เร่งการค้นพบด้วย Gemini สําหรับการวิจัย

รับคีย์ Gemini API

คุณใช้โมเดล Gemini เพื่อต่อยอดงานวิจัยพื้นฐานในสาขาวิชาต่างๆ ได้ วิธีที่คุณใช้ Gemini เพื่อการวิจัยได้มีดังนี้

• วิเคราะห์และควบคุมเอาต์พุตของโมเดล: คุณสามารถตรวจสอบคำตอบที่โมเดลสร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น CitationMetadata เพื่อทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม นอกจากนี้ คุณยังกำหนดค่าตัวเลือกสำหรับการสร้างโมเดลและ เอาต์พุตได้ด้วย เช่น responseSchema, topP และ topK ดูข้อมูลเพิ่มเติม
• อินพุตหลายรูปแบบ: Gemini สามารถประมวลผลรูปภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่งช่วยให้มี แนวทางการวิจัยที่น่าสนใจมากมาย ดูข้อมูลเพิ่มเติม
• ความสามารถด้านบริบทแบบยาว: Gemini 3.0 Flash และ Pro มาพร้อมหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็น ดูข้อมูลเพิ่มเติม
• Grow with Google: เข้าถึงโมเดล Gemini อย่างรวดเร็วผ่าน API และ Google AI Studio สำหรับกรณีการใช้งานจริง หากคุณกำลังมองหาแพลตฟอร์มที่ใช้ Google Cloud แพลตฟอร์มเอเจนต์ Gemini Enterprise สามารถจัดหาโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติมที่รองรับได้

Google ให้สิทธิ์เข้าถึงเครดิต Gemini API สำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยด้านวิชาการผ่านโปรแกรม Gemini สำหรับสถาบันการศึกษา เพื่อสนับสนุนการวิจัยด้านวิชาการและขับเคลื่อนการวิจัยที่ล้ำสมัย

เริ่มต้นใช้งาน Gemini

Gemini API และ Google AI Studio ช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานโมเดลล่าสุดของ Google และเปลี่ยนไอเดียของคุณให้เป็นแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้

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(""));

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("How large is the universe?"),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

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?"}]
    }]
   }'

นักวิชาการที่แนะนำ

"การวิจัยของเรามุ่งเน้นไปที่ Gemini ในฐานะโมเดลภาษาภาพ (VLM) และพฤติกรรมแบบเอเจนต์ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายจากมุมมองด้านความแข็งแกร่งและความปลอดภัย ที่ผ่านมา เราได้ประเมินความแข็งแกร่งของ Gemini ในการรับมือกับสิ่งรบกวน เช่น หน้าต่างป๊อปอัป เมื่อเอเจนต์ VLM ทำงานบนคอมพิวเตอร์ และใช้ประโยชน์จาก Gemini เพื่อวิเคราะห์การโต้ตอบทางโซเชียล เหตุการณ์ตามลำดับเวลา รวมถึงปัจจัยเสี่ยงตามข้อมูลวิดีโอ"

เว็บไซต์ของ Diyi Yang

"Gemini Pro และ Flash ที่มีหน้าต่างบริบทแบบยาวช่วยเราใน OK-Robot ซึ่งเป็นโปรเจ็กต์การจัดการบนอุปกรณ์เคลื่อนที่แบบเปิดคำศัพท์ Gemini ช่วยให้สามารถใช้คำสั่งและคำค้นหาที่ซับซ้อนในภาษาธรรมชาติกับ "หน่วยความจำ" ของหุ่นยนต์ได้ ซึ่งในกรณีนี้คือการสังเกตการณ์ก่อนหน้าที่หุ่นยนต์ได้ดำเนินการเป็นเวลานาน นอกจากนี้ Mahi Shafiullah และฉันยังใช้ Gemini เพื่อแยกย่อยงานเป็นโค้ดที่หุ่นยนต์สามารถดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริงได้ด้วย"

เว็บไซต์ของ Lerrel Pinto

โปรแกรม Gemini Academic

นักวิจัยด้านวิชาการที่มีคุณสมบัติ (เช่น คณาจารย์ เจ้าหน้าที่ และนักศึกษาปริญญาเอก) ในประเทศที่รองรับสามารถสมัครรับเครดิต Gemini API และขีดจำกัดอัตราที่สูงขึ้นสำหรับโปรเจ็กต์วิจัย การสนับสนุนนี้ช่วยให้ การทดลองทางวิทยาศาสตร์มีปริมาณงานสูงขึ้นและช่วยพัฒนาการวิจัย

เราสนใจเป็นพิเศษในสาขาการวิจัยในส่วนต่อไปนี้ แต่ก็ยินดีรับใบสมัครจากสาขาวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย

• การประเมินและเกณฑ์มาตรฐาน: วิธีการประเมินที่ชุมชนรับรองซึ่ง สามารถให้สัญญาณประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในด้านต่างๆ เช่น ความถูกต้อง ความปลอดภัย การปฏิบัติตามคำสั่ง การให้เหตุผล และการวางแผน

• เร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์เพื่อประโยชน์ของมวลมนุษยชาติ: ศักยภาพ ในการประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์แบบสหวิทยาการ ซึ่งรวมถึงสาขาต่างๆ เช่น โรคหายากและโรคที่ถูกละเลย ชีววิทยาเชิงทดลอง วิทยาศาสตร์วัสดุ และความยั่งยืน

• การจำลองและการโต้ตอบ: ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อ ตรวจสอบการโต้ตอบใหม่ๆ ในสาขา AI แบบฝังตัว การโต้ตอบรอบข้าง หุ่นยนต์ และการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

• ความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่: การสำรวจความสามารถด้าน Agentic AI ใหม่ที่จำเป็นต่อการปรับปรุงการให้เหตุผลและการวางแผน รวมถึงวิธีขยายความสามารถระหว่างการอนุมาน (เช่น โดยใช้ Gemini Flash)

• การโต้ตอบและความเข้าใจข้อมูลหลายรูปแบบ: ระบุช่องว่างและโอกาสสำหรับโมเดลพื้นฐานแบบหลายรูปแบบสำหรับการวิเคราะห์ การให้เหตุผล และการวางแผนในงานต่างๆ

การมีสิทธิ์: เฉพาะบุคคล (คณาจารย์ นักวิจัย หรือบุคคลที่มีตำแหน่งเทียบเท่า) ที่สังกัดสถาบันการศึกษาที่ถูกต้องหรือองค์กรวิจัยทางวิชาการ เท่านั้นที่จะสมัครได้ โปรดทราบว่า Google จะเป็นผู้พิจารณาให้และนำสิทธิ์เข้าถึง API และเครดิตออก เราตรวจสอบใบสมัครทุกเดือน