Link to original video by Google for Developers

Gemini app: Canvas, Deep Research and personalization

Outline Video Gemini app: Canvas, Deep Research and personalization

Tóm tắt ngắn:

Tóm tắt chi tiết:

Video chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và tổng quan các bản cập nhật:

Logan Kilpatrick phỏng vấn Dave Citron, quản lý sản phẩm của nhóm Gemini app, về các bản cập nhật gần đây. Dave Citron tóm tắt ba tính năng chính: Gemini Canvas (cho phép tạo tài liệu, mã code và ứng dụng web tương tác), Deep Research (được nâng cấp với mô hình Gemini 2.0 và hiện miễn phí), và tính năng cá nhân hóa (kết nối lịch sử tìm kiếm Google). Dave nhấn mạnh sự hào hứng với việc "tạo ra một tầm nhìn thực sự cá nhân hóa cho ứng dụng Gemini và hỗ trợ AI".

Phần 2: Gemini Canvas:

Phần này tập trung vào Gemini Canvas, một công cụ cho phép người dùng tương tác trực tiếp với mô hình AI để chỉnh sửa nội dung. Dave Citron giải thích cách Canvas giải quyết vấn đề chỉnh sửa nội dung trong các phiên trò chuyện dài bằng giao diện người dùng trực quan, cho phép lựa chọn và chỉnh sửa từng đoạn văn bản hoặc đoạn mã. Ông trình diễn việc tạo một hướng dẫn học tập về hóa học và sau đó chuyển đổi nó thành một ứng dụng web tương tác hiển thị bảng tuần hoàn các nguyên tố. Dave cũng cho thấy các ví dụ khác như trình trực quan hệ mặt trời 3D và mô phỏng hệ hạt, nhấn mạnh khả năng tạo ra các ứng dụng web phức tạp mà không cần kiến thức lập trình. Một câu hỏi quan trọng được đặt ra là sự khác biệt giữa việc sử dụng Canvas và Google Docs, với câu trả lời là người dùng có thể bắt đầu ở bất cứ đâu và dễ dàng xuất nội dung giữa hai nền tảng.

Phần 3: Deep Research:

Phần này tập trung vào bản cập nhật Deep Research với mô hình Gemini 2.0. Dave giải thích cách mô hình thinking 2.0 cải thiện đáng kể chất lượng và độ sâu của báo cáo nghiên cứu. Ông trình diễn quá trình Deep Research, cho thấy cách mô hình lên kế hoạch, tìm kiếm thông tin trên web, và tổng hợp kết quả. Ông nhấn mạnh khả năng theo dõi quá trình tìm kiếm của mô hình và khả năng tạo báo cáo tổng hợp từ hàng trăm nguồn. Dave cũng giải thích về việc thêm chú thích nguồn và khả năng truy cập trực tiếp vào các nguồn tham khảo. Một câu hỏi về khả năng cung cấp API cho Deep Research được đặt ra, với câu trả lời là việc này sẽ trở nên dễ dàng hơn trong tương lai nhờ vào sức mạnh của mô hình thinking.

Phần 4: Cá nhân hóa:

Phần này tập trung vào tính năng cá nhân hóa mới, cho phép kết nối lịch sử tìm kiếm Google để cá nhân hóa trải nghiệm AI. Dave giải thích tầm nhìn về việc chuyển từ một chatbot giao dịch sang một trợ lý AI thực sự cá nhân hóa. Ông trình diễn cách tính năng này hoạt động, cho thấy cách mô hình sử dụng lịch sử tìm kiếm để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa, ví dụ như đề xuất địa điểm du lịch. Dave cũng giải thích cách mô hình lọc thông tin không liên quan và sử dụng mô hình thinking để lý giải quá trình đưa ra đề xuất. Cuối cùng, ông thảo luận về cách đánh giá tính năng này và tầm quan trọng của việc đảm bảo người dùng kiểm soát dữ liệu của mình. Một câu hỏi quan trọng được đặt ra là về việc cân bằng giữa cá nhân hóa và sự minh bạch đối với người dùng.

Tổng kết: Video nhấn mạnh sự tiến bộ đáng kể của ứng dụng Gemini với các tính năng mới, cho phép người dùng tạo nội dung đa dạng, thực hiện nghiên cứu chuyên sâu và tận hưởng trải nghiệm AI được cá nhân hóa hơn. Việc sử dụng mô hình Gemini 2.0 và mô hình thinking là yếu tố then chốt trong việc cải thiện chất lượng và hiệu quả của các tính năng này.