Gemini for Research की मदद से, तेज़ी से खोज करें

Gemini मॉडल का इस्तेमाल, अलग-अलग विषयों पर बुनियादी रिसर्च को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है. यहाँ Gemini का इस्तेमाल करके, रिसर्च करने के तरीके दिए गए हैं:

• मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण करना और उन्हें कंट्रोल करना: ज़्यादा विश्लेषण करने के लिए, CitationMetadata जैसे टूल का इस्तेमाल करके, मॉडल से जनरेट किए गए जवाब के संभावित विकल्प की जांच की जा सकती है. मॉडल जनरेशन और आउटपुट के लिए भी विकल्प कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. जैसे, responseSchema, topP, और topK. ज़्यादा जानें.
• टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो वगैरह का इस्तेमाल करके इनपुट देना: Gemini, इमेज, ऑडियो, और वीडियो को प्रोसेस कर सकता है. इससे रिसर्च के कई नए रास्ते खुलते हैं. ज़्यादा जानें.
• ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाली विंडो की सुविधाएँ: 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 के ज़रिए Gemini मॉडल को तुरंत ऐक्सेस करें. अगर आपको Google Cloud पर आधारित कोई प्लैटफ़ॉर्म चाहिए, तो Vertex AI आपको अतिरिक्त इंफ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध करा सकता है.

शिक्षा के क्षेत्र में रिसर्च को बढ़ावा देने और नई रिसर्च करने के लिए, Google, वैज्ञानिकों और शिक्षा के क्षेत्र में रिसर्च करने वाले लोगों को Gemini API क्रेडिट का ऐक्सेस देता है. इसके लिए, Gemini Academic Program का इस्तेमाल किया जाता है.

Gemini का इस्तेमाल शुरू करें

Gemini API और Google AI Studio की मदद से, Google के नए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, अपने आइडिया को ऐसे ऐप्लिकेशन में बदला जा सकता है जिनका इस्तेमाल बड़े पैमाने पर किया जा सके.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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 शिक्षाविद

"हमारी रिसर्च में, Gemini को विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) के तौर पर देखा गया है. साथ ही, इसमें अलग-अलग माहौल में, भरोसेमंद और सुरक्षित तरीके से काम करने की इसकी क्षमता का आकलन किया गया है. अब तक, हमने यह आकलन किया है कि कंप्यूटर पर टास्क करते समय, Gemini का ध्यान पॉप-अप विंडो जैसी चीज़ों से भटकता है या नहीं. साथ ही, हमने वीडियो इनपुट के आधार पर, सामाजिक बातचीत, समय के साथ होने वाली घटनाओं, और जोखिम के कारकों का विश्लेषण करने के लिए Gemini का इस्तेमाल किया है."

"Gemini Pro और Flash, दोनों ही हमारे ओपन-वोकैबलरी मोबाइल मैनिपुलेशन प्रोजेक्ट OK-Robot में हमारी मदद कर रहे हैं. इनकी बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो की वजह से, हमें काफ़ी फ़ायदा मिल रहा है. Gemini, रोबोट की "मेमोरी" में मौजूद जानकारी का इस्तेमाल करके, मुश्किल से मुश्किल सवालों के जवाब दे सकता है और निर्देशों को समझ सकता है. इस मामले में, रोबोट ने लंबे समय तक काम करने के दौरान जो भी जानकारी इकट्ठा की है वह उसकी मेमोरी में सेव है. मही शफ़ीउल्लाह और मैं भी Gemini का इस्तेमाल करके, टास्क को ऐसे कोड में बदल रहे हैं जिसे रोबोट असल ज़िंदगी में पूरा कर सके."

Gemini Academic Program

इन देशों में रहने वाले, शिक्षा के क्षेत्र में रिसर्च करने वाले लोग (जैसे, फ़ैकल्टी, स्टाफ़, और पीएचडी के छात्र-छात्राएं) Gemini API के क्रेडिट और रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए ज़्यादा दर सीमा पाने के लिए आवेदन कर सकते हैं. इस सुविधा से, वैज्ञानिक प्रयोगों और रिसर्च के लिए ज़्यादा थ्रूपुट मिलता है.

हमें खास तौर पर, यहां दिए गए सेक्शन में रिसर्च के विषयों में दिलचस्पी है. हालांकि, हम विज्ञान की अलग-अलग शाखाओं से जुड़े ऐप्लिकेशन का स्वागत करते हैं:

• आकलन और बेंचमार्क: कम्यूनिटी की ओर से सुझाए गए आकलन के तरीके. इनसे तथ्यों के सही होने, सुरक्षा, निर्देशों का पालन करने, तर्क देने, और प्लानिंग जैसे मामलों में परफ़ॉर्मेंस का बेहतर सिग्नल मिल सकता है.

• मानव जाति के फ़ायदे के लिए वैज्ञानिक खोजों को बढ़ावा देना: अलग-अलग विषयों से जुड़ी वैज्ञानिक रिसर्च में एआई के संभावित इस्तेमाल. इनमें दुर्लभ और उपेक्षित बीमारियां, एक्सपेरिमेंटल बायोलॉजी, मटीरियल साइंस, और स्थिरता जैसे क्षेत्र शामिल हैं.

• एम्बॉडीमेंट और इंटरैक्शन: लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके, एम्बॉडेड एआई, एंबियंट इंटरैक्शन, रोबोटिक्स, और ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन के क्षेत्र में नए इंटरैक्शन की जांच करना.

• नई क्षमताएँ: तर्क करने और प्लान बनाने की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए, एजेंट की नई क्षमताओं के बारे में जानना.साथ ही, यह जानना कि अनुमान लगाने के दौरान क्षमताओं को कैसे बढ़ाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, Gemini Flash का इस्तेमाल करके.

• मल्टीमॉडल इंटरैक्शन और उसे समझना: अलग-अलग तरह के कामों के लिए, विश्लेषण, तर्क, और प्लानिंग करने के लिए मल्टीमॉडल फ़ाउंडेशनल मॉडल में मौजूद कमियों और अवसरों की पहचान करना.

ज़रूरी शर्तें: सिर्फ़ वे लोग आवेदन कर सकते हैं जो किसी मान्यता प्राप्त शैक्षणिक संस्थान या शैक्षणिक शोध संगठन से जुड़े हों. जैसे, फ़ैकल्टी मेंबर, रिसर्चर या इनके बराबर के अन्य लोग. ध्यान दें कि एपीआई का ऐक्सेस और क्रेडिट देने और हटाने का फ़ैसला, Google अपने हिसाब से करेगा. हम हर महीने आवेदनों की समीक्षा करते हैं.