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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。
使用 Gemini 2.5 進行對話式圖像分割:重新定義視覺 AI

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?

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 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。