معرفی Gemini 2.5 و قابلیت‌های صوتی

Gemini 2.5 یک سیستم چندحالته است که از ابتدا برای درک و تولید محتواهای مختلف از جمله متن، تصویر، صدا، ویدئو و کد طراحی شده است. در جشنواره Google I/O به نمایش گذاشته شد که Gemini 2.5 چه قابلیت‌های جدیدی برای دیالوگ و تولید صوتی قدرتمند به ارمغان آورده است.

قابلیت‌های مکالمه صوتی زمان واقعی

یکی از نکات مهم در تعامل با هوش مصنوعی، توانایی برقراری مکالمات صوتی زمان واقعی است. Gemini 2.5 از توانایی تفکر و تولید گفتار به صورت طبیعی برخوردار است که این امر ممکن می‌سازد تا ارتباط با هوش مصنوعی به‌صورت موثر برقرار شود.

کنترل متن به گفتار قابل کنترل

تکنولوژی تبدیل متن به گفتار در حال حرکت به سمت توانایی‌های بیشتر، به گونه‌ای که اکنون می‌توانید هر چیزی از پاراگراف‌های کوتاه تا سردراز را تولید کنید و سبک، لهجه، عبارات احساسی و عملکرد را به دقت معین کنید.

امکانات و قابلیت‌های اضافی

این سیستم‌ها می‌توانند متن را زنده کنند و با خواندن‌های موثر برای هر چیز از شعر تا اخبار و داستان‌های پرطراوت فعالیت داشته باشند. آن‌ها همچنین می‌توانند با احساسات خاص عمل کرده و لهجه‌های مخصوصی تولید کنند.

صوتیچ‌های آماده و مسئولیتی

تیم توسعه‌دهنده‌ها به تازگی امکانات صوتی طبیعی را به مدل‌های Gemini 2.5 اضافه کرده‌اند تا توانایی‌های جدیدی را به دست‌اندرکاران بدهند تا اپلیکیشن‌های پرطرفدارتر و تعاملی‌تری ایجاد کنند.

نظرات و نکات کلیدی

با این توسعه‌های بزرگ در زمینه قابلیت‌های صوتی مدل Gemini 2.5، تعامل با هوش مصنوعی به یک سطح بالاتری از واقعیت و صداقت دست پیدا کرده است. امکاناتی چون مکالمات زبانی طبیعی و کنترل کامل بر محتوای صوتی، برای توسعه‌دهندگان و کاربران انتخاب بسیار جذابی است.

این امکانات به توانایی تفکر و آگاهی ویژه‌ای برای هوش مصنوعی مبتنی بر Gemini 2.5 منجر شده است که ارتباطات هوشمند و هماهنگ‌تری را برای تسک‌های پیچیده ایجاد می‌کند.

نکات کلیدی:

– توانایی مکالمات صوتی زمان واقعی
– کنترل کامل بر محتوای صوتی
– امکان تولید صوت از متن‌های چندزبانه
– امکانات پیشرفته در تولید صوت

با توجه به اهمیت روزافزون صوتیچ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، Gemini 2.5 با ارائه امکانات پیشرفته و قابلیت‌های پیشرو، قدمی مهم در ساخت یک ارتباط موثر و هماهنگ با هوش مصنوعی برداشته است.

---

منبع:
این مقاله در اصل در https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-2-5-native-audio/ منتشر شده است.

معرفی Google DeepMind

Google DeepMind یک شرکت پژوهشی در زمینه هوش مصنوعی است که توسط Google تأسیس شده است. این شرکت به مطالعه و توسعه رویکردهای نوین در حوزه هوش مصنوعی مشغول است و دائماً سعی دارد تا بهبودهای آگاهانه و متمرکز در این حوزه ایجاد کند.

توسعه هوش مصنوعی مسئولانه

Google DeepMind در یک اعلامیه جدید از طریق وب‌سایت خود به تحولات در حوزه هوش مصنوعی و نحوه ایجاد یک هوش مصنوعی جهانی و مسئولانه پرداخته است. شرکت به دنبال ارائه مدل‌های هوش مصنوعیی است که به طور گسترده و جهانی بتواند مورد استفاده قرار گیرد.

توسعه بهره‌وری هوش مصنوعی

در کنفرانس Google I/O، Google DeepMind تلاش‌های خود را برای توسعه Gemini به منظور تبدیل آن به یک مدل جهانی برای هوش مصنوعی مورد بررسی قرار داد. این توسعه‌ها به منظور ارتقای بهره‌وری و کارایی هوش مصنوعی و تجربه کاربری بهتر انجام می‌شوند.

نظرات کارشناسی و نکات کلیدی

Google DeepMind با تکنولوژی‌های پیشرفته همچون هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به سمت ساخت یک هوش مصنوعی جهانی و مسئولانه حرکت می کند. این تلاش‌ها به منظور تحقق یک دنیای هوشمندتر، منطقی‌تر و کارا برای همه افراد است. این روند توسعه هوش مصنوعی نه تنها به فناوری‌های آینده امکانات بیشتری خواهد داد بلکه بهبودی غیرقابل انکار در زمینه ارتباطات بین افراد و ماشین‌ها نیز خواهد داشت.

این تلاش‌های Google DeepMind برای ایجاد یک هوش مصنوعی جهانی و مسئولانه نشانگر تعهد شرکت به ارائه راهکارهای نوین و کارآمد در زمینه هوش مصنوعی است. این تحولات نه تنها باعث پیشرفت در زمینه تکنولوژی می‌شوند بلکه امکانات جدید و امنیت بیشتری را برای کاربران فراهم می‌کنند.

---

منبع:
این مقاله در اصل در https://blog.google/technology/google-deepmind/ منتشر شده است.

معرفی اجمالی

در مرحله گفتگوها در Google I/O 2025، بحث‌ها از تلاقی هوش مصنوعی، علم، خلاقیت، رانندگی خودکار و موارد دیگر با رهبران گوگل و دیگر فکرورهای برتر برگزار شد. این بحث‌ها تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه را برجسته کردند و مواردی از پیشرفت‌های هوش مصنوعی، هوش مصنوعی عمومی، و محاسبات کوانتوم را پوشش داد. سخنرانان شامل رهبران برجسته گوگل و بینشوران خارجی بودند و نقش هوش مصنوعی در علم، روایت، و رانندگی خودکار نیز بررسی شد. پایداری در توسعه هوش مصنوعی نیز یکی از نکات کلیدی مورد بحث بود.

پرتره از بحث‌ها

تأکیدات بحث‌ها در Google I/O 2025 جایگاه مهمی را در بحث‌های تکنولوژیکی دارد. یکی از این بحث‌ها تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه بود که در مرحله گفتگوها برجسته شد. از پیشرفت‌های هوش مصنوعی تا مسائل بزرگ امروزی مانند حدود محاسباتی کوانتوم، همه چیز به چالش‌های اصلی و فرصت‌های بزرگی که در معرض قرار داریم مرتبط می‌شود.

درگیری با نخبگان

این مرحله گفتگوها در Google I/O 2025 توانسته است رهبران گوگل و بینشوران معتبری را برای بحث و گفتگو به هم نشاند. از گفتگوهای جذاب و الهام بخشی که توسط CEO و هم‌مون‏ساز گوگل DeepMind یعنی Demis Hassabis و هم‌مون‏ساز گوگل، Sergey Brin برگزار شد، تا فعالان گوگل دیپ‌مایند و نخبگان خارجی، تمامی این گفتگوها به ترویج ایده‌ها و پیشرفت‌های فناوری کمک کرده است.

نقش هوش مصنوعی در علم و داستان‌سرایی

یکی از موضوعاتی که در مرحله گفتگوها در Google I/O 2025 مطرح شد، نقش هوش مصنوعی در علم و داستان‌سرایی بود. تأثیر هوش مصنوعی بر کشف‌های علمی، بهبود داستان‌ها و روایت‌ها، و رانندگی خودکار مورد بحث و بررسی قرار گرفت.

نظرات و نکات کلیدی

در مرحله گفتگوها در Google I/O 2025، بحث و گفتگو بین رهبران گوگل و نخبگان برتر این صنعت، به تبادل ایده‌ها و تجربیات جالب و دیدگاه‌های مهم منجر شد. بحث‌هایی که درباره تأثیر هوش مصنوعی در جوامع امروز و همچنین آینده ما ارائه شد و بحث‌های مهمی را در زمینه‌های علمی، داستان‌سرایی و رانندگی خودکار بررسی کرد. اهمیت پایداری در توسعه هوش مصنوعی نیز یکی از نقاط کلیدی بحثی بود.

نظر کارشناسی

به نظر من، گفتگوها و بحث‌هایی که در این مرحله برگزار شدند می‌تواند به بسیاری از فناوران و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی کمک کند تا در جهت پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری از تجربیات دیگران قدم بردارند. این بحث‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته جهان، تأثیرگذاری بسیار زیادی بر زندگی ما دارد و باید با دقت و هوشمندی در آن‌ها پیش برویم.

---

منبع:
این مقاله در اصل در https://blog.google/technology/developers/google-io-2025-dialogues-ai-quantum-storytelling/ منتشر شده است.

معرفی برنامه Google in Residence

برنامه Google in Residence با رهبری یکی از کارمندان گوگل شروع شد که یک کلاس شامل ۸۳ دانشجو را هدایت می‌کرد. ده سال پس از آن، یکی از دانشجویان سابق (و فعلی) گوگل این برنامه را ادامه داد.

تأثیر موجودیت Google in Residence بر دوران تحصیلی من

در یکی از روزهای پذیرش دانشجویان در دانشگاه هوارد، با دکتر لگند برج، رئیس دانشکده علوم کامپیوتر هوارد، آشنا شدم. او به من گفت که درس مقدمه‌ای به علوم کامپیوتر من توسط یک کارمند گوگل تدریس خواهد شد. این اتفاق یک فرصت منحصر به فرد برای من بود.

معلم من، اسکات جوزف، رویکرد بسیار خوبی در تدریس داشت: فلسفه او این بود که به دانشجوها فرصت‌هایی برای یادگیری و کاوش داده شود، نه با برنامه آموزشی چالش برانگیزی دانشجوان را نصب کرد. ما می‌توانستیم کارهایمان را چندین بار ارسال کنیم و تشویق می‌شدیم که هر چیزی در مورد علوم کامپیوتر و نحوه برقراری آن در کارش در گوگل از او بپرسیم.

قبل از اینکه به هوارد بیایم، تنها از سه معلم سیاه پوست درس گرفته‌ام. از یادگیری از اسکات، یک مرد سیاه پوست، برای من بسیار پایه‌گذار بود. یادگیری از او نه تنها اعتماد به نفس به من داد، بلکه احساس تعلق به جامعه را هم برایم ایجاد کرد. این مرا به دنبال پیگیری پیشرفت‌های او نه تنها به عنوان یک کارمند آینده گوگل، بلکه به عنوان یک معلم Google in Residence نیز انگیخت.

تأثیر Google in Residence بر دوران حرفه‌ای من

من به دفتر آموختگی‌های اسکات برای راهنمایی در خصوص وظایف خانه‌کاری و، بیشتر از همه، آمادگی مصاحبه رفتم. من و هم‌دانشجویانم نمی‌دانستیم مصاحبه برای یک کارآموزی مهندسی نرم‌افزار چگونه باید باشد اگر اسکات ما را آماده نکرده بود. با کمک او، در نهایت به هدفم رسیدم و در سال ۲۰۱۹ نهایتاً نقشه شغلی تمام وقت را پذیرفتم.

بعد از به دست آوردن چند سال تجربه در گوگل، به گروه معلمان Google in Residence سال ۲۰۲۲ پیوستم. من به محل تحصیلی سابقم، دانشگاه هوارد، بازگشتم و به ۲۴۰ دانشجو همان مهارت‌ها و درس‌های کلیدی‌ای که اسکات به هم‌دانشجویانم و من آموخته بودم، آموزش دادم.

تأثیر یادگیری از هر دو طرف

با اندیشمندانه روی دوران خودم به عنوان یک معلم Google in Residence برگرداندم، فهمیدم که چقدر از هر دو طرف برنامه یاد گرفتم. کار کردن با دانشگاه‌های شریک که نیروی انسانی کافی ندارند و اساتید آنها پُراز مشکل هستند، اما به عنوان یک معلم Google in Residence می‌توانستم با ارائه دانش واقعی و از زبان شخصی نقشه کار دانشجویان را تقویت کنم.

وظیفه یک مربی بیش از تدریس مطالب درسی است؛ راهنمایی، راهنمایی و آماده‌سازی دانشجویان برای حرفه حرفه‌ایشان کلیدی برای پیشرفت آنهاست. اشتراکات عملی که به عنوان یک دانشجوی برنامه Google in Residence دریافت کردم، به من کمک کرد تا نیازهای دانشجویان خود را درک کنم و پس از اینکه به عنوان یک معلم فعال شدم، بتوانم به این نیازها پاسخ بدهم.

نتیجه‌گیری و نکات کلیدی

برنامه Google in Residence در دهمین سالگرد خود، مارک نهاد تأمین آموزش و موانع شغلی برای دانشجویان از گروه‌های کم اندرکنش جهت ورود به حوزه فناوری است. موفقیت این برنامه در افزایش تعداد فارغ‌التحصیلانی است که اکنون در مختلف نقش‌های فناوری در سراسر بخش کار می‌کنند. به عنوان یک دانشجوی سابق از این برنامه، افتخار داشتم که ببینم دانشجویان سابقم مهارت‌ها و اعتماد به نفس لازم برای پیگیری حرفه‌های فناوری را توسعه داده‌اند.

این برنامه، با ارائه آموزش مستقیم از زبان افراد با تجربه در شرکت گوگل، فرصتی بی‌نظیر برای دانشجویان فراهم می‌کند تا بهترین استفاده از تجربیات آنان کنند و بتوانند به آرزوهای حرفه‌ای خود دست پیدا کنند.

نظرات کارشناسی و نکات کلیدی

در این مقاله، تأثیر برنامه Google in Residence بر دانشجویان و فارغ‌التحصیلان در توسعه حرفه‌ای آنها بیان شده است. این برنامه اهمیت بزرگی در ایجاد فرصت‌های معنی‌دار برای افراد از گروه‌های کم اندرکنش در حوزه فناوری دارد و باعث موفقیت‌های بسیاری در حوزه فناوری شده است. آموزش مستقیم از افراد با تجربه در صنعت، یکی از عوامل کلیدی در توفیق این برنامه است و به دانشجویان کمک می‌کند که بهترین استفاده را از این تجربیات ببرند و در زمینه فناوری پیشرفت کنند.

---

منبع:
این مقاله در اصل در https://blog.google/technology/developers/google-in-residence/ منتشر شده است.

مقدمه

اخیرا، گوگل معرفی کرد که Gemma 3 یک مجموعه از مدل‌های باز و سبک، طراحی شده برای اجرا بر روی دستگاه‌ها است. این مدل‌ها دارای عملکردی بی‌نظیر در کلاس اندازه خود هستند و برای استفاده در برنامه‌های تک‌GPU یا TPU مناسبند. Gemma 3 قابلیت پشتیبانی از بیش از 140 زبان و ارائه قابلیت‌های پیشرفته تفکر متنی و تصویری را دارد. این مجموعه شامل یک پنجره متن ۱۲۸k-token و پشتیبانی از فراخوانی تابع برای وظایف پیچیده نیز می‌شود. همچنین، ورژن‌های بهینه‌شده Gemma 3 برای عملکرد سریعتر و کاهش نیازهای محاسباتی منتشر شده است.

قابلیت‌های جدید توسعه‌دهندگان با استفاده از Gemma 3

– مدل تک‌بالانسور: Gemma 3 عملکرد بی‌نظیری را برای اندازه خود ارائه می‌دهد و در ارزیابی‌های انسانی اولیه مقابله با ترجیحات خودجوش Llama3-405B، DeepSeek-V3 و o3-mini را در جدول رتبه‌بندی LMArena پیشی می‌دهد. این به شما کمک می‌کند تا تجربیات کاربری جذابی ایجاد کنید که بتوانند بر روی یک گومه‌کارت یا میعاد تنظیم شده TPU جا شوند.

– شروع به زبان‌های گلوبال: ساخت برنامه‌هایی که زبان مشتریان شما را صحبت می‌کنند. Gemma 3 پشتیبانی از زبان‌های فراری بیرون کادر و پیش آموزده برای بیش از 140 زبان ارائه می‌دهد.

– ایجاد هوش مصنوعی با قابلیت‌های پیشرفته تفکر متنی و تصویری: به راحتی برنامه‌هایی را بسازید که تصاویر، متن‌ها و ویدیوهای کوتاه را تجزیه و تحلیل می‌کنند و امکانات جدیدی برای برنامه‌های تعاملی و هوشمند باز می‌کند.

– مدیریت وظایف پیچیده با پنجره متنی گسترده‌تر: Gemma 3 یک پنجره متنی ۱۲۸k-token ارائه می‌دهد تا برنامه‌های شما بتوانند اطلاعات فراوانی را پردازش و فهم کنند.

– ایجاد جریان‌های کاری موتوری به کمک فراخوانی تابع: Gemma 3 پشتیبانی از فراخوانی تابع و خروجی ساختاری دارد تا به شما در اتوماسیون وظایف و ساخت تجربیات عاملی کمک کند.

– عملکرد بهینه تر به سرعت با مدل‌های کوانتیزه: Gemma 3 ورژن‌های کوانتیزه رسمی معرفی کرده است که اندازه مدل را کاهش داده و نیازهای محاسباتی را کاهش داده و در عین حال دقت بالایی داشته باشد.

پروتکل‌های ایمنی سختگیرانه برای ساخت Gemma 3 به صورت مسولانه

– شیفت گما 2: همراه با Gemma 3، ما نیز
ShieldGemma 2
را عرضه می‌کنیم، یک چکر ایمنی تصویر 4B قدرتمند که بر روی پایه‌های Gemma 3 ساخته شده است. ShieldGemma 2 راه‌حل آماده‌ای برای ایمنی تصویر ارائه می‌دهد و برچسب‌های ایمنی را در سه دسته ایجاد می‌کند: محتوای خطرناک، جنسیتی برجسته و خشونت. توسعه‌دهندگان می‌توانند ShieldGemma را برای نیازهای ایمنی و کاربران خود سفت‌پوشانه کنند. ShieldGemma 2 باز و برای ارتقاء توسعه AI مسولانه از عملکرد و کارایی معماری Gemma 3 بهره می‌برد.

ابزارهایی که از قبل استفاده می‌کنید آماده ادغام شده است

– استفاده از ابزارهای مورد علاقه خود توسعه دهنده: با پشتیبانی از Hugging Face Transformers، Ollama، JAX، Keras، PyTorch، Google AI Edge، UnSloth، vLLM و Gemma.cpp، شما این امکان را دارید که بهترین ابزار برای پروژه خود را انتخاب کنید.

– شروع به اجرا در چند دقیقه: دسترسی فوری به Gemma 3 را دریافت کنید و بلافاصله شروع به ساخت کنید. توانایی‌های کامل آن را در
Google AI Studio
کاوش کنید، یا مدل‌ها را از طریق
Kaggle
یا
Hugging Face
دانلود کنید.

– سفارشی‌سازی Gemma 3 بر اساس نیازهای خاص خود: Gemma 3 با یک
پایگاه کد بازنو شده
ارائه شده است که شامل دستورالعمل‌هایی برای تنظیم‌کردن و استنتاج بهینه است. با استفاده از پلتفرم ترجیحی خود مانند
Google Colab
،
Vertex AI
یا حتی GPU بازی، مدل را آموزش دهید و تطبیق دهید.

– نحوه پیاده سازی شما: Gemma 3 گزینه‌های پیاده‌سازی متعددی ارائه می‌دهد، از جمله Vertex AI، Cloud Run، API GenAI گوگل، محیط‌های محلی و سایر پلتفرم‌ها، این امکان را به شما می‌دهد تا بهترین مورد برای برنامه و زیر ساخت خود را انتخاب کنید.

نظر کارشناس

Gemma 3 به عنوان یک مجموعه مدل‌های باز و سبک از گوگل با قابلیت‌های پیشرفته و دسترسی آسان برای توسعه‌دهندگان فناوری هوش مصنوعی توانسته است برای استفاده در برنامه‌های تک‌GPU و TPU عملکرد برتری ارائه دهد. این امکان را به توسعه کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف با تمرکز بر روی تفکر متنی و تصویری، پردازش داده‌های حجیم و ایجاد تجربیات متعامل و اجرای کارایی عالی در دستگاه‌های تحت پشتیبانی ارائه کرده است.
این مدل‌ها به کاربران امکان پژوهش و توسعه برنامه‌های جدید را بر روی جلوه می‌دهند و با پشتیبانی از ابزارها و پلتفرم‌های مختلف، امکان انتقال به مقیاس بزرگتر و پیاده سازی روی سخت‌افزارهای مختلف را فراهم کرده اند.
به عنوان یک وبلاگر فناوری حرفه‌ای با تجربه در این حوزه، اعتقاد دارم که Gemma 3 یک گزینه بسیار مناسب برای توسعه کاربردهای هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های تک‌GPU و TPU است و با امکانات و قابلیت‌های جدیدش، این فرصت را به توسعه کاربردهای متنوع و نوآورانه فراهم می‌کند.

---

منبع:
این مقاله در اصل در https://blog.google/technology/developers/gemma-3/ منتشر شده است.