O Google anunciou o lançamento de um recurso chamado “Gemini com personalização”, que permitirá à ferramenta de inteligência artificial acessar o histórico de pesquisa dos usuários. A divulgação ocorreu nesta quinta-feira (13).
Segundo a empresa, a novidade tem o objetivo de oferecer respostas mais precisas e alinhadas aos interesses e comportamentos de cada pessoa. Sua ativação é opcional.
A big tech garante que o histórico de pesquisa será utilizado apenas quando seus “modelos de raciocínio avançados” determinarem que essa informação pode contribuir para a resposta.
“Isso possibilitará que o Gemini forneça respostas que realmente se conectem com você, baseando-se em uma compreensão mais ampla de suas atividades e preferências”, afirmou o Google em comunicado . A função está sendo lançada inicialmente como um teste, de forma experimental, exclusivamente para assinantes do Gemini e Gemini Advanced. O novo recurso está sendo liberado gradualmente.
Novo recurso é opcional, e depende da permissão do usuário (imagem: reprodução/Google) DeepResearch e Gems disponíveis para todos os usuários Além do histórico de pesquisa, o Google ampliou o acesso ao Gems, permitindo que qualquer usuário — incluindo não assinantes — utilize a ferramenta. O Gems permite a criação de prompts personalizados, evitando a necessidade de reformular instruções para tarefas repetidas.
Outra novidade é a liberação do DeepResearch para o público geral. A ferramenta foi lançada em dezembro de 2024 e funcionou durante esse período com exclusividade para os assinantes. Agora, o Google incorporou ao assistente o modelo Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, projetado para aprimorar a capacidade de resposta e adaptação da IA.
Google disponibiliza IA Gemma 3 para desenvolvedores Na quarta-feira (12/03), o Google liberou o Gemma 3, nova geração do seu LLM de código aberto voltado para desenvolvedores . O Gemma não exige pagamento de API da big tech para ser usado. Esse novo LLM é multimodal, permite a criação de agentes e é baseado no Gemini 2.
O Gemma 3 foi lançado em quatro variantes: com 1 bilhão (1B), 4 bilhões (4B), 12 bilhões (12B) e 27 bilhões (27B) de parâmetros. Esses parâmetros determinam o desempenho e os requisitos de hardware da IA — quanto maior o número, mais extensa é sua base de treinamento e maior é a demanda por processamento.
