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 रिसर्च के लिए Gemini को एक्सप्लोर 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 लिए 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 प्लैटफ़ॉर्म की ज़रूरत है, तो Gemini Enterprise Agent Platform आपको अतिरिक्त बुनियादी ढांचा उपलब्ध करा सकता है.

Google, Gemini Academic Program के ज़रिए वैज्ञानिकों और शिक्षा से जुड़े रिसर्चर को Gemini API क्रेडिट का ऐक्सेस देता है. इससे उन्हें शिक्षा से जुड़ी रिसर्च करने और नई रिसर्च को बढ़ावा देने में मदद मिलती 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 जिन्हें बड़े पैमाने पर इस्तेमाल 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(""));

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?"}]
    }]
   }'

चुनिंदा शिक्षाविद

"हमारी रिसर्च में, Gemini को विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) के तौर पर देखा गया है. साथ ही, इसमें अलग-अलग माहौल में, Gemini के एजेंट की तरह काम करने के तरीकों की जांच की गई है. यह जांच, मज़बूती और सुरक्षा के नज़रिए से की गई है. अब तक, हमने यह आकलन किया है कि वीएलएम एजेंट, कंप्यूटर पर टास्क करते समय पॉप-अप विंडो जैसे डिस्ट्रैक्शन से Gemini कितना सुरक्षित है. साथ ही, हमने Gemini का इस्तेमाल करके, सोशल इंटरैक्शन, समय के साथ होने वाली घटनाओं, और वीडियो इनपुट के आधार पर जोखिम के कारकों का विश्लेषण किया है."

Diyi Yang की वेबसाइट

"Gemini Pro और Flash, दोनों में बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो की सुविधा है. इससे हमें OK-Robot प्रोजेक्ट में मदद मिली है. यह प्रोजेक्ट, ओपन-वोकैबलरी मोबाइल मैनिपुलेशन से जुड़ा है. Gemini, रोबोट की "मेमोरी" के आधार पर, मुश्किल नैचुरल लैंग्वेज सवालों के जवाब देने और निर्देशों को समझने में मदद करता है. इस मामले में, रोबोट ने लंबे समय तक काम करने के दौरान जो भी जानकारी इकट्ठा की है वह उसकी मेमोरी में सेव हो जाती है. मही शफ़ीउल्लाह और मैं भी Gemini का इस्तेमाल करके, टास्क को ऐसे कोड में बदल रहे हैं जिसे रोबोट असल दुनिया में लागू कर सके."

लैरिल पिंटो की वेबसाइट

Gemini Academic Program

इन देशों में रहने वाले, ज़रूरी शर्तें पूरी करने वाले अकैडमिक रिसर्चर (जैसे, फ़ैकल्टी, स्टाफ़, और पीएचडी के छात्र-छात्राएं) Gemini API के क्रेडिट और रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए ज़्यादा दर सीमाएं पाने के लिए आवेदन कर सकते हैं. इस सुविधा की मदद से, वैज्ञानिक प्रयोगों के लिए ज़्यादा थ्रूपुट मिलता है. साथ ही, रिसर्च को बेहतर बनाने में मदद मिलती 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, गहराई से विश्लेषण, और प्लानिंग जैसे क्षेत्रों में परफ़ॉर्मेंस का सटीक सिग्नल मिल सकता है.

• इंसानियत के फ़ायदे के लिए, वैज्ञानिक खोजों को बढ़ावा देना: अलग-अलग विषयों पर की जाने वाली 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: एम्बॉडीमेंट एआई, एंबियंट इंटरैक्शन, रोबोटिक्स, और ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन के फ़ील्ड में नए इंटरैक्शन की जांच करने के लिए, लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करना.

• नई क्षमताएँ: तर्क और प्लानिंग 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.

• अलग-अलग मोड में इंटरैक्ट करने और समझने की क्षमता: अलग-अलग मोड में इंटरैक्ट करने वाले बुनियादी मॉडल की कमियों और अवसरों की पहचान करना, ताकि अलग-अलग तरह के कामों के लिए विश्लेषण, तर्क, और प्लानिंग की जा सके.

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