運用 Gemini for Research 加快探索速度

Gemini 模型可用於跨領域推進基礎研究。以下是 Gemini 可協助您進行研究的方式：

  • 微調：您可以針對各種模態微調 Gemini 模型，以便進一步進行研究。瞭解詳情。
  • 分析及控制模型輸出內容：如要進一步分析，您可以使用 Logprobs 和 CitationMetadata 等工具，檢查模型產生的候選回覆。您也可以設定模型產生和輸出選項，例如 responseSchema、topP 和 topK。瞭解詳情。
  • 多模態輸入內容：Gemini 可處理圖片、音訊和影片，讓研究方向更豐富多元。瞭解詳情。
  • 長脈絡功能：Gemini 1.5 Flash 的脈絡窗口支援 100 萬個符記，Gemini 1.5 Pro 的脈絡窗口支援 200 萬個符記。瞭解詳情。
  • Grow with Google：透過 API 和 Google AI Studio 快速存取 Gemini 模型，以便用於正式版用途。如果您想使用以 Google Cloud 為基礎的平台，Vertex AI 可提供額外的支援基礎架構。

為了支援學術研究並推動尖端研究，Google 透過 Gemini 學術計畫，為科學家和學術研究人員提供 Gemini API 抵免額。

開始使用 Gemini

Gemini API 和 Google AI Studio 可協助您開始使用 Google 最新的模型，並將構想化為可擴充的應用程式。

Python

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("How large is the universe?")
print(response.text)

Node.js

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });

const prompt = "How large is the universe?";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

「我們的研究從穩健性和安全性角度，探討 Gemini 作為視覺語言模型 (VLM) 的情況，以及其在不同環境中的代理行為。到目前為止，我們已評估 Gemini 在 VLM 服務人員執行電腦工作時，面對彈出式視窗等干擾因素的抗干擾性，並利用 Gemini 分析社交互動、時間事件，以及根據視訊輸入內容的風險因素。」

「Gemini Pro 和 Flash 的脈絡窗口較長，因此在我們開放字彙的行動機器人操作專案 OK-Robot 中，一直都很有幫助。Gemini 可透過機器人的「記憶」提供複雜的自然語言查詢和指令：在本例中，是機器人長時間運作期間所做的觀察。Mahi Shafiullah 和我也會使用 Gemini，將工作分解為機器人可在現實世界中執行的程式碼。」

Gemini 學術計畫

位於支援國家/地區的合格學術研究人員 (例如教職員、職員和博士生)，可以申請 Gemini API 抵免額，並為研究專案申請更高的費率限制。這項支援可提高科學實驗和先進研究的運算量。

我們特別關注下列研究領域，但也歡迎來自不同科學領域的申請者：

  • 評估和基準：社群認可的評估方法，可在事實性、安全性、遵循指示、推理和規劃等方面提供強大的成效信號。

  • 加快科學發現進程，造福人類：AI 在跨領域科學研究中的潛在應用，包括罕見疾病、忽視疾病、實驗生物學、材料科學和永續發展等領域。

  • 具象化和互動：利用大型語言模型，探索具象化 AI、環境互動、機器人和人機互動等領域的新穎互動方式。

  • 新興功能：探索強化推理和規劃所需的新代理功能，以及如何在推論期間擴充功能 (例如利用 Gemini Flash)。

  • 多模態互動和理解：找出多模態基礎模型的缺點和機會，以便在各種任務中進行分析、推理和規劃。

資格條件：只有與有效學術機構或學術研究機構相關的個人 (教職員、研究人員或同等人員) 才能申請。請注意，Google 會視情況授予及移除 API 存取權和抵免額。我們會每月審查申請。

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