Accélérer la découverte avec Gemini for Research

Les modèles Gemini peuvent être utilisés pour faire progresser la recherche fondamentale dans différentes disciplines. Voici quelques façons d'explorer Gemini pour vos recherches :

• Affinage : vous pouvez affiner les modèles Gemini pour différentes modalités afin de faire progresser vos recherches. En savoir plus
• Analyser et contrôler les sorties du modèle : pour une analyse plus approfondie, vous pouvez examiner un candidat de réponse généré par le modèle à l'aide d'outils tels que Logprobs et CitationMetadata. Vous pouvez également configurer des options pour la génération et les sorties de modèles, telles que responseSchema, topP et topK. En savoir plus
• Entrées multimodales : Gemini peut traiter des images, de l'audio et des vidéos, ce qui ouvre la voie à une multitude de pistes de recherche passionnantes. En savoir plus
• Capacités de contexte étendu : Gemini 1.5 Flash est fourni avec une fenêtre de contexte d'un million de jetons, et Gemini 1.5 Pro est fourni avec une fenêtre de contexte de deux millions de jetons. En savoir plus
• Grow with Google : accédez rapidement aux modèles Gemini via l'API et Google AI Studio pour les cas d'utilisation en production. Si vous recherchez une plate-forme basée sur Google Cloud, Vertex AI peut fournir une infrastructure d'assistance supplémentaire.

Pour soutenir la recherche universitaire et faire progresser la recherche de pointe, Google fournit aux scientifiques et aux chercheurs universitaires des crédits pour l'API Gemini via le programme Gemini Academic.

Premiers pas avec Gemini

L'API Gemini et Google AI Studio vous aident à commencer à travailler avec les derniers modèles de Google et à transformer vos idées en applications évolutives.

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-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-2.0-flash",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-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?"}]
    }]
   }'

Universitaires en vedette

"Nos recherches portent sur Gemini en tant que modèle de langage visuel (VLM) et sur ses comportements agentiques dans divers environnements, du point de vue de la robustesse et de la sécurité. Jusqu'à présent, nous avons évalué la robustesse de Gemini face aux distractions telles que les fenêtres pop-up lorsque les agents VLM effectuent des tâches informatiques, et nous avons utilisé Gemini pour analyser les interactions sociales, les événements temporels ainsi que les facteurs de risque en fonction des entrées vidéo."

"Gemini Pro et Flash, avec leur longue fenêtre de contexte, nous ont aidés dans OK-Robot, notre projet de manipulation mobile à vocabulaire ouvert. Gemini permet d'effectuer des requêtes et des commandes complexes en langage naturel sur la "mémoire" du robot, c'est-à-dire les observations précédentes faites par le robot pendant une longue durée de fonctionnement. Mahi Shafiullah et moi-même utilisons également Gemini pour décomposer les tâches en code que le robot peut exécuter dans le monde réel."

Programme Gemini Academic

Les chercheurs universitaires qualifiés (tels que les enseignants, le personnel et les doctorants) dans les pays acceptés peuvent demander à recevoir des crédits pour l'API Gemini et des limites de débit plus élevées pour leurs projets de recherche. Cette compatibilité permet d'améliorer le débit des expériences scientifiques et de faire progresser la recherche.

Nous nous intéressons particulièrement aux domaines de recherche de la section suivante, mais nous acceptons les candidatures de diverses disciplines scientifiques :

• Évaluations et benchmarks : méthodes d'évaluation approuvées par la communauté qui peuvent fournir un signal de performance fort dans des domaines tels que la factualité, la sécurité, le respect des instructions, le raisonnement et la planification.

• Accélérer les découvertes scientifiques au profit de l'humanité : applications potentielles de l'IA dans la recherche scientifique interdisciplinaire, y compris dans des domaines tels que les maladies rares et négligées, la biologie expérimentale, la science des matériaux et le développement durable.

• Incarnation et interactions : utilisation de grands modèles de langage pour étudier de nouvelles interactions dans les domaines de l'IA incarnée, des interactions ambiantes, de la robotique et de l'interaction homme-machine.

• Capacités émergentes : exploration de nouvelles capacités d'agent nécessaires pour améliorer le raisonnement et la planification, et de la façon dont les capacités peuvent être étendues pendant l'inférence (par exemple, en utilisant Gemini Flash).

• Interaction et compréhension multimodales : identifier les lacunes et les opportunités pour les modèles de fondation multimodaux pour l'analyse, le raisonnement et la planification dans diverses tâches.

Éligibilité : seuls les particuliers (membres du corps enseignant, chercheurs ou équivalents) affiliés à un établissement d'enseignement ou à un organisme de recherche universitaire valides peuvent postuler. Notez que l'accès à l'API et les crédits seront accordés et supprimés à la discrétion de Google. Nous examinons les demandes chaque mois.