2026. augusztus 20., csütörtök · Eszközök

Google kibővíti a Gemini tanulási funkcióit iskolakezdésre

A Google új, dedikált diák-központot indít a Geminiben, amely egy helyen gyűjti a kutatási anyagokat, felszólítókártyákat és gyakorló kvízeket készít, valamint a tanmenet alapján automatikusan felviheti a vizsgaidőpontokat a Google Naptárba. A Gemini Live mostantól Deep Research funkciót is kap: a felhasználó összetett kutatási jelentést kérhet, amit a háttérben készít el a rendszer, majd értesítést küld, ha kész, és a végén meg is beszélhető vele az eredmény. A Google mobilalkalmazásban a Lens funkció a közeljövőben fotó alapján segít a feladatok megoldásában, hibák azonosításában. Emellett a Search is új AI-alapú tanulási eszközöket kap, például interaktív vizualizációkat és egyedi gyakorló kvízeket. Az amerikai diákok egy évre ingyen kapnak Google AI Pro előfizetést, míg az Egyesült Államokon kívüliek a korlátozottabb AI Plus csomaghoz férhetnek hozzá.

Miért fontos?

A Google ezzel élesíti a versenyt az oktatási AI-eszközök piacán az OpenAI és más tanulási alkalmazások ellen, miközben a diákok millióihoz juttatja el ingyen a Gemini fejlettebb funkcióit.

Források

The Verge TechCrunch AI

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #Google Gemini#oktatási AI

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 20., csütörtök napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Google új Gemini-funkciói: beszélő avatar és telefonálás helyetted

A Google bemutatta a Gemini 3.8 Live „Live Avatar” funkcióját, amely egy animált AI-alakot jelenít meg valós idejű beszélgetés közben: az avatar szinkronizált szájmozgással és arckifejezésekkel reagál, és a Google szerint 97 nyelv között tud váltani anélkül, hogy a videóminőség romlana. A funkció egyelőre csak Gemini Enterprise ügyfeleknek érhető el, a cég saját vagy testre szabott avatarokat kínál, és minden kimenetet láthatatlan SynthID vízjellel lát el. Ezzel párhuzamosan a Google a „Call for Me” nevű funkciót teszteli, amellyel a Gemini a felhasználó nevében hív fel cégeket – például foglalást intéz vagy készletet ellenőriz –, ez egyelőre csak Pixel 11 amerikai tulajdonosoknak érhető el fizetős Gemini-előfizetéssel és a Telefon-app béta verziójával. A két fejlesztés különböző felhasználási területet céloz: az egyik vállalati vizuális interakciót, a másik hétköznapi telefonos ügyintézést automatizál.

DeepSeek nyílt forráskódúvá tette gyors következtetési motorját, a DeepInfert

A DeepSeek Apache 2.0 licenc alatt nyílt forráskódúvá tette DeepInfer nevű belső következtetési keretrendszerét, amely a V4.1-Flash modelljét szolgálja ki gyorsan és olcsón – írja a The Decoder. A vLLM-re épülő rendszer optimalizált számítási kerneleket, több chipre elosztott feldolgozást és gyorsabb szöveggenerálási technikákat használ, és a cég jövőbeli modelljeinek kódját is nyíltan teszi közzé. Emellett megjelenik a deepseek-recipe is, amely a hivatalos DeepSeek API tokenfeldolgozását replikálja, hogy az önüzemeltetett rendszerek ugyanúgy viselkedjenek. A vállalat közlése szerint a cél a közösség számítási költségeinek és energiafelhasználásának csökkentése, hogy az AI megfizethetőbb legyen. A lap szerint a lépés egyben árversenyt gerjeszt a nyugati szolgáltatókkal, és a kínai–amerikai AI-verseny fényében akár politikai motivációja is lehet.

A Google is bemutatta saját PyTorch-verzióját, hogy gyengítse az Nvidia dominanciáját

A Google a TechCrunch beszámolója szerint kedden nyílt forráskódúként tette közzé a TorchTPU nevű eszközt, amely a népszerű PyTorch keretrendszer saját, Tensor Processing Unit (TPU) chipekre optimalizált változata. A cég állítása szerint a meglévő PyTorch-alkalmazások egyszerű konfigurációváltással, újraírás nélkül átvihetők a Google Cloud TPU-ira. A lépéssel a Google csatlakozik Amazonhoz, amely hétfőn jelentette be saját TorchNeuron megoldását a Trainium chipekhez, és emellett kódot nyújtott be a fő PyTorch projekthez, hogy a keretrendszer alapból kevésbé kötődjön az Nvidia hardveréhez. A TechCrunch szerint a Google azt állítja, hogy közvetlenül együttműködött a Metával, a Hugging Face-szel, valamint a vLLM-et és az SGLang-ot fejlesztő cégekkel a kompatibilitás biztosítása érdekében, és egy új TPU agent suite eszközt is indított a migráció segítésére. A PyTorch-ot eredetileg a Meta fejlesztette 2016-ban, majd 2022-ben a Linux Foundation nonprofit szervezetnek adta át.

Amazon új TorchNeuron eszközzel támadja Nvidia szoftveres fölényét

Az Amazon Web Services hétfőn bemutatta a TorchNeuron nevű fejlesztői eszközt, amely a vállalat állítása szerint lehetővé teszi, hogy a PyTorch keretrendszerben írt AI-alkalmazások mindössze egyetlen konfigurációs sor módosításával, kódátírás nélkül fussanak az Amazon saját Trainium chipjén. Az Amazon szerint az AI-alkalmazások mintegy 85 százaléka PyTorchban készül, amely keretrendszert eredetileg a Facebook fejlesztette, 2022 óta pedig a Linux Foundation gondozza. A cég szerint a Trainiumra költözés nemcsak egyszerű, hanem hozzáférést is ad az Amazon teljes felhőinfrastruktúrájához, szemben a sok esetben Nvidia-hardverhez kötött „neocloud” szolgáltatókkal, mint a CoreWeave vagy a Nebius. Az AWS Annapurna Labs technológiai alelnöke, Colin Brace a TechCrunchnek nyilatkozva hangsúlyozta, hogy a startupok így nem egyetlen, szűk célú számítási szolgáltatóra fogadnak.