Artwork

A tartalmat a Google and Google AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Google and Google AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Gemini's Multimodality

44:17
 
Megosztás
 

Manage episode 492244435 series 3624003
A tartalmat a Google and Google AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Google and Google AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Ani Baddepudi, Gemini Model Behavior Product Lead, joins host Logan Kilpatrick for a deep dive into Gemini's multimodal capabilities. Their conversation explores why Gemini was built as a natively multimodal model from day one, the future of proactive AI assistants, and how we are moving towards a world where "everything is vision." Learn about the differences between video and image understanding and token representations, higher FPS video sampling, and more.

Chapters:

0:00 - Intro
1:12 - Why Gemini is natively multimodal
2:23 - The technology behind multimodal models
5:15 - Video understanding with Gemini 2.5
9:25 - Deciding what to build next
13:23 - Building new product experiences with multimodal AI
17:15 - The vision for proactive assistants
24:13 - Improving video usability with variable FPS and frame tokenization
27:35 - What’s next for Gemini’s multimodal development
31:47 - Deep dive on Gemini’s document understanding capabilities
37:56 - The teamwork and collaboration behind Gemini
40:56 - What’s next with model behavior

Watch on YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=K4vXvaRV0dw

  continue reading

16 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 492244435 series 3624003
A tartalmat a Google and Google AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Google and Google AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Ani Baddepudi, Gemini Model Behavior Product Lead, joins host Logan Kilpatrick for a deep dive into Gemini's multimodal capabilities. Their conversation explores why Gemini was built as a natively multimodal model from day one, the future of proactive AI assistants, and how we are moving towards a world where "everything is vision." Learn about the differences between video and image understanding and token representations, higher FPS video sampling, and more.

Chapters:

0:00 - Intro
1:12 - Why Gemini is natively multimodal
2:23 - The technology behind multimodal models
5:15 - Video understanding with Gemini 2.5
9:25 - Deciding what to build next
13:23 - Building new product experiences with multimodal AI
17:15 - The vision for proactive assistants
24:13 - Improving video usability with variable FPS and frame tokenization
27:35 - What’s next for Gemini’s multimodal development
31:47 - Deep dive on Gemini’s document understanding capabilities
37:56 - The teamwork and collaboration behind Gemini
40:56 - What’s next with model behavior

Watch on YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=K4vXvaRV0dw

  continue reading

16 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás