Gemini 모델은 여러 분야에서 기초 연구를 발전시키는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 연구를 위해 Gemini를 탐색할 수 있는 방법입니다.
- 모델 출력 분석 및 제어: 추가 분석을 위해
CitationMetadata과 같은 도구를 사용하여 모델에서 생성된 응답 후보를 검사할 수 있습니다.responseSchema,topP,topK와 같은 모델 생성 및 출력 옵션을 구성할 수도 있습니다. 자세히 알아보기 - 멀티모달 입력: Gemini는 이미지, 오디오, 동영상을 처리할 수 있어 다양한 흥미로운 연구 방향을 지원합니다. 자세히 알아보기
- 긴 컨텍스트 기능: Gemini 3.0 Flash와 Pro에는 100만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우가 제공됩니다. 자세히 알아보기
- Grow with Google: API와 Google AI Studio를 통해 프로덕션 사용 사례에 맞는 Gemini 모델에 빠르게 액세스하세요. Google Cloud 기반 플랫폼을 찾고 있다면 Gemini Enterprise Agent Platform에서 추가 지원 인프라를 제공할 수 있습니다.
학술 연구를 지원하고 최첨단 연구를 추진하기 위해 Google은 Gemini Academic Program을 통해 과학자 및 학술 연구자에게 Gemini API 크레딧에 대한 액세스 권한을 제공합니다.
Gemini 시작하기
Gemini API와 Google AI Studio를 사용하면 Google의 최신 모델을 사용하고 아이디어를 확장 가능한 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다.
Python
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)
자바스크립트
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();
자바
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(""));
Go
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)
}
}
REST
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?"}]
}]
}'
추천 학자
'Google의 연구에서는 Gemini를 시각적 언어 모델 (VLM)로 조사하고 견고성 및 안전성 관점에서 다양한 환경에서의 에이전트 행동을 조사합니다. 지금까지 VLM 에이전트가 컴퓨터 작업을 수행할 때 팝업 창과 같은 방해 요소에 대한 Gemini의 견고성을 평가했으며, Gemini를 활용하여 동영상 입력을 기반으로 소셜 상호작용, 시간적 이벤트, 위험 요소를 분석했습니다.'
"Gemini Pro와 Flash는 긴 컨텍스트 윈도우를 통해 개방형 어휘 모바일 조작 프로젝트인 OK-Robot에서 Google을 지원해 왔습니다. Gemini를 사용하면 로봇의 '메모리'(이 경우 긴 작동 시간 동안 로봇이 이전에 관찰한 내용)에 대해 복잡한 자연어 질문과 명령을 내릴 수 있습니다. 또한 Mahi Shafiullah와 저는 Gemini를 사용하여 로봇이 실제 환경에서 실행할 수 있는 코드로 작업을 분해하고 있습니다.'
Gemini 학술 프로그램
지원되는 국가의 자격 요건을 갖춘 학술 연구자 (예: 교수진, 직원, 박사 과정 학생)는 연구 프로젝트에 사용할 Gemini API 크레딧과 더 높은 비율 제한을 신청할 수 있습니다. 이 지원을 통해 과학 실험의 처리량을 높이고 연구를 발전시킬 수 있습니다.
다음 섹션의 연구 분야에 특히 관심이 있지만 다양한 과학 분야의 지원을 환영합니다.
평가 및 벤치마크: 사실성, 안전성, 지침 준수, 추론, 계획과 같은 영역에서 강력한 성능 신호를 제공할 수 있는 커뮤니티에서 승인한 평가 방법입니다.
인류를 위한 과학적 발견 가속화: 희귀 질환 및 소외 질환, 실험 생물학, 재료 과학, 지속 가능성과 같은 분야를 포함한 학제간 과학 연구에서 AI의 잠재적 적용.
구체화 및 상호작용: 대규모 언어 모델을 활용하여 구체화된 AI, 주변 상호작용, 로봇 공학, 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 새로운 상호작용을 조사합니다.
새로운 기능: 추론 및 계획을 개선하는 데 필요한 새로운 에이전트 기능을 살펴보고 추론 중에 기능을 확장하는 방법 (예: Gemini Flash 활용)을 알아봅니다.
멀티모달 상호작용 및 이해: 다양한 작업에서 분석, 추론, 계획을 위한 멀티모달 파운데이션 모델의 격차와 기회를 파악합니다.
자격 요건: 유효한 교육 기관 또는 학술 연구 기관에 소속된 개인 (교수진, 연구원 또는 이에 상응하는 직책)만 신청할 수 있습니다. API 액세스 및 크레딧은 Google의 재량에 따라 부여 및 삭제됩니다. Google에서는 매월 신청을 검토합니다.