A legújabb epizód a Google AI: Release Notes podcastban a hosszú kontextusra összpontosít a Gemini projekten belül. Ez a fogalom arra utal, hogy mennyi információt tudnak az AI modellek egyszerre feldolgozni bemenetként, és hogyan befolyásolja ez a képességüket a kérdések megválaszolásában és a feladatok elvégzésében.
Logan Kilpatrick, a podcast házigazdája, Nikolay Savinovval, a Google DeepMind kutatási tudósával beszélget a hosszú kontextus kihívásairól és jövőjéről. A beszélgetés során hangsúlyozzák, hogy a hosszú kontextus különösen fontos a kódolásban és az ügynökök fejlesztésében, mivel lehetővé teszi az AI modellek számára, hogy jobban megértsék a feladatokat és az összefüggéseket.
A teljes beszélgetést megtekintheti az alábbi linken, vagy hallgathatja a Google AI: Release Notes podcastot az Apple Podcasts vagy a Spotify platformon.
Érdekesség: A Google Gemini rendszerét úgy tervezték, hogy a hagyományos AI modelleknél akár háromszor több szöveget is képes legyen kezelni, így jelentősen javítva a válaszok relevanciáját és pontosságát.
Források: Google AI: Release Notes Podcast, Apple Podcasts, Spotify
