VN

Gemini 3 của Google nhận được nhiều lời khen ngợi.

#Công cụ AI
2025-11-21 20:388 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung
Đặt câu hỏi

Video này có nội dung thảo luận về "bước nhảy Gemini" trong công nghệ, với Mandep Singh, một nhà phân tích công nghệ cấp cao tại Bloom Intelligence. Họ khám phá những tiến bộ mà mô hình Gemini 3 mang lại trong khả năng đa phương thức, nhấn mạnh khả năng thực hiện lý luận hình ảnh, tạo ảnh và lập trình mà không cần đến GPU của Nvidia. Cuộc trò chuyện phản ánh sự chuyển đổi của Google sang việc sử dụng TPU (Đơn vị xử lý Tensor) cho các nhu cầu tính toán của họ, cho thấy một sự chuyển mình đáng kể trong chiến lược vận hành của họ. Họ còn suy đoán rằng điều này có thể nâng cao khả năng của Google Cloud và doanh thu tổng thể. Các nhà phân tích cũng đề cập đến những thất bại trong lần ra mắt Bard của Google trước đây và những cải tiến đã thấy trong hai năm qua, định vị Gemini 3 như một mô hình tiên phong hàng đầu. Họ kết luận bằng việc thảo luận về tác động của những tiến bộ này đối với điện toán đám mây và mối quan hệ với khách hàng bên ngoài, gợi ý rằng có thể có sự gia tăng doanh thu từ điện toán đám mây do sự tăng cường khả năng của GPU Nvidia.

Thông tin quan trọng

  • Cuộc thảo luận tập trung vào so-called "nhảy vọt Gemini" và các hệ quả của nó.
  • Mandep Singh, một nhà phân tích công nghệ cao cấp, cho biết điều này đại diện cho một bước tiến quan trọng, đặc biệt trong khả năng lập luận hình ảnh.
  • Mô hình Gemini được nhấn mạnh như một ví dụ thực sự về đa hình thức, có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm lập trình và tạo hình ảnh.
  • Phân tích chỉ ra rằng mô hình Gemini 3 đã được thực hiện tốt, sử dụng TPU thay vì GPU Nvidia truyền thống.
  • Cần lưu ý rằng nhiều người vẫn phụ thuộc vào Nvidia cho việc đào tạo, điều này có thể thay đổi với sự trỗi dậy của TPUs từ Google.
  • Cuộc trò chuyện nhấn mạnh tiềm năng của đám mây Google và GCP trong việc tái sử dụng tài nguyên Nvidia cho khách hàng, nâng cao doanh nghiệp đám mây của họ.
  • Hội đồng công nhận sự đầu tư liên tục của Google vào chip Nvidia, cho thấy họ là một trong những khách hàng hàng đầu của Nvidia.
  • Các báo cáo nêu bật cách mà các hoạt động nội bộ của Alphabet phụ thuộc rất nhiều vào TPU và Google Cloud cho các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo.
  • Sự giả thuyết được đặt ra về tiềm năng doanh thu tăng lên cho các dịch vụ đám mây do sự sẵn có cao hơn của các GPU Nvidia.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Gemini Leap

Cuộc thảo luận về những hệ quả của cái được gọi là 'bước nhảy Gemini' trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lý luận hình ảnh và các mô hình đa phương thức. Nhà phân tích công nghệ cao cấp Mandep Singh đưa ra cái nhìn về cách mà các tiêu chuẩn đánh giá cho thấy sự tiến bộ đáng kể.

Mô hình Gemini 3

Mô hình Gemini 3 được nhấn mạnh là một mô hình tiên phong thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ đa phương thức, bao gồm tạo hình ảnh và tạo mã, thể hiện khả năng đáng kể trong hiệu suất AI.

TPUs so với GPU Nvidia

Cuộc trò chuyện chỉ ra rằng, khác với nhiều mô hình AI dựa vào GPU của Nvidia, mô hình Gemini được huấn luyện trên các TPU của Google. Điều này cho thấy một sự chuyển biến đáng kể trong các chiến lược huấn luyện AI.

Tác động đến Google Cloud

Cuộc thảo luận khám phá cách mà việc sử dụng TPU thành công của Google có thể giải phóng phân bổ Nvidia của họ cho các mục đích sử dụng của khách hàng khác, có khả năng nâng cao dịch vụ đám mây và doanh thu của Google.

Tạo hình ảnh AI

Mô hình thảo luận về khả năng tạo ra hình ảnh và tham gia vào tư duy hình ảnh, minh họa độ sâu của các ứng dụng AI trong các lĩnh vực sáng tạo và kỹ thuật.

Tăng trưởng doanh thu đám mây

Dự đoán cho thấy việc có thêm các GPU Nvidia có thể dẫn đến sự gia tăng doanh thu từ đám mây, cho thấy triển vọng tích cực cho các nỗ lực mở rộng kinh doanh đám mây của Google.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Nhảy vọt Gemini là gì?

Bước nhảy Gemini đề cập đến những tiến bộ quan trọng trong khả năng lý luận bằng hình ảnh và khả năng đa phương thức trong AI, đặc biệt là với sự ra mắt của mô hình Gemini 3.

Mandep Singh là ai?

Mandep Singh là một nhà phân tích công nghệ cấp cao tại Bloom Intelligence.

Họ có sử dụng GPU Nvidia để đào tạo mô hình Gemini không?

Không, việc đào tạo cho mô hình Gemini hoàn toàn được thực hiện trên TPUs mà không có GPU Nvidia.

Các hệ quả của việc Google không phụ thuộc vào Nvidia để huấn luyện là gì?

Điều này có thể giải phóng tài nguyên của Google Cloud để phân bổ nhiều hơn cho khách hàng bên ngoài, cải thiện hoạt động kinh doanh đám mây của họ.

VHMO thành công ra sao về mặt trí tuệ nhân tạo (AI)?

VHMO đã thành công nhờ kinh nghiệm phong phú và khả năng trong lĩnh vực AI, điều này được thể hiện qua những tiến bộ gần đây trong hiệu suất của họ.

TPUs của Google có ý nghĩa gì?

TPU của Google (Đơn vị Xử lý Tensor) cung cấp giải pháp tùy chỉnh để chạy các tác vụ AI một cách hiệu quả, điều này đã đóng vai trò quan trọng trong các triển khai đám mây của họ.

Xu hướng trong việc Google sử dụng các chip Nvidia là gì?

Mặc dù đã có những tiến bộ với TPUs, Google vẫn là một trong những khách hàng hàng đầu của chip Nvidia.

Mô hình Gemini 3 khác với các mô hình trước đây như thế nào?

Mô hình Gemini 3 trình diễn sự cải tiến trong việc thực hiện các nhiệm vụ đa phương thức so với các mô hình trước đó, khiến nó trở thành một mô hình tiên tiến trong khả năng AI.

Những dự đoán nào đã được đưa ra về doanh thu từ đám mây?

Có một kỳ vọng rằng doanh thu từ đám mây có thể tăng lên nhờ vào sự sẵn có nâng cao của các GPU Nvidia và những tiến bộ tổng thể trong khả năng AI.

Google Cloud đóng vai trò gì trong việc sử dụng phân bổ của Nvidia?

Google Cloud sử dụng phân bổ của Nvidia để hỗ trợ các khối lượng công việc AI khác nhau, bao gồm hệ thống đào tạo và suy luận.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: