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作家 | ZeR0 程茜

裁剪 | 漠影

OpenAI 的 12 天"圣诞大礼包"还没熄火，谷歌倏得"插队"放出年末大招！

智东西 12 月 12 日报说念，本日，谷歌重磅发布其迄今最繁密的 AI 大模子Gemini 2.0，新功能包括原生图像生成和音频输出的多模态输出，并解救原生调用谷歌搜索、舆图、Lens 等器具。

其第一款新模子是Gemini 2.0 Flash 的实验版块，速率是 1.5 Pro 的两倍。谷歌称，这款新模子专为 AI Agent 时间而瞎想，主打多模态 +AI Agent。

基于 Gemini 2.0 Flash，谷歌推出一大波 AI Agent 新品，包括本年 5 月动荡业界的通用 AI 助手原型 Project Astra，还有或者当作实验性推广在谷歌浏览器中完成多体式复杂任务的 Project Mariner，以及实验性 AI 编程 Agent Jules、游戏 Agent。

Gemini 2.0 的发布，打响了迈向 AI Agent 新天下的重要一枪。

‌ 谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊（Sundar Pichai）说："如若说 Gemini 1.0 是对于组织和判辨信息，那么 Gemini 2.0 是对于使其愈加灵验。"这亦然其专注于 AI Agent、多模态输出的原因所在。

Gemini 和 Gemini Advanced 用户可在桌面端的模子下拉菜单中遴荐聊天优化版 Gemini 2.0 来试用。斥地东说念主员可通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 在 Gemini API 中启动使用此模子进行构建。

本周，谷歌启动在搜索的 AI 概览中测试 Gemini 2.0。1 月份，Gemini 2.0 Flash 将全面上市，同期将推出更多模子尺寸。来岁年头，谷歌会将 Gemini 2.0 推广到更多谷歌家具中。

Gemini 2.0 背后的中枢硬件也老成揭晓——Trillium TPU。

谷歌晓示其最强 AI 芯片 Trillium TPU 浩荡可用，还着重先容了谷歌云 AI 超等诡计机架构，包括可集成卓绝100,000 颗Trillium 芯片的 Jupiter 集结。Trillium 不仅在涵养密集型大讲话模子、MoE 模子上性能更强，而且 AI 涵养和推感性价比更高。亚洲 AI 大模子独角兽AI21 Labs已使用 Trillium 来斥地讲话模子。

此外，谷歌发布了一款名为Deep Research（深度磋商）的全新 AI 器具。该器具擅长作念磋商使命，特等于一位 AI 磋商生，帮你只用几分钟就能完成正本需要数小时的磋商。

用户输入问题后，它会创建一个多体式磋商贪图，在用户修改及批准后启动调用 Gemini 机器东说念主潜入分析来自网上的有关信息，并凭证其重要发现生成一份着重的详细敷陈，比肩上信息起原畅达。用户不错条件 Gemini 推广某些边界或疗养敷陈，并将 AI 生成的磋商导出到谷歌文档。

该器具面前仅向 Gemini Advanced 订阅者提供英文版，并将于来岁年头在转移 App 中提供。

一、Gemini 2.0 首款模子发布！多模态输出、原生调用器具、四大 Agent

谷歌的官方博客显露，Gemini 2.0 Flash 在重要基准测试中的速率是 1.5 Pro 的两倍。

除了解救图像、视频和音频等多模式输入外，Gemini 2.0 Flash 目下还解救多模态输出，举例与文本夹杂的原生生成的图像和可把握的文本转语音（TTS）多讲话音频，还不错原生调用谷歌搜索、代码执行以考取三方用户界说函数等器具。

为了匡助斥地东说念主员构建动态和交互式应用圭臬，在此基础上，谷歌还发布了具有及时音频、视频流输入以及使用多个组合器具的智商的 Multimodal Live API。

在 AI Agent 方面，谷歌晓示了对实验性功能的更新，包括通用 AI Agent Project Astra、多体式任务 AI Agent Project Mariner、AI 编程 Agent Jules、游戏 Agent。

1、通用 AI Agent Project Astra：记取 10 分钟视频，更强 agent 智商

还牢记谷歌本年 5 月展示的通用 AI 助手磋商原型 Project Astra吗？

这是一个全视、全听和全回首的实验性 AI 助手，展示了通用 AI 助手的曩昔功能。你通过安卓 App 或原型眼镜来纪录看到的天下，AI 助手不错及时处理文本、图像、视频、音频，分析它所看到的本体并回答平素的问题，还醒目多国讲话。

由 Gemini 2.0 提供解救的Project Astra 更新版块，不错竣事 Agent（代理）智商。其最新更动包括：

更好的回首：本年 5 月谷歌展示了早期版块只可记取 45 秒的视频，目下它如故能回首10 分钟的视频了，不错记取用户与其进行的更多对话和个东说念主偏好，更具个性化。

更好的对话： 能使用多种讲话和夹杂讲话进行交谈，况且或者更好地判辨口音和不常见的单词。

新器具用途：使用 Gemini 2.0 的内置 Agent 框架，通过文本、语音、图像和视频回答问题并执行任务，在需要时调用谷歌搜索、Lens、舆图等应用。

改善延伸：借助新的流媒体功能和本机音频判辨，Agent 以与东说念主类对话雷同的延伸判辨讲话，使对话嗅觉更当然。

谷歌正在扩大 Project Astra 的测试范围，将新的反应纳入更新中，包括优化其对各式口音及不常见单词的判辨、减少延伸、将其集成到一些谷歌家具（如搜索、Lens、舆图等）。

* 后文有更着重的功能演示。

2、多体式任务 AI Agent Project Mariner：最好使命打消 83.5%，为保证安全目下需东说念主类介入 ‌

Project Mariner‌是谷歌在 Gemini 2.0 模子基础上发布的一个实验性功能，‌ 其不错完成多体式的复杂任务。

当作磋商原型，Project Mariner‌ 或者判辨和推理浏览器屏幕上的信息，包括像素和文本、编程、图像和表单等集结元素，然后通过实验性的谷歌推广圭臬使用这些信息完成任务。

谷歌官方博客显露，凭证 WebVoyager 基准进行评估，该基准测试 Agent 在端到端着实天下集结任务上的性能，Project Mariner 当作单一 Agent 诞生竣事了 83.5% 的最好使命打消。

‌ 在演示中，Project Mariner 不错同期完成获取表单、找到公司官网、关连款式等多体式任务，Agent 会自动执行在谷歌搜索中查找电子邮件的过程，且这一过程顶用户不错随时点击暂停和住手。同期，用户不错看到 Agent 每一步步履的推理体式和贪图。

尽管目下 ‌Project Mariner 执行任务时较慢且并不老是准确，但从技巧上讲，这标明了在浏览器中导航如故成为可能。

目下，该代理在完成任务时需要东说念主类介入，如 Project Mariner 只可在浏览器的步履选项卡中键入、迁移或点击，况且它会在用户执行某些购买等明锐操作之前条件用户进行最终阐述。

3、AI 编程 Agent Jules：平直集成 GitHub，恒久计划是构建通用 Agent

谷歌还在探索 Agent Jules 的更新。Jules 是一种平直集成到 GitHub 使命经由中的实验性 AI 驱动的编程 Agent。

Jules 不错处罚问题、制定贪图并执行它，扫数过程皆在斥地东说念主员的换取和监督下进行。在这一边界，谷歌的恒久计划是构建在扫数边界（包括编程）皆有匡助的 AI Agent。

4、游戏 Agent：视频游戏导航，凭证游戏动作推理、及时对话充任游戏交流

谷歌使用 Gemini 2.0 构建了游戏 Agent，不错匡助用户在视频游戏的假造天下中导航。Agent 不错仅凭证屏幕上的动作来推理游戏，并在及时对话中提供下一步操作的建议。

目下，磋商东说念主员在与 Supercell 等游戏斥地商配合，探索这些 Agent 从《部落碎裂》等政策游戏到《Hay Day》等农业模拟器，在各式游戏中证明功令和挑战的智商。

曩昔，谷歌还在覆按不错通过将 Gemini 2.0 的空间推理功能应用于机器东说念主技巧来在物理天下中提供匡助的 Agent。

三、通用 AI 助手原型升级！能存储 10 分钟视频，开启 Agent 时间

谷歌发布了由 Gemini 2.0 提供解救的Project Astra 更新版块的新演示视频。

测试者拿着装配了最新测试版 Project Astra 的 Pixel 手机，在伦敦隔邻遛弯并进行测试。比如收到包含公寓信息的电子邮件，你不错让 AI 助手告诉你门的密码，并记取它。洗穿着时，把穿着标签、机器图标拍给 AI 助手，它会告诉测试者正确的洗穿着款式。

测试者把推选列表拍给 AI 助手，它能搜索列表中的所在，给出相应的信息。

当测试者走在街说念上，扫过食品、雕刻或花草，AI 助手皆能为辩论作出解答。

测试者还把一又友在读的书发给 AI 助手，让它推选合适一又友喜好的礼物，并磋议一又友可能感有趣有趣的点。

当偶遇一辆公交车，测试者问 AI 助手"那辆公交车能带我去唐东说念主街隔邻吗？" AI 助手会修起说："是的，24 路公交车经过莱斯特广场，离唐东说念主街很近。"测试者链接追问路上有什么路标，AI 助手也作出流利地修起："你可能碰到的驰名地标是威斯敏斯特大教堂、大本钟和特拉法加广场。"

除了使用手机外，测试者也戴上原型眼镜来使用 Project Astra，并暴戾让它搜检天气预告、辩论傍边的公园是什么、查询能否骑自行车参加、这条路是否有超市等问题。

目下该 AI 助手仍有许多局限性，比如无法拜谒个东说念主的电子邮件或相片，在嘈杂的环境中难以诀别多个声息，况且无法执行诞生涯时器等操作任务等。

Project Astra 家具司理 Bibo Xu 说："它正在和会咱们这个时间一些最繁密的信息检索系统。"

四、基于 AI Agent，探索保护用户明锐信息、驯顺用户指示政策

在安全方面，谷歌在对多个实验原型进行磋商的基础上，正通过迭代实施安全培训、与测试东说念主员和外部群众配合，进行平素的风险评估以及安全和保证评估。

谷歌与背负与安全委员会 （RSC） 配合以识别和了解潜在风险。

Gemini 2.0 的推理功能使其 AI 提拔红队方法取得要紧跨越，包括勤俭单地检测风险到自动生成评估和涵养数据以拖抢眼险的智商。

由于 Gemini 2.0 的多模态功能增多了潜在输出的复杂性，其将链接在图像和音频输入和输出方面评估和涵养模子，以匡助普及安全性。

通过 Project Astra，谷歌正在探索针对用户未必中与代理分享明锐信息的潜在缓解模范，况且其如故内置了诡秘甩掉功能，使用户不错疏漏删除会话。他们还在链接磋商以确保 AI 代理充任可靠的信息起原，况且不会代表您选用未必操作。

通过 Project Mariner，谷歌正在悉力确保模子学会优先探讨用户指示，而不是第三方的辅导注入尝试，以便它不错识别来自外部起原的潜在坏心指示并着重滥用。这不错着重用户通过电子邮件、文档或网站中瞒哄的坏心指示等款式受到诈骗和集结垂纶报复。

五、Gemini 2.0 背后的硬件元勋：谷歌最强 AI 芯片 Trillium TPU 浩荡可用

全新 Gemini 2.0 由谷歌本年发布的 Trillium TPU 涵养而成。Trillium 是谷歌第六代 TPU，亦然迄今性能最高的 TPU。

其比较上一代芯片的优化包括：卓绝4 倍的涵养性能，高达3 倍的推理隐约量，能效普及67%，每颗芯片峰值诡计性能普及4.7 倍，HBM 容量翻倍，单个 Jupiter 集结有10 万颗TPU，高至2.5 倍的每好意思元涵养性能、1.4 倍的每好意思元推感性能。

本日，谷歌晓示如今 Trillium TPU 面向谷歌云客户浩荡可用。

Trillium TPU 是谷歌云 AI 超等诡计机的重要构成部分，其架构收受了性能优化的硬件、绽放的软件、当先的机器学习框架和天确切徒然级模子的集成系统。谷歌还对绽放软件层进行了增强，包括对 XLA 编译器和流行框架的优化，以在 AI 涵养、调优和劳动方面竣事大规模的当先性价比。

此外，使用浩荡主机 DRAM（补充 HBM）进行主机卸载等功能，提供了更高的恶果。

每个 Jupiter 集结结构卓绝100,000 颗Trillium 芯片，具有 13Pbps 的对分带宽，或者将单个分散式涵养任务推广到数十万个加快器。

以色列 AI 大模子独角兽AI21 Labs已使用 Trillium 来加快斥地下一代复杂讲话模子。

1、推广 AI 涵养使命负载

Trillium 通过部署 12 个包含 3072 颗芯片的 pod 竣事了 99% 的推广恶果，并在 24 个包含 6144 颗芯片的 pod 中展示了 94% 的推广恶果，以预涵养 gpt3-175b。

谷歌使用 4 片的 Trillium-256 芯片当作基准，使用 1 片的 Trillium-256 芯片当作基准，当推广到 24 个 pod 时，仍可获取卓绝 90% 的推广恶果。

在涵养 Llama-2-70B 模子时，测试标明，Trillium 以 99% 的推广恶果竣事了从 4 片 Trillium-256 芯片 pod 到 36 片 Trillium-256 芯片 pod 的近线性推广。

2、涵养密集型和 MoE 大模子

与前几代家具比较，Trillium TPU 具有更好的推广恶果。下图表中，其测试展示了与同等规模的 Cloud TPU v5p 集群比较，Trillium 在 12 pod 规模下的 99% 推广恶果（总峰值 FLOPS）。

与上一代云 TPU v5e 比较，Trillium 为密集大讲话模子（如 Llama-2-70b 和 gpt3-175b）提供高达 4 倍的涵养速率，为 MoE 模子提供了比上一代云 TPU v5e 快 3.8 倍的涵养。

与 Cloud TPU v5e 比较，Trillium TPU 提供了 3 倍的 DRAM。在涵养 Llama-3.1-405B 模子时，凭证模子 FLOPs 把握率（MFU）测量，Trillium 的主机卸载功能可将性能普及 50% 以上。

3、优化推感性能和采集转换

Trillium 也为图像扩散模子和密集大讲话模子提供了最好的 TPU 推感性能。其测试标明，与 Cloud TPU v5e 比较，Stable Diffusion XL 的相对推理隐约量（每秒图像）普及了 3 倍以上，Llama2-70B 的相对推理隐约量（每秒 token）普及了近 2 倍。

Trillium 是谷歌在离线和劳动器推理用例中性能最高的 TPU。下图显露，与 Cloud TPU v5e 比较，Stable Diffusion XL 的离线推理相对隐约量（每秒图像数）普及了 3.1 倍，劳动器推理相对隐约量普及了 2.9 倍。

除了更好的性能，Trillium 还引入了一个新的聚合转换功能。这个特质允许谷歌的转换系统作念出智能的功课转换有计划，从而在一个聚合中有多个副本时普及推理使命负载的总体可用性和恶果。

它提供了一种管束运行单主机或多主机推理使命负载的多个 TPU 片的方法，包括通过谷歌 Kubernetes Engine（GKE）。将这些片分组到一个聚合中，不错很容易地疗养副本的数目以得志需求。

4、普及镶嵌密集型模子性能

第三代数据流处理器 SparseCore 更擅长加快动态和数据依赖操作。引入第三代 SparseCore 的 Trillium 将镶嵌密集型模子的性能普及了 2 倍，将 DLRM DCNv2 的性能普及了 5 倍。

5、普及涵养和推感性价比

Trillium 还旨在优化每好意思元的性能。迄今为止，在涵养密集大讲话模子（如 Llama2-70b 和 Llama3.1-405b）中，Trillium 的每好意思元性能比 Cloud TPU v5e 普及了 2.1 倍，比 Cloud TPU v5p 普及了 2.5 倍。

在 Trillium 上生成 1000 张图像的老本比离线推理的 Cloud TPU v5e 低 27%，比在 SDXL 上进行劳动器推理的 Cloud TPU v5e 低 22%。

结语：大模子狂飙冲向 Agent 时间

通用东说念主工智能（AGI）热战在年末愈演愈烈。从亚马逊、OpenAI、Meta 到谷歌，一系列重磅发布将大模子的竞争款式推向了新的上涨。

其中谷歌是少有的同期在大模子、云表基础设施、端侧智能方面同期占据上风的头部大模子企业。

在汹涌澎拜的大模子竞赛中，执掌安卓操作系统的谷歌对端侧智能判辨距离最近、判辨最深。通过本日的一系列发布，谷歌进一步强化了 Agent（代理）在智妙手机、智能眼镜等端侧成就上的诱东说念主远景。在更繁密模子加合手下，Agent 将或者更平素地为东说念主类代劳，帮东说念主类了解周围天下，提前进行多体式念念考，并在东说念主类的监督下选用步履。

但 AI 系统仍具有特等多的不成控性。包括谷歌在内体育游戏app平台，大模子公司在将天下推向 Agent 时间的同期，必须致力确保低风险，甩掉好安全的标的盘。