一、事件
谷歌宣布发布新一代大型Gemini，再次引起市场对人工智能产业的持续关注。作为谷歌和世界上第一个发布的多模态模型，Gemini模型是第一个在MMLU上超越人类专家的模型。模型根据体积大小分为Geminini Ultra、Gemini Pro、还有Gemini 三个版本的Nano支持云和边缘测量。谷歌同时发布了最新版本的计算芯片TPU v5p，与上一代TPU相比 v4性价比提高了2.3倍。正式发布多模态Gemini模型，一方面可以拓宽应用场景的扩展，另一方面可以带来计算能力需求的不断升级。继续看好后续AI行业的前景，认为后续GPT-5等模型的发布也会带来更多的催化。
二、简介
多模态 AI 将文本、照片、视频、音频等多种数据模态结合起来，以便对场景有更透彻的了解。多模式 AI 目标是从多个来源编译数据，以支持更准确和可信的决策。多模式 AI 通过整合多种模式，为消费者提供更自然、更直观的技术参与，可以提高机器学习模式的效率。
多模态 AI 其优点是，它可以超越单模态数据的限制，并对困难提供更全面的理解。多模态人工智能 (AI) 能够改变人们在现实世界中与技术互动和决策的方式，并应用于医疗保健、交通、教育、营销和娱乐等一系列行业。
Gemini是基于Transformer的 decoder构建的多模态模型比原单模型更全面，支持32Kcontex长度。根据公司的披露，Gemini Ultra 大型语言模型 （LLM） 用于研发 32 在广泛使用的学术基准中 30 其性能超过了目前最先进的结果。
Gemini Ultra 的得分为 90.0%，这是第一个 MMLU(大规模多任务语言理解)优于人类专家模型，多任务性能超过GPT-4。在公司披露的技术文档中，Gemini可以实现基于图片的多个问答、文生图、图片理解与推理、几何问题解决、图片信息关联、基于图片和提示词的问答、梗图理解、图片逻辑解释、代码生成、数学问题解决、表格转换与计算、复杂图片生成、视频理解等功能。
三、需求
如今，单模态数据在实际应用中存在局限性，需要多模态 AI。例如，只有摄像头系统的自动驾驶汽车很难在弱光下识别行人。
如果加上激光雷达、雷达和 GPS 它可以完美地解决这些问题，为车辆提供更全面的周围环境图像，使驾驶更安全、更可靠。为了更彻底地理解复杂的事件，整合各种感官是非常重要的。文本、照片、视频和音频都可以使用多模式 AI 组合，以便更全面地了解情况。
例如，多模态人工智能可以使用包括电子健康记录、医学成像和测试结果在内的来自多个来源的患者信息来编制更全面的患者档案。这有助于医疗保健从业者提高病人的治疗效果和决策。金融、交通、教育和娱乐只是几个已经使用多模态人工智能的行业。多模式 AI 用于评估和理解来自多个来源的市场数据，从而发现趋势，做出明智的投资决策。
在交通领域，自动驾驶汽车的准确性和可靠性是通过多模式进行的 AI 可以改进。多模态 AI 用于教育，结合评价、学习分析、社会互动等信息，为学生量身定制学习体验。结合音频、视觉和触觉输入，Multimodal AI 它被用于娱乐业，以创造更身临其境、更引人入胜的体验。
四、展望
谷歌在新闻发布会上表示，Gemini的初始版本已经在Bard(12月6日)中提供，开发人员版本将于12月13日通过谷歌 API提供Cloud。根据谷歌的计划， Bard 将使用 Gemini Pro 推理、计划、理解等更先进的微调版本。谷歌还将 Gemini 引入 Pixel，Pixel 8 Pro 是第一款搭载 Gemini Nano 智能手机。
接下来的几个月，Gemini 更多的产品和服务将出现在谷歌系统中，如搜索、广告、Chrome 和 Duet AI。在目前的搜索场景中，Gemini可以减少约40%的延迟。对于整个行业来说，谷歌产品化和商业化的推广也将带来整个行业的变化。同时，随着GPT-5等模型的推出，预计将看到：1）计算能力需求的增长和多模式模型带来的增长 2)人工智能场景和产品的出现越来越多。
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