Google passa a permitir que o Gemini acesse seu histórico de pesquisa

O Google anunciou, nessa quinta-feira (13/03), o lançamento do recurso “Gemini com personalização”, que permitirá à ferramenta de inteligência artificial acessar o histórico de pesquisa dos usuários. 

Segundo a empresa, a novidade tem o objetivo de oferecer respostas mais precisas e alinhadas aos interesses e comportamentos de cada pessoa. A ativação do recurso, no entanto, 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 funcionalidade está sendo lançada inicialmente como um teste, de forma experimental, exclusivamente para assinantes do Gemini e Gemini Advanced. O novo recurso está sendo disponibilizado gradualmente.

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. A ferramenta permite a criação de prompts personalizados, evitando a necessidade de reformular instruções para tarefas parecidas. 

Outra novidade é a liberação do DeepResearch para o público geral, após um período de exclusividade para assinantes. O Google também 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 será liberado em quatro tamanhos de parâmetros: 1 bilhão (1B), 4 bilhões (4B), 12 bilhões (12B) e 27 bilhões (27B) — quanto maior o tamanho, maior a base de treinamento que ela usou e maior o processamento necessário.

Com informações de Gizmodo

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