Gemini for Research की मदद से, रिसर्च में तेज़ी लाएं

Gemini API पासकोड पाना

Gemini मॉडल का इस्तेमाल, अलग-अलग विषयों में बुनियादी रिसर्च को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है. यहां कुछ तरीके दिए गए हैं, जिनकी मदद से अपनी रिसर्च के लिए Gemini को एक्सप्लोर किया जा सकता है:

• मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण करना और उन्हें कंट्रोल करना: ज़्यादा विश्लेषण के लिए, मॉडल से जनरेट किए गए जवाब की जांच की जा सकती है. इसके लिए, जैसे टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है. CitationMetadata मॉडल जनरेशन और आउटपुट के लिए, विकल्प भी कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. जैसे, responseSchema, topP, और topK. ज़्यादा जानें.
• मल्टीमॉडल इनपुट: Gemini, इमेज, ऑडियो, और वीडियो को प्रोसेस कर सकता है. इससे रिसर्च के लिए कई नए और दिलचस्प तरीके मिलते हैं. ज़्यादा जानें.
• ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाली विंडो की सुविधा: Gemini 3.0 Flash और Pro, 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ उपलब्ध हैं. ज़्यादा जानें.
• Grow with Google: प्रोडक्शन के इस्तेमाल के मामलों के लिए, एपीआई और Google AI Studio की मदद से Gemini मॉडल को तुरंत ऐक्सेस किया जा सकता है. अगर आपको Google Cloud पर आधारित प्लैटफ़ॉर्म चाहिए, तो Gemini Enterprise Agent Platform, अतिरिक्त इंफ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध करा सकता है.

अकैडमिक रिसर्च को बढ़ावा देने और नई खोजों को बढ़ावा देने के लिए, Google Gemini Academic Programके ज़रिए वैज्ञानिकों और अकैडमिक रिसर्चर को Gemini API क्रेडिट का ऐक्सेस देता है.

Gemini का इस्तेमाल शुरू करना

Gemini API और Google AI Studio की मदद से, Google के नए मॉडल के साथ काम किया जा सकता है. साथ ही, अपने आइडिया को ऐसे ऐप्लिकेशन में बदला जा सकता है जिन्हें स्केल किया जा सके.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="How large is the universe?",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;

Client client = new Client();
CreateModelInteraction req = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("How large is the universe?"))
    .build();
var interaction = client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(req)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

चुनिंदा अकैडमिक रिसर्चर

"हमारी रिसर्च में, Gemini को विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) के तौर पर देखा गया है. साथ ही, अलग-अलग एनवायरमेंट में इसकी मज़बूती और सुरक्षा के नज़रिए से, इसके एजेंटिक बिहेवियर की जांच की गई है. अब तक, हमने वीएलएम एजेंट के कंप्यूटर टास्क करने के दौरान, पॉप-अप विंडो जैसे डिस्ट्रैक्शन के मामले में Gemini की मज़बूती का आकलन किया है. साथ ही, वीडियो इनपुट के आधार पर, सोशल इंटरैक्शन, टेंपोरल इवेंट, और जोखिम के फ़ैक्टर का विश्लेषण करने के लिए, Gemini का इस्तेमाल किया है."

Diyi Yang की वेबसाइट

"Gemini Pro और Flash, ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाली विंडो के साथ उपलब्ध हैं. इनकी मदद से, हमें OK-Robot में मदद मिली है. यह ओपन-वोकैबलरी मोबाइल मैनिपुलेशन प्रोजेक्ट है. Gemini की मदद से, रोबोट की "मेमोरी" के लिए, नैचुरल लैंग्वेज में मुश्किल क्वेरी और निर्देश दिए जा सकते हैं. इस मामले में, रोबोट ने लंबे समय तक काम करने के दौरान जो भी चीज़ें देखी हैं उन्हें "मेमोरी" कहा गया है. मैं और Mahi Shafiullah, Gemini का इस्तेमाल करके टास्क को ऐसे कोड में बदल रहे हैं जिन्हें रोबोट असल दुनिया में एक्ज़ीक्यूट कर सकता है."

Lerrel Pinto की वेबसाइट

Gemini Academic Program

ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले अकैडमिक रिसर्चर (जैसे, फ़ैकल्टी, स्टाफ़, और पीएचडी के छात्र-छात्राएं), उन देशों में आवेदन कर सकते हैं जहां यह प्रोग्राम उपलब्ध है. आवेदन करने पर, उन्हें रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए Gemini API क्रेडिट और ज़्यादा रेट लिमिट मिल सकती है. इस मदद से, वैज्ञानिक एक्सपेरिमेंट के लिए ज़्यादा थ्रूपुट मिलता है और रिसर्च को बढ़ावा मिलता है.

हमें खास तौर पर, इस सेक्शन में दिए गए रिसर्च के क्षेत्रों में दिलचस्पी है. हालांकि, हम अलग-अलग वैज्ञानिक विषयों के आवेदन स्वीकार करते हैं:

• आकलन और बेंचमार्क: कम्यूनिटी की ओर से सुझाए गए आकलन के तरीके, जो फ़ैक्ट्युअलिटी, सुरक्षा, निर्देशों का पालन, रीज़निंग, और प्लानिंग जैसे क्षेत्रों में बेहतर परफ़ॉर्मेंस का सिग्नल दे सकते हैं.

• मानवता के फ़ायदे के लिए वैज्ञानिक खोज को बढ़ावा देना: पोटेंशियल इंटरडिसिप्लिनरी साइंटिफ़िक रिसर्च में एआई के संभावित इस्तेमाल, जिसमें दुर्लभ और नज़रअंदाज़ की गई बीमारियां, एक्सपेरिमेंटल बायोलॉजी, मटीरियल साइंस, और सस्टेनेबिलिटी जैसे क्षेत्र शामिल हैं.

• एम्बॉडिमेंट और इंटरैक्शन: एम्बॉडिमेंट एआई, ऐम्बिएंट इंटरैक्शन, रोबोटिक्स, और ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन के क्षेत्रों में नए इंटरैक्शन की जांच करने के लिए, बड़े लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करना.

• इमरजेंट कैपेबिलिटी: रीज़निंग और प्लानिंग को बेहतर बनाने के लिए ज़रूरी नई एजेंटिक कैपेबिलिटी को एक्सप्लोर करना.साथ ही, यह देखना कि इन्फ़रेंस के दौरान कैपेबिलिटी को कैसे बढ़ाया जा सकता है. जैसे, Gemini Flash का इस्तेमाल करके.

• मल्टीमॉडल इंटरैक्शन और समझ: अलग-अलग तरह के टास्क के लिए, विश्लेषण, रीज़निंग, और प्लानिंग के लिए, मल्टीमॉडल फ़ाउंडेशनल मॉडल में कमियों और अवसरों की पहचान करना.

ज़रूरी शर्तें: सिर्फ़ मान्य अकैडमिक संस्थान या अकैडमिक रिसर्च ऑर्गनाइज़ेशन से जुड़े लोग (फ़ैकल्टी मेंबर, रिसर्चर या इनके बराबर के पद पर काम करने वाले लोग) आवेदन कर सकते हैं. ध्यान दें कि एपीआई का ऐक्सेस और क्रेडिट, Google के विवेक पर दिए और हटाए जाएंगे. हम हर महीने आवेदनों की समीक्षा करते हैं.