Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充模型阵容，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版），适合端侧使用，并可与 Gemma 2 27B 搭配做辅助生成，官方称可获得最高 3 倍加速且不损失质量。
推荐理由：Gemma 2 新增 2B 小模型与安全分类器、可解释性工具，读者可据此判断端侧部署与内容审核的可用选项。
公司与模型
Google / Gemini 最新动态
Google 与 DeepMind 的 AI 动态：Gemini 系列、Veo 视频模型、研究成果与产品生态的持续追踪。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，参数规模 123B，支持 128k 上下文窗口和数十种语言，可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上达到 84.0% 准确率，代码与推理表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当，并针对减少幻觉和指令遵循做了优化。
推荐理由：Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点高吞吐，并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus 的对比数据，便于判断开源模型的性能成本位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源模型 Gemma 2，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布开源大模型 Gemma 2，提供 9B 和 27B 两个参数规模，各有预训练基础版与指令微调版，上下文长度 8K tokens，采用与初代相同的宽松许可，允许再分发、微调和商用。
推荐理由：原文给出 Gemma 2 的两种参数规模、训练数据量与评测对比，可据此判断开源小模型的能力位置。
Gemini API Changelog精选AI 评分6262 Gemini 1.5 Pro 的 2M 上下文窗口正式可用并新增代码执行
Gemini API 更新中，Gemini 1.5 Pro 的 2M 上下文窗口从预览转为正式可用（GA）。同时 API 新增对代码执行的支持。
推荐理由：Gemini 1.5 Pro 的 2M 上下文窗口转为正式可用，并新增代码执行能力，读者可据此判断长上下文与代码任务的可用边界。
Gemini API Changelog精选AI 评分6464 Gemini 1.5 Pro 与 Gemini 1.5 Flash 正式可用
Gemini 1.5 Pro（gemini-1.5-pro-001）和 Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-001）均已正式可用（GA）。
推荐理由：Gemini 1.5 Pro 与 1.5 Flash 从预览转为正式可用，读者可据此确认生产环境可用的模型版本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布开源视觉语言模型 PaliGemma
Google 发布视觉语言模型家族 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像与文本并输出文本。
推荐理由：Google 开源视觉语言模型 PaliGemma 的完整发布说明，含架构、三种 checkpoint 与微调路径，便于判断适用场景。
Gemini API Changelog精选AI 评分6161 Gemini API 更新：Gemini 1.5 Pro 上线 2M 上下文窗口并新增并行函数调用
Gemini API 更新为 Gemini 1.5 Pro 引入 2M 上下文窗口（候补名单），并为 Gemini 1.0 Pro 引入按量计费，Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash 的计费即将跟进。同时提高了即将推出的 Gemini 1.5 Pro 付费层级的速率限制，File API 新增内置视频支持和纯文本支持，并支持并行函数调用，可一次返回多个调用。
推荐理由：Gemini API 一次性给出 2M 上下文、按量计费和并行函数调用等变化，可据此判断开发者能做什么。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 CodeGemma 代码模型系列，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布 CodeGemma 代码专用模型系列，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 继续训练 5000 亿 token，包含 2B 基座、7B 基座和 7B instruct 三个开源版本，上下文均为 8K token。
推荐理由：CodeGemma 三个规格的定位、基准对比和 FIM 提示格式都写清了，可据此判断它适合哪类代码补全场景。
Gemini API Changelog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemini 1.5 Pro 预览版及 text-embeddings-004 嵌入模型
Google 在 Gemini API 中发布 Gemini 1.5 Pro（gemini-1.5-pro-latest）预览版，并推出新的文本嵌入模型 text-embeddings-004，支持 768 以下的弹性嵌入维度。
推荐理由：Gemini 1.5 Pro 预览版与新版嵌入模型同步上线，并补齐多模态提示、文件 API 等接口能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源大模型 Gemma，Hugging Face 全面接入
Google 发布开源大模型系列 Gemma，包含 2B 和 7B 两个尺寸，各有基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens，可运行在消费级硬件上。Hugging Face 宣布全面支持，提供 Transformers 集成、Google Cloud 与 Inference Endpoints 部署，以及用 TRL 在单卡上微调的示例。
推荐理由：Google 开源 Gemma 系列并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解其规格、许可与部署路径。
Gemini API Changelog精选AI 评分6565 Google 发布 gemini-pro、gemini-pro-vision 与 embedding-001 模型
Google 在 Gemini API 中发布 gemini-pro 文本模型、gemini-pro-vision 多模态模型和 embedding-001 嵌入模型，另推出基于文本段落作答的 aqa 模型。
推荐理由：Gemini API 首批模型与接口同日开放，读者可据此了解 gemini-pro、多模态版本和嵌入模型的初始能力边界。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 与 DeepMind 提出从人类偏好中学习目标的方法
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类指出两种候选行为中哪一个更好，来推断人类想要的目标。OpenAI 称，构建安全 AI 系统的一步是免去人类手写目标函数，因为用简单代理替代复杂目标或把复杂目标写偏一点，都可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队提出用人类偏好比较替代手写目标函数，为对齐研究提供了一条早期思路。