GovTech Singapore и Google DeepMind разрабатывают ИИ-модели на базе Gemma для выявления мошенничества в мессенджерах без передачи данных в облако.
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2 — модульную мультимодальную модель, которая переводит текст, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство для работы на устройствах.
Компания Google выпустила приложение Google AI Edge Foresight для macOS, которое ведет заметки встреч в офлайн-режиме с помощью модели EmbeddingGemma 2.
Google выпустила открытую мультимодальную модель EmbeddingGemma 2 для локального поиска по текстам, изображениям, аудио и коду на мобильных устройствах.
Google DeepMind выпустила мультимодальную модель эмбеддингов EmbeddingGemma 2 на архитектуре Gemma 4 с контекстным окном 8 192 токена.
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 — мультимодальную модель с 740 миллионами параметров, предназначенную для запуска на смартфонах и ноутбуках.
Компания Google DeepMind представила модель Gemma 4 12B, использующую унифицированную архитектуру без традиционных медиа-кодировщиков.
Эксперимент по подключению локальных моделей Gemma к Codex через MCP показал, что делегирование рутинных задач локальному ИИ может удвоить расход облачных токенов вместо их экономии.
Разработчик создал ИИ-агента для Android, используя ИИ-инструменты для написания кода: проект прошел путь в 1 600 коммитов и архитектуру на базе графов.
Google Research представила фреймворк ToolGrad, который достигает 99,8% успеха в генерации данных для работы с инструментами, выполняя API-запросы до формирования текстовых инструкций.
