Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
%20(1).webp)
Google Meningkatkan Pencarian Visual dengan Mode AI
Generatived
9/3/26, 09.00
Google baru-baru ini meningkatkan kemampuan pencarian visualnya, memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi beberapa item dalam satu gambar. Pembaruan pada Circle to Search dan Lens di perangkat Android ini memungkinkan pengguna untuk mencari setiap komponen pakaian sekaligus, bukan satu per satu. Perusahaan ini juga telah memperkenalkan beberapa pembaruan untuk meningkatkan pencarian visual dan hasil gambar dalam Mode AI, bertujuan untuk memberikan pengguna pengalaman pencarian yang lebih komprehensif dan efisien.
Dounia Berrada, Direktur Teknik Senior Pencarian di Google, menjelaskan bahwa fokusnya adalah pada pencarian multimodal, yang mencakup Google Lens. Tujuannya adalah untuk menciptakan alat yang dapat menjawab pertanyaan kompleks tentang gambar, PDF, dan visual dunia nyata. Mode AI baru dapat menguraikan gambar kompleks, mengidentifikasi setiap elemen, dan melakukan beberapa pencarian visual secara bersamaan. Fitur ini saat ini tersedia melalui Circle to Search, menyederhanakan proses menemukan inspirasi atau menciptakan kembali gaya tertentu.
Kemajuan dalam pencarian visual didukung oleh model Gemini canggih Google, yang memungkinkan Mode AI. Model-model ini menganalisis gambar bersamaan dengan kueri pengguna untuk menentukan alat pencarian yang paling efektif. Model AI bertindak sebagai "otak" yang menafsirkan gambar, sementara backend pencarian visual berfungsi sebagai "perpustakaan" dengan miliaran hasil web. AI melakukan penalaran multi-objek dan menggunakan teknik "fan-out" untuk memulai beberapa pencarian sekaligus, memberikan respons terpadu dengan tautan yang bermanfaat dalam hitungan detik.
Mode AI Google tidak terbatas pada pencarian berbasis gambar; mode ini juga berfungsi dengan kueri teks. Pengguna dapat memulai dengan pencarian teks di Mode AI dan kemudian menyempurnakan pencarian mereka menggunakan petunjuk visual dari hasilnya. Pendekatan serbaguna ini bermanfaat tidak hanya untuk berbelanja tetapi juga untuk tujuan pendidikan, seperti mempelajari karya seni di museum atau mengidentifikasi berbagai kue di toko roti. Alat pencarian yang disempurnakan dirancang untuk melampaui identifikasi item tunggal dan menuju penyediaan penjelasan untuk seluruh adegan, menawarkan pengalaman penemuan yang lebih kaya kepada pengguna.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
Mega Mendapatkan Pendanaan untuk Enhance AI Platform Pertumbuhan SMB Berbasis AI
11/3/26, 09.00
Mega baru-baru ini berhasil mengamankan investasi Seri A sebesar $11,5 juta untuk meningkatkan platform pertumbuhan berbasis AI-nya bagi usaha kecil dan menengah (UKM).
OneTrust Meluncurkan Peningkatan Platform Tata Kelola AI
11/3/26, 09.00
Di Orlando, pada Gartner Data & Analytics Summit, OneTrust meluncurkan peningkatan pada platform tata kelola AI-nya, memperkenalkan fitur pemantauan dan penegakan secara real-time.
NVIDIA Memperkenalkan NIXL untuk Peningkatan Inferensi AI
11/3/26, 09.00
AI アプリケーションへの大規模言語モデル (LLM) の導入により、スケーラビリティを向上させ、レーテンシーを削減する分散推論フレームワークが開発されました。
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
Mega Mendapatkan Pendanaan untuk Enhance AI Platform Pertumbuhan SMB Berbasis AI
11/3/26, 09.00
Mega baru-baru ini berhasil mengamankan investasi Seri A sebesar $11,5 juta untuk meningkatkan platform pertumbuhan berbasis AI-nya bagi usaha kecil dan menengah (UKM).
OneTrust Meluncurkan Peningkatan Platform Tata Kelola AI
11/3/26, 09.00
Di Orlando, pada Gartner Data & Analytics Summit, OneTrust meluncurkan peningkatan pada platform tata kelola AI-nya, memperkenalkan fitur pemantauan dan penegakan secara real-time.
NVIDIA Memperkenalkan NIXL untuk Peningkatan Inferensi AI
11/3/26, 09.00
AI アプリケーションへの大規模言語モデル (LLM) の導入により、スケーラビリティを向上させ、レーテンシーを削減する分散推論フレームワークが開発されました。





