Gemini की Deep Research की सुविधा अब झलक के तौर पर उपलब्ध है. इसमें साथ मिलकर प्लान बनाने, विज़ुअलाइज़ेशन, एमसीपी के साथ काम करने की सुविधा वगैरह शामिल है.
यह हमारा पहला मल्टीमॉडल एम्बेडिंग मॉडल है. यह टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो, और PDF को एक ही यूनीफ़ाइड एम्बेडिंग स्पेस में, संख्या के हिसाब से मैप करने की सुविधा देता है. Gemini Embedding 2 मॉडल, क्रॉस-मॉडल सिमैंटिक खोज, दस्तावेज़ वापस पाने, और सुझाव देने वाले सिस्टम के लिए सबसे सही है. इन सिस्टम के लिए, बड़े मल्टीमॉडल डेटासेट में समानता की गणना तेज़ी से और बड़े पैमाने पर की जानी चाहिए.
दस्तावेज़
सुविधाओं और क्षमताओं के बारे में पूरी जानकारी पाने के लिए, एम्बेडिंग पेज पर जाएं.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2026-04-22 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]
