信息服务行业跟踪报告:GEMINI2.0发布 带动谷歌进入“智能体时代”
Gemini 2.0 发布,在低延迟、多模态等方面进步明显。12 月12 日,谷歌发布Gemini 2.0 系列模型中的第一个模型:Gemini 2.0 Flash 的体验版。这是谷歌的主力模型,具有低延迟特性,而且在谷歌大规模技术前沿中展现了卓越的性能。
与1.5 Flash 相比,Gemini 2.0 Flash 在同样快速的响应时间下性能进一步增强。
值得一提的是,2.0 Flash 在关键基准测试中甚至超越了1.5 Pro,其速度是1.5Pro 的两倍。同时2.0 Flash 还具有新功能,除了能够支持图片、视频和音频等多模态输入,2.0 Flash 现在还可以支持多模态输出,例如可以直接生成图像与文本混合的内容,以及原生生成可控的多语言文本转语音(TTS)音频。它还可以原生调用 Google Search、代码执行以及第三方用户定义的函数等工具。2025年初,谷歌还会将Gemini 2.0 扩展到更多Google 产品中。
谷歌高度关注AI 智能体领域,Gemini 2.0 成为重要助力。AI 智能体在现实中的应用是一个令人振奋且充满可能性的研究领域。Gemini 2.0 使谷歌能够构建新的AI 智能体,从而让谷歌离构建通用助手的愿景更进一步。
Project Astra:使用多模态理解现实世界的智能体。Project Astra 是谷歌于5月发布的高级视觉和对话响应智能体,其用于构建构建未来的AI 助理。基于Gemini 2.0,Project Astra 产生了多项改进:更流畅的对话:Project Astra 现在可以在多种语言和混合语言之间进行对话,并且能够更好地理解不同口音和生僻单词。新工具的使用:借助Gemini 2.0,Project Astra 可以使用Google Search、Google Lens 和 Google Maps,从而在日常生活中更好地发挥助手作用。更强的记忆力:谷歌增强了Project Astra 的记忆能力,同时确保用户可以掌控对话。
现在,它最多可以记住长达10 分钟的会话内容,并且可以回忆起过去与它进行的更多对话,以便为用户提供更好的个性化服务。更低的延迟:借助新的流式处理技术和原生音频理解能力,该智能体能够以近于人类对话的延迟来理解语言。
Project Mariner:帮用户完成复杂任务的智能体。Project Mariner 是使用Gemini 2.0 构建的早期研究原型,旨在从用户的浏览器开始,探索人机交互的未来。作为研究原型,它能够理解和推理浏览器页面中的信息,包括像素和文本、代码、图像和表单等网页元素,然后通过实验性的 Chrome 扩展程序使用这些信息为用户完成任务。在 WebVoyager 基准测试(该测试针对智能体在端到端的真实世界网页任务的性能)中,Project Mariner 作为单个智能体设置实现了83.5%的工作效率,达到了最先进的水平。
Jules:面向开发者的智能体。接下来,谷歌会探索人工智能智能体如何通过Jules(一种实验性的AI 代码智能体,它可以直接集成到GitHub 工作流程中)来协助开发者。它可以解决问题、制定并执行计划,所有这些都在开发者指导和监督下进行。这项工作是谷歌长期目标的一部分,即构建可在所有领域(包括编码)中提供帮助的AI 智能体。
游戏和其他领域的智能体。谷歌使用Gemini 2.0 构建了智能体,它们可以帮助用户在电子游戏中做出更明智的决策,可以根据屏幕上的实时画面,分析游戏情况,并为用户提供下一步行动建议。谷歌正与Supercell 等顶尖游戏开发团队合作,探索智能体在游戏领域的应用。谷歌通过测试它们在各种游戏中的表现,来评估它们理解游戏规则、应对挑战的能力。这些智能体还可以通过GoogleSearch 让用户接触到丰富的游戏相关的知识。谷歌还将Gemini 2.0 的空间推理能力应用于机器人领域,尝试让智能体在现实世界中提供帮助。
我们认为,Gemini 2.0 在原生用户界面操作能力、多模态推理、长文本理解、复杂指令跟随和规划能力、组合函数的调用,原生工具使用以及延迟优化等一系列领域进行了优化改进,这更使得Gemini 2.0 在增强应用能力和构建AI 智能体方面拥有了更突出的优势,未来AI 应用落地和AI 智能体发展也有望持续加速。
风险提示:AI 技术发展不及预期,AI 应用落地不及预期。
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