Turning code into fabric with Gemini
展示如何利用 Gemini 將程式設計演算法轉化為織物設計,透過計算編織技術將數位指令轉為實體針織品。觀眾可學習如何結合數學、演算法與 AI 創造具意義的實體作品,並了解如何將加密訊息嵌入設計中。
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展示如何利用 Gemini 將程式設計演算法轉化為織物設計,透過計算編織技術將數位指令轉為實體針織品。觀眾可學習如何結合數學、演算法與 AI 創造具意義的實體作品,並了解如何將加密訊息嵌入設計中。
Google 正式開放 SynthID Detector 給一般使用者,可上傳圖片、影片或音訊檢查是否含有 AI 生成的數位浮水印。此工具能辨識 Google 及合作夥伴模型生成的內容,並標示可疑區域,但無法判斷文字是否為 AI 生成。
Google 推出瀏覽器遊戲製作平台 Playground,使用者透過文字描述即可由 AI 生成客製化遊戲,無需程式經驗。
OpenAI 公開未發布 AI 模型的 722 份數學手稿,探討驗證結果對科學、未來系統與醫學的意義。影片分析這些突破如何影響人類理解與 AI 發展。
※ 摘要僅根據標題與說明
Google AI 基礎設施主管 Amin Vahdat 探討資料中心如何為 AI 量身打造,強調「有效產出」比理論運算量更重要。他解釋了 TPU 架構的演進、與 DeepMind 協同設計硬體,以及未來光學交換與軌道資料中心的潛力。
大科技播客專訪 Spyglass 作者 M.G. Siegler,探討個人 AI 助手大戰的現況與未來。文章分析 Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dots 等產品優勢,並指出 Google 因內部協調困難而落後的原因。
AI 模型能瞬間將漏洞報告轉為攻擊程式碼,大幅縮短從漏洞公開到被利用的時間。訪談中探討了 Wiz 如何利用 AI 自動化發現與修復漏洞,並分析防禦者因能更早發現問題而掌握主動權的趨勢。
Google 的 AI IDE Antigravity 新增 Claude Opus 5.5 與 Sonnet 5.5 模型,僅限付費訂閱者使用。同時宣佈舊版模型與 GPT-OSS 120B 於 11 月 2 日下架,且無免費替代方案。
探討 Recursive 公司 6.7 億美元的自改進 AI 投資、Sonnet 5.5 模型在終端測試中達 70% 的突破,以及 Pentagon 與 Elon Musk 共導的 Project Meridian 對未來戰爭的影響。
波士頓動力展示 Atlas 機器人全新 4 指手部設計,捨棄小指以提升耐用度與工業作業能力。透過內部實驗驗證後,該手部擁有 13 個自由度與指尖觸覺感測器,能完成鑽孔、擰緊螺母等精細操作,並與 Gemini 大腦協同運作。
展示如何利用 Gemini 與 Google AI Studio 將口語轉化為實體收藏印刷品。觀眾可學習如何將想法轉為具體物件,並了解 Gemini 分析語氣與情緒的應用。
Andrew Sharp 與 Ben Thompson 探討個人 AI 代理(Agents)市場潛力,分析 OpenAI Dots 與 Apple、Google 在消費端策略的差異。
分析 $5 兆元小企業退休潮與 AI 代理人的結合機會,說明大型基金如何收購會計、物業管理企業並用 AI 提升利潤。作者分享個人持公司架構、資料夾結構與代理人運作流程,並回應關於裁員與競爭的質疑。
黃哲斌探討在 AI 能產出流暢內容時,人類如何守住思考界線與人性質感。影片強調直接複製貼上會導致退化,並指出決定價值的是願意保留親自探索與思考的痛苦。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹 Gemini 3.5 Transcribe 如何將企業音訊轉化為可執行的洞察,涵蓋即時與批處理工作流、自訂詞彙及語音分離功能,並示範如何搭配 Gemini 模型進行情緒分析與摘要。看完能學習如何將原始音訊轉為結構化、智慧的資料。
※ 摘要僅根據標題與說明
回顧 Meta Connect 會議,討論祖克柏演講、新賓利電動車,並專訪 AI 安全專家、預測市場 AI 代理開發者及稀有金屬公司創辦人。內容涵蓋 AI 風險、金融自動化與硬體創新,提供產業動態與技術觀點。
Sarvam 的 Krishna Prasad Srinivasan 介紹了一款 30 億參數的視覺語言模型,採用非 Transformer 的 State Space Model 架構,能在單一 GPU 執行並超越百倍大小的模型。
教導如何透過撰寫明確的 Markdown 規格文件,引導程式碼代理(Coding Agent)進行開發,以取代依賴隨機性的「氛圍編碼」。學員將學習如何建立專案憲章、規劃功能並驗證結果,從而提升程式碼品質與可維護性。
Andrew Dai 指出當前前沿模型在視覺推理上存在嚴重缺陷,容易因模式匹配而產生幻覺,無法處理需要空間定位與長期記憶的複雜任務。
John Platt 分享 Google ERA 如何利用大型語言模型自動解決科學問題,並探討 AI 在氣候變遷與火災預警上的應用。內容包含具體的自動化實驗架構、避免過度擬合的建議,以及對科學家應如何結合領域專長與工具使用的看法。
YouTube 執行長 Neal Mohan 在播客中談論 AI 如何重塑平台內容推薦與創作工具。他介紹了動態縮圖、影片 A/B 測試等新功能,強調 AI 旨在協助創作者更有效率地建立事業,而非取代人類創意。
Paul Bakaus 分享 Impeccable 技能如何從簡單提示演變為包含子代理、指令碼與鉤子的複雜系統。他解釋單純禁止字型無法真正創造差異,而是會引導模型選擇下一個相似選項。
探討企業導入 AI 的真實門檻,指出僅買帳號上課只是第一階段,真正的挑戰在於讓 AI 能存取公司資料、管理權限並執行複雜流程。
彙整了 2026 年 9 月 16 日至 17 日的 AI 領域新聞,涵蓋 Anthropic 推出 Claude Code Projects 的多會話協作功能、Google Gemini 的 Antigravity 架構…
Tim Sanders 與 Craig Smith 探討 AI 如何透過驗證層過濾軟體推薦,強調 G2 的驗證評論與第三方信源(如獎項、列表)比網站內容更重要。
DeepMind 掌舵人 Koray Kavukcuoglu 坦承當前模型略遜於業界前沿,強調軟體工程是 AI Agent 的根基。
介紹 Google Antigravity 平台如何協助開發者建立即時 AI 教練,讓 AI 代理能自主執行程式開發任務。看完能了解如何將 AI 整合到編輯器與終端機進行自動化開發。
※ 摘要僅根據標題與說明
測試 ChatGPT、Claude 與 Gemini 能否獨立完成整套重複工作流程,觀察誰能全程自主運作而不需人工介入。看完能了解目前各大型 AI 模型在自動化任務上的實際表現與差異。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹 GPT-6 Astra 的實測體驗與三個正確下指令方式,並涵蓋 ChatGPT、Lyria 3.5 等 AI 工具的最新動態。適合對 AI 模型測試與指令技巧感興趣的技術人員或使用者。
※ 摘要僅根據標題與說明
實測 ChatGPT、Claude 與 Gemini 的語音模式,比較它們在自然對話、被打斷與換語氣方面的表現。看完能了解目前各模型在語音互動上的實際落差與優缺點。
※ 摘要僅根據標題與說明
依人氣
展示如何利用 Gemini 與 Google AI Studio 將口語轉化為實體收藏印刷品。觀眾可學習如何將想法轉為具體物件,並了解 Gemini 分析語氣與情緒的應用。
展示如何利用 Gemini 將程式設計演算法轉化為織物設計,透過計算編織技術將數位指令轉為實體針織品。觀眾可學習如何結合數學、演算法與 AI 創造具意義的實體作品,並了解如何將加密訊息嵌入設計中。
Google DeepMind 介紹 Co-Scientist,這是一個基於 Gemini 的多代理 AI 系統,能自動生成、辯論並演化新的科學假設。使用者可透過此工具加速科學突破的進度,無需人工逐一構思。
※ 摘要僅根據標題與說明
教導如何透過撰寫明確的 Markdown 規格文件,引導程式碼代理(Coding Agent)進行開發,以取代依賴隨機性的「氛圍編碼」。學員將學習如何建立專案憲章、規劃功能並驗證結果,從而提升程式碼品質與可維護性。
分析 $5 兆元小企業退休潮與 AI 代理人的結合機會,說明大型基金如何收購會計、物業管理企業並用 AI 提升利潤。作者分享個人持公司架構、資料夾結構與代理人運作流程,並回應關於裁員與競爭的質疑。
Google DeepMind 推出 WeatherNext 3,利用全新架構直接學習衛星與地面資料,提供每小時更新、5 公里高解析度的天氣預報。透過 Google 搜尋、Gemini 等工具即可使用,適用於需要精確即時天氣資訊的場景。
※ 摘要僅根據標題與說明
Andrej Karpathy 分享他個人如何使用大型語言模型處理聊天、程式碼、圖文影音等多種任務,並介紹相關工具與功能。觀眾能學習實際應用案例,了解不同模型與工具的互動方式。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹 Gemini 如何整合 Google Workspace 全功能,提供保母級教學讓使用者從零開始掌握。
※ 摘要僅根據標題與說明
Ben Luisi 團隊結合結構生物學與 AlphaFold、Gemini 等 AI 工具,將解析細菌防禦機制從數年縮短至數分鐘,加速開發新型抗生素以對抗抗藥性細菌。觀眾可了解 AI 如何加速生物學研究並發現人類難以察覺的治療新方向。
Stanford 提供的課程介紹,涵蓋設計能推理、規劃與使用工具的代理系統,以及應用測試時擴展與自我改進方法。適合想學習如何建構現代 AI 代理的從業人員。
※ 摘要僅根據標題與說明