Google wprowadza model transkrypcyjny Gemini 3.5
Google wprowadza model transkrypcyjny Gemini 3.5, zaprojektowany w celu optymalizacji doświadczeń związanych z wprowadzaniem głosowym. Model ten może na bieżąco filtrować wypełniacze, automatycznie poprawiać błędy mowy i obsługuje 85 języków oraz audio z rozmów do 3 osób. Obecnie jest dostępny w funkcji 'Rambler' klawiatury Gboard w Pixel 11, a w przyszłości ma być rozszerzony na więcej usług. W porównaniu do poprzedniej wersji Chirp 3, prędkość transkrypcji wzrosła o około 70%, a wskaźnik błędów w czasie rzeczywistym spadł do 5,5%. Model obsługuje niestandardowe słowniki, ale ze względu na zdolność do rozumienia semantycznego i poprawiania tekstu, może zmieniać oryginalne sformułowania, co czyni go nieodpowiednim do zastosowań, w których konieczne jest ścisłe zachowanie oryginalnych słów.
Cena --
Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.
Możesz również polubić

Platformy kryptowalutowe straciły 3,63 miliarda dolarów z powodu cyberataków

Ant Group wprowadza model finansowy Ling-3.0-flash-Fin, otwarcie kodu w przyszłym tygodniu

Virtuals wzmacnia politykę bezpieczeństwa portfeli agentów AI

Wartość rynkowa Alphabet spadła o prawie 700 miliardów dolarów, wątpliwości co do konkurencyjności AI

Mastercard wspiera hackathon XRP Ledger w Nowym Jorku w październiku

Nowy model płatności za usługi Google Cloud Gemini Enterprise

Gemini łączy siły z Apex, aby rozszerzyć swoje rynki prognozowania kryptowalut dla amerykańskich brokerów

Ryzyko kredytowe Gemini AI: Deutsche Bank analizuje w 5 minut

Czemu OpenAI traci kierownictwo?

List do akcjonariuszy Andrew Kang: Inwestycje w roboty wkraczają w nowy etap, wyceny w private equity wciąż znacznie w tyle

Google uruchomił Gemini Enterprise for Legal dla kancelarii prawnych

Najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu; porównanie 10 najlepszych modeli

Biznesmen z Las Vegas grozi 280 lat więzienia za schemat Ponziego na 24 miliony dolarów w kryptowalutach

Gemini 3.7 Flash Review: Tani model Google'a już nie jest głupi

Roman Storm oskarża Google i OpenAI o wspieranie Korei Północnej

Poranny raport z Wall Street: CPI i PPI spadają, S&P osiąga nowe szczyty, SanDisk i Workday napędzają wzrosty w sektorze pamięci i oprogramowania, a komunikacja optyczna doświadcza realizacji zysków

Gemini raportuje stratę netto w wysokości 107,7 miliona dolarów, akcje spadają o ponad 7%

Doniesienia o przekazaniu władzy w DeepMind, oficjalne tytuły niejasne

Najlepsze platformy dla agentów AI 2026: tylko 130 z tysięcy jest prawdziwych

Czy modele open-source zabić zapotrzebowanie na moc obliczeniową? Morgan Stanley prognozuje trzy przyszłości AI

Sergej Brin ponownie zaangażowany w strategię AI Google'a

SemiAnalysis: Gemini 3 Pro może być szczytem konkurencyjności modeli Google, a usługi chmurowe największym beneficjentem

Rewolucja w kierownictwie AI Google: fizyczne rozdzielenie między głęboką wodą AGI a codziennymi modelami

Opóźnienie w premierze Google Gemini 3.5 Pro

Microsoft twierdzi, że MDASH przewyższa Claude Mythos i GPT-5.6 Sol w teście cyberbezpieczeństwa

Robinhood rozważa umowę z Crypto.com w miarę wzrostu konkurencji na rynku prognoz

Nieczynne moce obliczeniowe, tania energia, niedoceniane modele - DGrid chce przekształcić je w zyski

Rekordowy wynik na Mistrzostwach Świata: 5,7 miliarda $ zakładów na Kalshi i Polymarket

DGrid Genesis osiągnęło przychody przekraczające 23 miliony dolarów w ciągu pół roku: zdecentralizowana AI wchodzi w fazę rzeczywistej weryfikacji płatności




