Deep Think 是什麼？Google Gemini 平行思考模式解析，為什麼這麼貴？
人工智慧 (AI) 發展快速，Google 在 Gemini 系列中推出的 Deep Think 深度思考模式，成為近期討論度很高的功能。這個新功能聽起來有點抽象，但其實概念並不難理解。本文將帶你認識 Deep Think 是什麼、平行思考怎麼運作，以及為什麼 Deep Think 為何開價如此高。
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Gemini 不僅能閱讀和寫作，還能「看、聽、說、想」，更接近人類對世界的感知和理解方式。例如，你可以上傳一張照片並提問相關問題，或者讓 Gemini 根據文字描述生成圖像或影片。這種跨模態的知識整合能力，使得 Gemini 在處理複雜的現實世界情境時更加強大。
Gemini 領跑 AI 競賽：Kalshi 預測市場揭示 60% 看好 Google 打敗 ChatGPT
Kalshi 是美國首個獲得商品期貨交易委員會（CFTC）監管的預測市場平台，成立於 2018 年，由 MIT 校友 Tarek Mansour 和 Luana Lopes Lara 創辦。該平台允許用戶通過「事件合約」對現實世界的各種事件進行交易，從經濟數據、政治選舉到 AI 模型的表現競爭。
使用 Gemini 2.5 進行對話式圖像分割：重新定義視覺 AI
人工智能的快速發展已深刻改變了我們與視覺數據的互動方式，從最初的物體檢測到如今的複雜圖像分割技術，視覺 AI 正在不斷突破界限。Google 推出的 Gemini 2.5 引入了一項革命性功能：對話式圖像分割。這項技術讓使用者透過自然語言描述來精確分割圖像中的特定區域，例如「請分割圖片中穿著紅色外套的人」或「找出背景中的樹木」。相較於傳統的圖像分割方法，這種對話式交互方式不僅直觀，且能根據上下文動態調整，極大地提升了靈活性和應用範圍。本文將深入探討 Gemini 2.5 對話式圖像分割的技術原理、核心優勢、應用場景以及未來的發展潛力，揭示其如何為視覺 AI 開闢新的可能性。
算力不再是瓶頸？MoE 架構如何為大型語言模型加速增效？
大型語言模型（LLMs）近年來在自然語言處理、計算機視覺等多個領域取得了前所未有的進展，其強大能力主要源於龐大的模型規模、多樣化的訓練數據以及訓練過程中投入的巨大計算資源。這些模型展現出許多在小型模型中未曾出現的表現力，例如上下文學習（in-context learning），使得 LLMs 能夠執行越來越多的日常任務。
Google Gemini 2.5 系列模型更新：高效能與成本效益的持續突破
Google 推出全新 Gemini 2.5 AI 模型系列，包括 Pro、Flash 與 Flash-Lite，解析三款模型差異、效能與適用場景一次看懂。
