Kaggle合作发布了FACTS Grounding基准，以评估大型语言模型如何基于提供的源材料进行回答并避免幻觉。
我们还通过块并行解码、基于信心的延迟和推测性解码等创新技术提高了机器学习效率，加快了大型语言模型的推理时间。这些改进惠及Google产品并设定了行业标准。
在体育领域，我们推出了TacticAI，一个为足球战术提供洞察的人工智能系统，特别是在角球方面。
我们对研究领导力的承诺依然坚定。2010-2023年的WIPO生成AI引用调查显示，Google（包括Google Research和Google DeepMind）获得的引用是第二多引用机构的逾两倍。
用生成AI赋能创意愿景
我们相信AI可以开启新的创意领域，使创意表达更易获取，帮助人们实现艺术愿景。2024年，我们对生成媒体工具进行了一系列更新，涵盖图像、音乐和视频。
年初，我们推出了ImageFX和MusicFX，这些生成AI工具可根据文本提示生成图像和长达70秒的音频片段。在I/O大会上，我们预览了MusicFX DJ，旨在让现场音乐创作更易获取。10月，我们与Jacob Collier合作简化了MusicFX DJ，面向新手和有志音乐家。我们还更新了音乐AI工具包Music AI Sandbox，并发展了Dream Track实验，允许美国创作者使用文本到音乐模型生成各种类型的器乐配乐。
我们继续探索AI在编辑中的潜力，利用它控制物体的透明度和粗糙度等属性。
在音频生成方面，我们改进了视频到音频（V2A）技术，根据屏幕上的动作从文本提示生成动态音景，可与Veo的AI生成视频搭配。
游戏为创意探索和训练具身代理提供了完美场所。2024年，我们推出了Genie 2，一个生成多样化、可玩3D环境的基础世界模型，用于训练和评估具身代理。这是在SIMA推出之后，SIMA可在各种视频游戏场景中遵循自然语言指令。
智能架构：机器人、硬件和计算的进步
随着我们的多模态模型越来越擅长理解世界的物理规律，它们正在推动机器人领域的激动人心进展。我们越来越接近实现更强大且有帮助的机器人目标。
在年初，我们推出了AutoRT、SARA-RT和RT-Trajectory，这些是我们机器人变换器工作的扩展，帮助机器人更好地导航环境并更快做出决策。我们还发布了ALOHA Unleashed，教机器人协调双臂，以及DemoStart，利用强化学习通过模拟提高多指机器人手的现实世界性能。
我们的研究还解决了量子计算机中的错误纠正问题。11月，我们推出了AlphaQubit，一个基于AI的解码器，能够高精度识别量子计算错误。Google DeepMind和Google Research的合作加速了可靠量子计算机的进展。在测试中，AlphaQubit比张量网络方法减少了6%的错误，比相关匹配方法减少了30%。
12月，Google Quantum AI团队发布了最新的量子芯片Willow。Willow可以在不到五分钟内完成基准计算，而今天的超级计算机需要10亿亿亿年。使用量子纠错，Willow将错误率减半，达到了“低于阈值”的里程碑，并获得年度物理突破奖。
发现新解决方案：科学、生物学和数学的进步
我们继续利用AI加速科学进步，发布工具和论文，展示AI在推动科学和数学方面的力量。以下是一些亮点：
1月，我们推出了AlphaGeometry，一个解决复杂几何问题的人工智能系统。我们更新的AlphaGeometry 2和AlphaProof（基于强化学习的正式数学推理系统）在2024年7月的国际数学奥林匹克竞赛中获得了银牌表现。
与哈佛大学Lichtman实验室合作，我们生成了人类大脑一片的纳米级映射，这是首创，并向研究人员开放。这延续了我们在连接组学方面十年的努力，现已扩展到人类大脑映射。
11月末，我们与皇家学会共同举办了AI for Science论坛，讨论了蛋白质结构预测、人类大脑映射以及使用AI进行预测和野火探测等关键话题。我们还在论坛上与四位诺贝尔奖得主举办了问答会，可在Google DeepMind播客上收听。
2024年也是一个里程碑年，Demis Hassabis、John Jumper和David Baker因AlphaFold 2的工作获得诺贝尔化学奖，因其在蛋白质设计方面的革命性贡献而受到表彰。Geoffrey Hinton与John Hopfield因在人工神经网络机器学习的基础工作获得诺贝尔物理学奖。
Google还获得了其他荣誉，包括NeurIPS 2024时间检验论文奖和Beale—Orchard-Hays奖，用于原对偶线性规划（PDLP），现为Google OR Tools的一部分，助力于具有现实应用的大规模线性规划。
为人类福祉服务的AI
今年，我们在产品上取得了重大进展，并发表了研究，展示了AI如何在医疗、灾难准备和教育等领域直接且立即惠及人们。
在医疗领域，AI有望使高质量医疗服务更加普及，特别是在心血管疾病的早期检测方面。我们的研究表明，结合基本元数据的简单指尖设备可以预测心脏健康风险。我们还在AI驱动的结核病诊断方面取得进展，展示了AI如何有效筛选高结核病和HIV感染率的人群。
我们还在探索机器学习如何解决放射学、皮肤病学和病理学等领域的影像专长短缺问题。我们发布了用于诊断任务和生物标志物发现的Derm Foundation和Path Foundation，与斯坦福医学合作推出了皮肤状况图像网络（SCIN）数据集，并公布了用于医学影像研究的CT Foundation。
在教育领域，我们推出了LearnLM，一个为学习优化的模型家族，增强了搜索、YouTube和Gemini的体验。LearnLM超越了其他领先的AI模型，我们在AI Studio中向开发者开放了它。我们的对话学习伙伴LearnAbout和音频讨论工具Illuminate进一步丰富了学习体验。
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我们继续在AI安全领域进行行业领先的研究，开发新工具和技术，并将其集成到我们的最新模型中。我们致力于合作应对风险。
我们对滥用的研究发现，深度伪造和越狱是最常见的问题。5月，我们推出了Frontier Safety Framework，以识别高级AI模型的新兴能力，并推出了AI责任生命周期框架。10月，我们扩展了Responsible GenAI Toolkit，使其适用于任何大型语言模型，帮助开发者负责任地构建AI。
我们发布了一篇关于高级AI助手伦理的论文，探讨了AI助手的技术和道德景观及其带来的机会和风险。
我们扩展了SynthID的功能，在Gemini应用和Web体验中为AI生成文本添加水印，在Veo中为视频添加水印。为增强在线透明度，我们加入了内容出处和真实性联盟（C2PA），并致力于开发更安全的内容凭证标准新版本。
在大型语言模型之外，我们分享了AlphaFold 3的生物安全方法，与行业伙伴合作推出安全AI联盟（CoSAI），并参与了AI首尔峰会，为国际AI治理做出贡献。
在开发AI代理等新技术时，我们将继续探索安全、隐私和安全问题。在AI原则的指导下，我们采取审慎、渐进的方式，与可信测试者和外部专家进行广泛研究、安全培训和风险评估。
展望2025年
2024年是AI取得惊人进步和激动人心的一年。我们对2025年的前景更加兴奋。
在继续推动产品、科学、健康和创意领域的AI研究边界时，我们必须深思熟虑地考虑如何以及何时部署这些技术。通过优先考虑负责任的AI实践和促进合作，我们将继续在构建AI惠及人类的未来中发挥关键作用。
Salesforce发布Slack AI数字队友对抗Microsoft Copilot
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2025-04-23 09:42:56
¡2024 fue un año increíble para la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, es impresionante. Parece que estamos viviendo en una película de ciencia ficción. ¡No puedo esperar a ver qué nos trae 2025! 🚀
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2025-04-20 01:10:39
2024年のAIの進歩は本当に驚きでしたね！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映画みたいです。2025年が楽しみです。🚀
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2025-04-18 19:58:13
2024 was insane with AI! From Gemini 2.0 to quantum computing, it felt like living in a sci-fi movie. The creativity boost was real, but sometimes I felt overwhelmed by the rapid changes. Still, it's exciting to see where AI will take us next! 🚀
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¡2024 fue una locura con la IA! Desde Gemini 2.0 hasta la computación cuántica, parecía estar viviendo en una película de ciencia ficción. El impulso de creatividad fue real, pero a veces me sentí abrumado por los cambios rápidos. Aún así, ¡es emocionante ver a dónde nos llevará la IA a continuación! 🚀
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2024年のAIの進歩は本当に驚きだった！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映画にいるようだった。創造性の向上は確かにあったけど、急速な変化に圧倒されることもあった。それでも、AIが次にどこへ導いてくれるのか楽しみだよ！🚀
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2024 foi louco com IA! Do Gemini 2.0 ao computador quântico, parecia estar vivendo em um filme de ficção científica. O aumento da criatividade foi real, mas às vezes me senti sobrecarregado com as mudanças rápidas. Ainda assim, é emocionante ver para onde a IA nos levará em seguida! 🚀
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