Negli ultimi annunci di @Google I/O Connect 2025, @osanseviero, Staff AI Developer Relations Engineer di @GoogleDeepMind, ha rivelato un traguardo enorme per la famiglia di modelli aperti Gemma: oltre 180 milioni di download e più di 80.000 varianti create dagli sviluppatori. Costruito sulla stessa tecnologia che alimenta Gemini, Gemma è rapidamente diventato il pilastro di innumerevoli innovazioni AI in tutto il mondo. Celebrando il suo primo anniversario questo marzo, la crescita di Gemma è stata alimentata da una comunità di sviluppatori appassionata e creativa che continua a spingere i confini di ciò che è possibile. Dalla gestione di contesti lunghi al supporto multilingue, la famiglia di modelli è diventata un punto di riferimento per gli sviluppatori desiderosi di costruire applicazioni intelligenti, efficienti e consapevoli del contesto in vari settori. Omar ha anche annunciato il lancio di Gemma 3, ora il modello aperto più multilingue del pianeta, con supporto per oltre 140 lingue, comprese molte lingue indiane. Dalle implementazioni sicure utilizzando Shield Gemma ai progressi nel settore sanitario con Med Gemma, queste varianti su misura stanno rimodellando le industrie e consentendo un'AI più sicura e potente su larga scala. E l'innovazione non si ferma: solo due settimane fa, Google ha rilasciato un modello Gemma multimodale da 27 miliardi di parametri per casi d'uso avanzati. Che tu stia costruendo sulla tua hardware o creando app per la salute, Gemma si sta dimostrando la fondazione del modello aperto di scelta per un ecosistema globale in rapida crescita.

Utilizzando l'Adaptive Engine, @SKtelecom ha ottimizzato modelli aperti, come Gemma 3 4B, per superare le prestazioni di frontiera (GPT-4.1, 3.7 Sonnet e o4-mini) nella moderazione dei contenuti multilingue. La nostra ricerca 📃 e i risultati completi 👇

Crea potenti agenti di curriculum con il nostro nuovo @crewAIInc e Gemini 2.5 quickstart, utilizzando il grounding integrato con Google Search per potenziare il tuo Crew con una singola chiave API. Nell'esempio: 🔎 Ricerca il tuo profilo pubblico GitHub 🔬 Approfondisci i tuoi progetti 📝 Scrivi un CV personalizzato

Dai un'occhiata a questa fantastica demo di MedGemma!

Oggi stiamo lanciando il nostro primo modello di Embedding Gemini, che si posiziona al #1 nella classifica MTEB, come modello stabile generalmente disponibile. È prezzato a $0,15 per milione di token ed è pronto per un utilizzo in produzione su larga scala!

Siamo entusiasti di presentare i Processori GenAI! Una libreria Python open-source di @GoogleDeepMind che ti consente di costruire pipeline AI asincrone e componibili per l'AI generativa.

🏥Presentiamo MedGemma, parte 2, che include: 🔥Un MedGemma multimodale da 27 miliardi 👀MedSigLIP, un codificatore leggero di immagini/testi per il recupero/classificazione di immagini mediche 📜Un rapporto tecnico con dettagli Blog: Carta:

Presentiamo T5Gemma: la prossima generazione di modelli encoder-decoder/T5! 🔧Modelli decoder adattati per essere encoder-decoder 🔥32 modelli con diverse combinazioni 🤗Disponibile su Hugging Face e Kaggle

Presentiamo MatFormer Lab per Gemma 3n 🧑‍🔬 Usa Mix-n-Match per suddividere l'E4B e creare un modello con una dimensione personalizzata tra 2B e 4B parametri efficaci. Esplora il compromesso tra qualità e dimensione e condividi i tuoi modelli con la comunità. Provalo:

MLX-VLM v0.3.0 è qui! E porta con sé molti miglioramenti significativi 🔥📷 Cosa c'è di nuovo: - Quantizzazione della cache KV - Quantizzazione mista (cioè, 4bit + 6bit) - Aggiunta del supporto per la modalità audio nel server - Gemma3n: Embeddings fissi, Visione, casting dei pixel, multi-task (audio + visione) e OCR - Risolto il problema di decodifica cinese - Rifattorizzato il pacchetto generate e convert Grazie mille e un saluto ai fantastici contributori di mlx-vlm Neil di LMStudio, @pcuenq e Nicekate > pip install -U mlx-vlm Per favore, lasciateci una stella ⭐️