@Google I/O Connect 2025 での最新の発表で、@GoogleDeepMind のスタッフ AI 開発者リレーションズ エンジニアである @osanseviero は、1 億 8,000 万ダウンロードと 80,000+ 開発者が構築したバリアントを超えるオープン モデルの Gemma ファミリーの大きなマイルストーンを明らかにしました。Gemini を動かすのと同じテクノロジーに基づいて構築された Gemma は、急速に世界中の数え切れないほどの AI イノベーションのバックボーンになりました。 今年 3 月に設立 1 周年を迎える Gemma の台頭は、可能性の限界を押し広げ続ける情熱的で創造的な開発者コミュニティによって促進されてきました。長いコンテキスト処理から多言語サポートまで、モデル ファミリは、ドメイン間でスマートで効率的でコンテキスト認識型のアプリケーションを構築したい開発者にとって頼りになるものとなっています。 オマール氏はまた、現在地球上で最も多言語のオープンモデルであり、多くのインド言語を含む140以上の言語をサポートするGemma 3の発売も発表しました。Shield Gemma を使用した安全な展開から Med Gemma による医療のブレークスルーまで、これらのカスタマイズされたバリアントは業界を再構築し、より安全で強力な AI を大規模に実現しています。 そして、イノベーションは止まらず、わずか2週間前にGoogleは高度なユースケース向けに270億パラメータのマルチモーダルGemmaモデルをリリースしました。独自のハードウェアで構築する場合でも、ヘルスケア用のアプリを作成する場合でも、Gemma は急速に成長するグローバル エコシステムに最適なオープン モデル 基盤であることが証明されています。

Adaptive Engineを使用して、@SKtelecom Gemma 3 4Bのような小さなオープンモデルを調整し、多言語コンテンツモデレーションでフロンティアパフォーマンス(GPT-4.1、3.7 Sonnet、o4-mini)を超えるようにしました。 私たちの研究📃と完全な結果 👇

新しい @crewAIInc と Gemini 2.5 のクイックスタートで、Google 検索に組み込まれたグラウンディング機能を使用して、1 つの API キーで Crew を強化できる強力な履歴書エージェントを構築します。 この例では、次のようになります。 🔎 公開 GitHub プロファイルを調査する 🔬 プロジェクトの詳細 📝 カスタム履歴書を書く

このクールなMedGemmaデモをチェックしてください!

本日、MTEBリーダーボードで#1にランクインしている最初のGemini Embeddingモデルを、一般入手可能な安定したモデルとして展開します。価格は100万トークンあたり0.15ドルで、大規模な生産での使用が可能です。

GenAIプロセッサーのご紹介にワクワクします! @GoogleDeepMind のオープンソース Python ライブラリで、ジェネレーティブ AI 用の非同期でコンポーザブルな AI パイプラインを構築できます

🏥MedGemmaの紹介、パート2、以下が含まれます。 🔥27BマルチモーダルMedGemma 👀MedSigLIP、医用画像の検索/分類のための軽量画像/テキストエンコーダ 📜詳細が記載されたテクニカルレポート ブログ： 紙：

T5Gemmaのご紹介:次世代のエンコーダーデコーダー/ T5モデル! 🔧エンコーダー/デコーダーに適応したデコーダーモデル 🔥組み合わせの異なる32モデル 🤗Hugging FaceとKaggleで利用可能

Gemma 3n 🧑 🔬のMatFormer Labのご紹介 Mix-n-Matchを使用してE4Bをスライスし、2Bから4Bの有効パラメータのカスタムサイズでモデルを作成します 品質サイズのトレードオフを探り、モデルをコミュニティと共有します 試してみてください:

MLX-VLM v0.3.0 リリース そして、それは多くの重要な改善🔥📷をもたらします 新機能: - KVキャッシュの量子化 - 混合量子化(つまり、4ビット+ 6ビット) - サーバーでのオーディオモダリティのサポートを追加 - Gemma3n:固定エンベディング、ビジョン、ピクセルキャスティング、マルチタスク(オーディオ+ビジョン)、OCR - 中国語のデコードを修正 - リファクタリングされたパッケージの生成と変換 LMStudio、@pcuenq、Nicekateの素晴らしいmlx-vlmコントリビューターNeilに感謝します > pip install -U mlx-vlm スタート⭐️をお任せください