现在，你可以像和 ChatGPT 聊天一样使用谷歌地图了。
谷歌地图最新升级包括以下 5 点： 1. 对话式地图搜索 直接与 Google Maps 聊天搜索信息，AI 将使用 Google Maps 上的商户信息、照片、评分和评论等信息来提供可信的结果。
2. 实时查看地图 只需点击相机图标即可使用实时视图进行搜索。谷歌地图会显示附近的 ATM、餐厅、公园和公交站，并显示其开放时间和评级，且跟随 AR 箭头，准确引导您到达目的地。
3. 全新沉浸式视图 在正式访问地点之前先确定其范围，查看逼真的视图，并获取天气预报、高峰时段等有用信息，而且还能查看室内景观。比如在订餐时可以展现餐厅氛围，帮助您选择。
4. 新增多重搜索 现在，您可以结合文字和图像， 在 Google 地图上访问数百万本地企业的信息。
5. 获取人工智能建议 随时随地获取人工智能支持的建议。如果开始下雨，可以向地图询问“雨天活动”并获取附近的喜剧表演或电影院等建议。
从今年AIGC开始爆火，好像适合程序开发使用AI工具就很少，大多数都是AI绘画和AI视频，AI文案相关的。可以帮助程序员写代码的ChatGPT在前段时间也爆出代码错误率达到了50%左右。那到底有没有适合程序员开发使用的AI工具呢？
近日，Google 推出了一款名为 Project IDX 的新型云集成开发环境（IDE），以改善开发人员的体验，提供人工智能工具和功能，以更有效地构建应用程序。
Google在Visual Studio Code（使用Code OSS）的基础上开发了Project IDX，使其能够专注于AI集成，如Codey和PaLM 2。Google的Codey AI编程助手提供智能代码自动补全、编码问题的聊天机器人以及上下文代码推荐。
使用Project IDX，开发人员可以在浏览器中进行全栈网页和移动应用程序的编写。该平台支持目前流行的框架，如Angular、Flutter、React和Vue.js，并计划将来支持其他语言和框架。
Project IDX的一个主要优点是，它提供了一个一致的开发环境，可以从任何设备访问。这解决了跨设备同步开发环境的常见问题。基于云的IDE还可以利用强大的计算资源，这些资源通常是开发人员在本地无法获得的。
4月10日凌晨，谷歌在官网正式发布了Gemini1.5Pro，现在可在180多个国家/地区使用。
Gemini 1.5 Pro 不仅能够生成创意文本和代码，还能理解、总结上传的视频和音频内容，并且支持高达100万tokens的上下文。
在Google AI Studio开发平台中，用户可以免费试用Gemini 1.5 Pro，并且它支持中文提示。这使得用户能够通过简单的操作，上传视频或音频文件，并获取内容的深度总结。例如，用户可以上传一个视频并询问影片的内容，Gemini 1.5 Pro能够快速解析并提供答案。
Gemini 1.5 Pro还提供了音频理解功能，能够快速解析音频文件并总结其内容。这对于需要处理大量视频和音频内容的用户来说，无疑是一个巨大的帮助，因为它可以节省大量的时间。
谷歌还对Gemini API进行了性能优化，包括系统指令、JSON模式以及函数调用优化，这些改进显著提升了模型的稳定性和输出能力。系统指令功能允许用户根据特定需求控制模型的行为，JSON模式可以帮助开发者从文本或图像中提取结构化数据，而函数调用优化则支持开发者实现更全面的查询响应。
详情点此查看: https://developers.googleblog.com/2024/04/gemini-15-pro-in-public-preview-with-new-features.html
音频理解能力: https://github.com/google-gemini/cookbook/blob/main/quickstarts/Audio.ipynb
近日，谷歌DeepMind的研究人员推出了，首个无需数据标记、无监督训练的生成交互模型——Generative Interactive Environments，简称“Genie”。
Genie是一个具有110亿参数的模型，它能够根据图像、真实照片甚至草图生成可控制动作的视频游戏。这个模型的特点是无需数据标记和无监督训练，它通过3万小时、6800万段游戏视频进行了大规模训练，而且训练过程中没有使用任何真实动作标签或其他特定提示。
Genie的核心架构使用了ST-Transformer（时空变换器），这是一种结合了Transformer模型的自注意力机制与时空数据的特性，有效处理视频、多传感器时间序列、交通流量等时空数据的方法。ST-Transformer通过捕捉数据在时间和空间上的复杂依赖关系，提高了对时空序列的理解和预测能力。
Genie的架构主要由三大模块组成： 1. 视频分词器：基于VQ-VAE的模块，将原始视频帧压缩成离散的记号表示，以降低维度并提高视频生成质量。 2. 潜在动作模型：无监督学习模块，从原始视频中推断出状态变化对应的潜在动作，并实现对每一帧的控制。 3. 动力学模型：基于潜在动作模型学习到的动作关系，预测下一帧的视频。
除了视频游戏，你觉得 Genie 模型还能在哪些其他领域发挥作用？
