Gemini 2.0 теперь доступен пользователям Google Colab

Post Thumbnail

Компания Google объявила о значительном обновлении своего облачного инструмента для программирования, науки о данных и искусственного интеллекта — Google Colab. Начиная с этой недели, все пользователи получают доступ к новому инструменту «Data Science Agent» — AI-агенту, специально разработанному для помощи в быстрой очистке данных, визуализации трендов и получения ценных аналитических выводов из загруженных наборов данных.

Как сообщила Кэти Коревец, директор по продуктам Google Labs, Data Science Agent первоначально был запущен как самостоятельный проект после анонса на конференции разработчиков Google I/O в начале прошлого года, однако позже компания решила интегрировать его непосредственно в Colab, чтобы пользователи могли обращаться к агенту напрямую из своих рабочих блокнотов.

«Мы только начинаем открывать возможности того, что люди могут делать с этой технологией», — отметила Коревец в интервью.

Технически Data Science Agent опирается на семейство AI-моделей Google Gemini 2.0 и использует специальные «инструменты рассуждения» для помощи с задачами выделения признаков и очистки данных. По словам представителей Google, агент постоянно совершенствуется благодаря технологиям обучения с подкреплением и интеграции пользовательских предложений.

Важно отметить, что Data Science Agent доступен бесплатно в рамках Colab, хотя для бесплатных пользователей действуют ограничения на вычислительные ресурсы. Google предлагает различные платные планы Colab с повышенными лимитами, начиная от 9,99 долларов.

Технические возможности агента впечатляют: он способен анализировать файлы форматов CSV, JSON или .txt размером до 1 ГБ и обрабатывать около 120 000 токенов в одном запросе, что соответствует примерно 480 000 слов.

Хотя Data Science Agent преимущественно ориентирован на специалистов по данным и задачи искусственного интеллекта, его возможности выходят за эти рамки. Агент может выявлять аномалии в API, анализировать пользовательские данные и писать SQL-код. Для работы с инструментом пользователям достаточно загрузить свои данные и задать вопрос агенту.

По словам Коревец, в будущем Data Science Agent может появиться и в других продуктах Google, ориентированных на разработчиков: «Поскольку это агент, мы можем интегрировать его в различные инструменты. Я не хочу заставлять людей, которые стесняются смотреть на код, обязательно идти в Colab».

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.