DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型评测
大模型列表
大模型对比
资源中心
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
  1. 首页/
  2. 博客/
  3. 标签:谷歌
标签

「谷歌」相关文章

汇总「谷歌」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记,持续更新。

标签:#谷歌
谷歌发布视频大模型Veo 3.1:电影级别的视频生成,声音合成和同步能力大幅提升,但相比较Sora2依然有明显差距!

谷歌发布视频大模型Veo 3.1:电影级别的视频生成,声音合成和同步能力大幅提升,但相比较Sora2依然有明显差距!

就在今日,Google 正式推出 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast,这两款升级版视频生成模型以付费预览形式登陆 Gemini API。Veo 3.1的核心亮点是:更丰富的原生音频(从自然对话到同步音效)、更强的电影风格理解与叙事控制、以及显著增强的图生视频(Image-to-Video)质量与一致性。

2025/10/16 08:53:14327
#Sora#Veo
谷歌发布新一代大模型Gemini 2.5 Flash,成本、速度和性能的最优均衡,同时支持推理和非推理模式,评测结果超Sonnet 3.7

谷歌发布新一代大模型Gemini 2.5 Flash,成本、速度和性能的最优均衡,同时支持推理和非推理模式,评测结果超Sonnet 3.7

Gemini系列是Google的大模型品牌,2025年3月25日,Google发布了Gemini 2.5 Pro版本,这是谷歌发布的Gemini 2.5系列的第一个模型,参数规模较大,但是在多项评测结果上获得了全球最优的效果,Gemini 2.5 Pro成本比较高,时延也比较大,20天之后,谷歌又发布了Gemini 2.5 Flash模型,是性能、成本和效果的最佳均衡模型。

2025/04/21 13:21:24943
#Gemini#Gemini2.5
Google发布Gemini 2.5 Pro: Gemini系列第一个2.5版本的模型,最高支持200万上下文,全模态输入,推理大模型,LMArena排名第一

Google发布Gemini 2.5 Pro: Gemini系列第一个2.5版本的模型,最高支持200万上下文,全模态输入,推理大模型,LMArena排名第一

Gemini 2.5 Pro是Google发布的一个新一代大模型,Gemini 2.5 Pro是一个推理大模型,在数学和编程方面有了非常强大的能力,该模型最高支持200万tokens的上下文输入,非常强大!

2025/03/26 08:12:061,639
#Gemini#Gemini2.5Pro
Google Gemini Pro多模态接口开放!DataLearnerAI第一时间测试Gemini Pro多模态能力,比想象惊喜!

Google Gemini Pro多模态接口开放!DataLearnerAI第一时间测试Gemini Pro多模态能力,比想象惊喜!

Google Gemini是Google最新发布的大模型系列。这是一系列的多模态的大模型,谷歌官方宣布在各项评分中Gemini超过了GPT-4V。但是,谷歌的宣传视频过于夸张被很多人质疑造假嫌疑,导致被全网嘲讽。而今天,Google官方的Gemini多模态接口开放,DataLearnerAI第一时间申请测试,结果让人惊喜。

2023/12/14 01:07:54873
#Gemini#Gemini多模态
Google发布面试辅助工具Interview Warmup帮助我们理解谷歌面试内容

Google发布面试辅助工具Interview Warmup帮助我们理解谷歌面试内容

最近,谷歌发布了一项新的工具:Google Interview Warmup,让你练习回答由行业专家选定的问题,并使用机器学习来转录你的答案,帮助你发现改进面试的回答。

2022/09/24 21:36:332,356
#谷歌#面试
上一页
1234567
下一页

专题合集

RAG(检索增强生成)Long Context 长上下文AI Agent 实践

最热博客

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

今日推荐

  • Anubis——纽约大学计算机学生建立的学习管理系统和CloudIDE简介
  • 智源人工智能研究院开源可商用的编程大模型:悟道·天鹰AquilaCode系列,超过清华大学CodeGeeX
  • Keras框架下输出模型中间层学习到的表示的两种常用方式
  • 后代选择器
  • 网络爬虫中Json数据的解析
  • 网络爬虫存储数据的三种常见方式及其python实现
  • GPT-4o再度更新:OpenAI发布GPT-4o(2025-03-26)版本模型,大幅提升复杂指令遵循能力,在LM Arena评测超过GPT-4.5,所有类别评测仅次于Gemini 2.5 Pro
0基础基于Node.js创建第一个Vue的web项目