Google은 오늘 Gemini Assistant의 광범위한 업그레이드를 발표했습니다. 시작하기 위해 새로운 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Model을 사용하면 속도 향상과 함께 파일 업로드가 입력으로 업로드 할 수 있습니다.
그러나보다 주목할만한 업데이트는 Personalization이라는 새로운 옵트 인 기능입니다. 간단히 말해서 Gemini 전에 쿼리를 넣으면 Google 검색 기록을 엿볼 수 있으며 맞춤형 응답을 제공합니다.
길을 따라 개인화는 수색을 넘어 확장됩니다. Google은 Gemini가 사진 및 YouTube와 같은 다른 생태계 앱을 활용하여보다 개인화 된 응답을 제공 할 것이라고 말했다. 그것은 Siri의 Apple의 지연 AI 기능과 다소 다소 회사가 광고를 가져 오도록 자극했습니다.
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검색 기록은 Gemini의 답변을 주도합니다
Google 검색 통합부터 AI 조수에게 근처 카페 권장 사항에 대해 요청하면 이전에 해당 정보를 검색했는지 확인합니다. 그렇다면 Gemini는 해당 정보 (그리고 당신이 겪은 이름)를 응답에 포함 시키려고합니다.
Google은 블로그 게시물에서“이를 통해 Gemini는보다 개인화 된 통찰력을 제공 할 수 있으며, 활동과 선호도에 대한 광범위한 이해를 통해 진정으로 공명하는 응답을 제공 할 수 있습니다.
새로운 개인화 기능은 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Model과 관련이 있으며 Gemini Advanced Subscription의 무료 사용자뿐만 아니라 무료로 제공됩니다. 롤아웃은 오늘 시작되어 웹 버전에 놀랍게 시작되며 곧 모바일 클라이언트에도 도달 할 것입니다.
Google은 개인화 시설이 현재 40 개 이상의 언어를 지원하며 전 세계 사용자에게 확장 될 것이라고 밝혔다. 이 기능은 분명히 개인 정보 보호 공포처럼 들리지만 다음은 GuardRails가있는 옵트 인 시설입니다.
- 사용자가 Gemini를 검색 기록과 연결하고 개인화를 가능하게하며 웹 및 앱 활동 시스템을 활성화 한 경우에만 작동합니다.
- 쌍둥이 자리에서 개인화가 활성화되면 채팅 창의 배너를 사용하면 사용자가 검색 기록을 빠르게 분리 할 수 있습니다.
- 저장된 정보, 이전 채팅 또는 검색 기록과 같은 사용자 데이터의 세부 사항을 현재 Gemini에서 사용하고 있습니다.
응답을 더욱 관련성있게 만들기 위해 사용자는 Gemini에게 과거 채팅을 참조하도록 지시 할 수 있습니다. 이 기능은 지금까지 고급 가입자에게만 제외되었지만 앞으로 몇 주 안에 전 세계 무료 사용자로 확장 될 것입니다.
더 많은 앱 내에서 Gemini를 통합합니다
Gemini는 이전에 확장으로 알려진 “앱”시스템을 사용하여 다른 응용 프로그램 (Google 및 타사)과 상호 작용할 수 있습니다. 사용자가 다른 앱을 시작하지 않고도 다른 앱에서 작업을 완료 할 수 있기 때문에 깔끔한 편의입니다.
Google은 이제 Gemini 2.0 Flash 사고 실험 모델 내에서 이러한 앱에 액세스하고 있습니다. Moroever, 앱 풀이 Google 사진 및 메모로 확장되고 있습니다. Gemini는 이미 YouTube, Maps, Google Flights, Google Hotels, Keep, Drive, Docs, Calendar 및 Gmail에 액세스 할 수 있습니다.
사용자는 Google 계정과 연결하여 WhatsApp 및 Spotify와 같은 타사 서비스 용 Apps 시스템을 활성화 할 수 있습니다. 정보를 가져 오거나 다른 앱에서 작업을 수행하는 것 외에도 사용자는 여러 단계 워크 플로를 실행할 수 있습니다.
예를 들어, 단일 음성 명령을 사용하여 사용자는 Gemini에게 YouTube에서 레시피를 찾고 메모에 재료를 추가하고 인근 식료품 점을 찾도록 요청할 수 있습니다. 몇 주 안에 Google 사진이 Gemini에 액세스 할 수있는 앱 목록에도 추가됩니다.
Google은“이 사고 모델을 통해 Gemini는 여러 앱과 관련된 프롬프트와 같은 복잡한 요청을 더 잘 해결할 수 있습니다. 새 모델은 전체 요청에 비해 더 나은 이유를 더 잘 추론하고 뚜렷한 단계로 나누고 자체 진행 상황을 평가할 수 있기 때문입니다.
또한 Google은 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Model의 컨텍스트 창지를 백만 마리로 확장하고 있습니다. Gemini와 같은 AI 도구는 단어를 토큰으로 분류하며 평균 영어 단어는 약 1.3 개의 토큰으로 변환됩니다.
토큰 컨텍스트 창이 클수록 입력 크기가 클수록 허용됩니다. 컨텍스트 창이 증가함에 따라 Gemini 2.0 플래시 사고 실험은 이제 훨씬 더 많은 정보를 처리하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
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