Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » Google spouští Gemini 3 Deep Think – novou generaci AI pro náročné vědecké úlohy

Google spouští Gemini 3 Deep Think – novou generaci AI pro náročné vědecké úlohy

Zprávičky AI

Google oznámil zásadní aktualizaci svého pokročilého „reasoning“ režimu AI, nazvanou Gemini 3 Deep Think. Tento nový režim je navržen tak, aby zvládal extrémně složité úlohy z oblasti vědy, výzkumu a inženýrství – od náročných matematických problémů až po modelování fyzikálních systémů a interpretaci dat z experimentů.

  • Deep Think je specializovaný režim modelu Gemini 3, který kombinuje hluboké vědecké znalosti s praktickým inženýrským uvažováním a dokáže řešit problémy, kde často neexistuje jedna jasná odpověď.
  • Aktualizovaná verze vyniká v náročných testech: například dosahuje velmi vysokého skóre na benchmarku ARC-AGI-2 (84.6 %) nebo konkurenceschopného výkonu v matematických a programátorských soutěžích.
  • Výrazně se zlepšila i jeho schopnost řešit komplexní problémy z chemie a fyziky a získávat logické závěry i z neúplných nebo složitých dat.

Kdo ho může používat:
Nová verze Deep Think je dostupná okamžitě v aplikaci Gemini pro předplatitele Google AI Ultra a Google nabízí také možnost vyjádřit zájem o brzký přístup přes API pro vědce, inženýry a firmy.

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentářů
Nejstarší
Nejnovější Most Voted
Inline Feedbacks
Zobrazit všechny komentáře

Clawdbot (Moltbot): osobní AI agent, který vykonává práci za vás

AI
Komentáře: 2
Clawdbot, dnes známý jako Moltbot, není jen další chatbot – je to osobní AI agent, který umí přímo vykonávat úkoly, místo aby jen radil. Stačí mu zadat cíl, a on sám zpracuje e-maily, plánuje schůzky, vyhledává informace nebo spouští skripty. Open-source a self-hosted přístup zajišťuje plnou kontrolu nad daty i nástroji, a dává tak uživatelům možnost mít vlastního digitálního asistenta, který skutečně pracuje za ně.

Skutečná cena mikroslužeb: výkon, složitost a režie

Mikroslužby slibují flexibilitu, nezávislé nasazování a snadné škálování týmů. Ve skutečnosti však každé síťové volání přidává latenci, zvyšuje režii a komplikuje dostupnost. Tento článek ukazuje, proč i jednoduché workflow může být v mikroslužbách pomalejší než v monolitu, doplněno o čísla, kód a praktické tipy pro rozhodování mezi architekturami.