2026. július 31., péntek · Modellek

A Google DeepMind bemutatta a Gemini Robotics ER 2 rendszert a fizikai AI-hoz

A Google DeepMind saját közleménye szerint a Gemini Robotics ER 2 videómegértést, feladat-orkesztrációt és több robot közötti együttműködést tesz lehetővé, ami lépésváltást jelent a robotikai alkalmazásokban. A WIRED beszámolója szerint a hozzá kapcsolódó Gemini Robotics 2 rendszer egy vizuális-nyelvi modellt és két, mozgásvezérlésre kiképzett vizuális-nyelvi-akció modellt kapcsol össze, amelyeket emberi távvezérléssel, videópéldákkal és szimulációval tanítottak be. Bemutatóvideókon például az Apptronik Apollo 2 robotja a Sharpa cég kezeivel polcokat pakolt rendbe. A cég szerint ez egy lépés a „fizikai AGI” felé, vagyis afelé, hogy a robotok emberi szintű sokféle feladatot végezzenek el, ugyanakkor a Google robotikáért felelős vezetője, Carolina Parada is elismerte, hogy a fizikai térben működő modellek nagyobb biztonsági kockázatot jelentenek, ezért réteges védőkorlátokat alkalmaznak.

Miért fontos?

A Google saját bejelentése és a WIRED beszámolója szerint ez konkrét lépés afelé, hogy az AI modellek ne csak digitálisan, hanem fizikai téren mozogva végezzenek összetett feladatokat.

Források

Google DeepMind Kutatás WIRED

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Gemini Robotics#Google DeepMind

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 31., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A Google DeepMind bemutatta a Genie 4 világmodellt

A Google DeepMind kutatási előnézetben bemutatta a Genie 4 nevű világmodellt, amely a cég szerint fotórealisztikusabb, hangot is generáló és valós időben szerkeszthető virtuális környezeteket hoz létre. A modell a Gemini-családra épül: a Gemini Omni biztosítja a vizuális alapot, míg más Gemini-modellek – a TechCrunch szerint egy Gemini 4 Argon változat egy robotikai kísérletben – segítik a szimuláció koherenciájának fenntartását. Az Ars Technica szerint a rendszer a Gemini 3.8 Flash modellt használja irányító ügynökként, és a világ körülbelül két percig marad konzisztens, mielőtt elfelejtené a kezdeti állapotot. A Genie 4 egyelőre megbízható tesztelőknél fut, a tervek szerint a következő hetekben kapnak hozzáférést a Google AI Ultra előfizetői a Project Genie-ben és a Gemini API korai partnerei, az AI Ultra csomagok havi 100 dollártól indulnak.

A Google bemutatta az EmbeddingGemma 2 nyílt, könnyűsúlyú multimodális beágyazó modellt

A Google kiadta az EmbeddingGemma 2 nevű nyílt modellt, amely szöveget, képet, videót, hangot és kódot alakít numerikus vektorokká, hogy hasonló tartalmakat könnyebben lehessen keresni és összehasonlítani. A Google állítása szerint ez a legkompaktabb ilyen típusú modell a maga 740 millió paraméterével, és a multimodális beágyazási benchmarkokon felülmúlja a nála akár kétszer nagyobb versenytárs modelleket is. A modell API-kulcs nélkül, helyben futtatható: egy lekérdezés WebGPU-n keresztül böngészőben 20-70 ezredmásodpercet vesz igénybe, mindössze körülbelül 191 MB memóriát igényel, és akár hatszorosára csökkenti a helyi vektoradatbázisok tárolási igényét. Csak szöveges feladatokhoz egy 270 millió paraméteres, kisebb változat is elegendő. A Gemma 4-hez hasonló kis nyílt modellekkel párosítva offline, szerverre küldött adatok nélkül futó RAG-alkalmazások építhetők; a súlyok elérhetők a Hugging Face-en és a Kaggle-ön.

A Google bemutatta a Gemini 4 Argon modellt, de egyelőre csak kevesek használhatják

A Google bejelentette a Gemini 4 Argon nevű új modelljét, amelyet a vállalat kódolásban, tudásmunkában és kiberbiztonságban iparágvezetőnek állít. A cég szerint a DeepSWE v1.1 szoftverfejlesztési teszten 77,9 százalékot ért el, és vezet a Vals Index gazdasági elemzési benchmarkon is – ezek a Google saját közlései, független megerősítés egyelőre nincs. A modell korlátozott ideig 2 dollár/millió bemeneti és 10 dollár/millió kimeneti tokenért érhető el API-n keresztül, kimeneti limitje pedig a korábbi 64 000-ről 1 millió tokenre nőtt. Google állítása szerint belső mérnökei már használják Argont, aminek köszönhetően 300 TiB memóriát takarítottak meg adatközpontjaikban, és több mint 800 000 sornyi kódot migráltak C/C++-ból Rustba a Fuchsia OS Zircon kerneljében. A szélesebb nyilvánosság egyelőre nem férhet hozzá a modellhez, mert a Google fokozatos, biztonsági fókuszú bevezetést tervez.

A DeepMind új vezetője a Gemini 4 gyors kiadását sürgeti, nem az AGI-t

Koray Kavukcuoglu, aki augusztus óta vezeti a Google DeepMindet Demis Hassabis után, első nyilvános szereplésén a The Information AI Agenda Live csúcstalálkozóján elmondta: a Gemini 4 még a korai utótanítási fázisban van, de a modellt „sokkal korábban” szeretné kiadni, mint az év vége. Kavukcuoglu szerint az AGI-kérdés, amelyre elődje mindig fókuszált, „nem a megfelelő beszélgetés”. A Financial Times szerint a Gemini 3.5 Pro, amelyet Sundar Pichai májusban az I/O-n jelentett be júniusi megjelenéssel, három határidőt is elmulasztott, és Kavukcuoglu nem erősítette meg, hogy a projektet törölték-e. Hassabis jelenleg az egység elnöke és az Alphabet vezető tudósa. Kavukcuoglu „száz százalékig biztos” abban, hogy a Google mindig az élvonalban lesz, miközben az Anthropic és az OpenAI már fejlettebb modelleket kínál.