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Gemini 2.0 Flash Experimental怎么使用？

Answer

使用 Gemini 2.0 Flash Experimental 可以通过以下步骤：

  1. 登录 Google AI studio，链接为：https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。
  2. 在 Model 中选择 PREVIEW - Gemini 2.0 Flash Experimental（new）。
  3. 确认选择「Images and text」。

如果您想通过 Google AI Studio 来使用，具体步骤如下：

  1. 打开浏览器访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat ，或者下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）。
  2. 登录您的 Google 账户。
  3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。

使用时，编辑图片超简单，只需 3 步：

  1. 上传图片：挑选一张您想要修改的图片上传。
  2. 输入指令：在对话框里用简单的语言描述您的需求，例如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”。
  3. 等待魔法：点击运行按钮，AI 会马上处理，几秒钟后您就能看到新图片。如果结果不太满意，可以修改指令再次尝试，指令越清晰效果越好，比如“把天空变晴朗，加点云朵”。

需要注意的是，这个功能还在进一步开发中，未来可能会在官网上开放。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「12月20日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Google发布推理模型Gemini 2.0 Flash Experimental最佳用途：多模态理解、推理、编码。亮点功能：展示模型的思维推理过程，解决复杂问题，应对代码和数学难题。可在AI Studio免费体验。据称其低版本已迅速超越OpenAI的o1模型，Pro版本尚未发布。?[https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat](https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat)?[https://x.com/imxiaohu/status/1869939892681318835](https://x.com/imxiaohu/status/1869939892681318835)2⃣️?电商人利器：Krea AI可在几秒内将真实产品添加到任何图像中，效果如魔法般惊人。?[https://x.com/imxiaohu/status/1869950412142588271](https://x.com/imxiaohu/status/1869950412142588271)3⃣️?Perplexity获得5亿美元融资，估值达90亿美元数据亮点：活跃用户超1500万，估值从10亿飙升至90亿。投资方包括Nvidia、IVP、NEA、B Capital和T.Rowe Price等。计划于2024年Q4推出广告服务。?[https://x.com/imxiaohu/status/1869723774133964804](https://x.com/imxiaohu/status/1869723774133964804)4⃣️?‍?OpenAI明星研究员Alec Radford辞职

Google 用文生图 AI 开始真正重塑行业｜9 个测试案例，带你看懂 Gemini 能力边界

再看一些社区里大家在尝试的应用实例，也帮助我们获得更多启发[heading2]更多应用1：游戏角色与道具设计[content]对游戏行业可能的影响与启发之一：游戏内容设计（来自群友@z.z.h）[heading2]更多应用2：家装设计[content]来自群友@Zhenyuan_Branton，家装设计也不含糊，你也可以直接把自己的手稿、房子照片拍给它，让它自己添加家具，完成设计推演。[heading2]更多应用3：创作教育、自媒体内容素材[content]如果Gemini这么强的能力，用在教育、自媒体内容创作领域呢？[heading2]更多应用4：漫画绘制与改色[content]来自推特@Linaqruf：[heading2]更多应用5：游戏复杂场景与动作变换预览[content]来自推特@Cristian Peñas：[heading1]如何使用？[content]1.登录Google AI studio，链接：https://aistudio.google.com/prompts/new_chat2.在Model中选择PREVIEW-Gemini 2.0 Flash Experimental（new）1.确认选择「Images and text」好，接下来也和我一起参与到恭迎硅基老爷重塑人类社会的行列吧～Btw：我有个设计师朋友对此评价——以前我可以假装建模、抠图磨洋工，现在老板只会跟我说赶紧AI生产改完发他了。害！

✨ 零门槛玩转AI改图！Gemini 2.0 Flash「说话就能PS」小白教程 ✨

想试试这个神奇功能？目前有以下几种方式：1.Gemini API：如果你有点技术基础，可以通过API调用这个功能。不会代码的别担心，下面这种方法不需要你会编程也能玩得转。2.Google AI Studio：这是一个免费的在线平台，适合所有人试玩。打开Google AI Studio，找到Gemini 2.0 Flash的选项，就能开始你的图像编辑之旅啦！Google AI Studio登录使用方法第一步：打开浏览器访问https://aistudio.google.com/prompts/new_chat或下载Gemini应用（Android或iOS）第二步：登录你的Google账户第三步：在model选项处选择Gemini 2.0 Flash Experimental模型就可以了小贴士：这个功能还在进一步开发中，未来可能会在官网上开放[heading2]怎么用？超简单3步走！?️[content]准备好了吗？跟着这3个步骤，你就能轻松编辑图片：1.上传图片：挑一张你想改的图片上传1.输入指令：在对话框里用简单的语言告诉AI你想要啥，比如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”。1.等待魔法：点击运行按钮，AI会马上处理，几秒钟后你就看到新图片啦！生成结果：如果结果不太满意，可以改改指令再试一次。AI很聪明，会根据你的反馈优化结果。关键点：指令越清楚越好！比如别说“让它更好看”，试试“把天空变晴朗，加点云朵”，效果会更棒哦！?

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通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
gemini-2.5目前是什么水平
Gemini 2.5 是一款全能思考模型，具有以下特点和优势： 多领域达到 SOTA 水平，逻辑、代码、任务处理能力大幅提升。 支持 100 万 tokens 上下文，具备强大的阅读能力。 统一架构原生多模态支持，图文音码协同处理，并非外挂而是原生融合。 您可以通过以下链接获取更多详细信息：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/googlegemini25proexperimental
2025-04-13
怎么使用gemini
使用 Gemini 的方法如下： 1. 申请 API key：在申请您的 API key，并将其填到 api_key.ini 中。该文件位于插件根目录下，默认名字是 api_key.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入您的 API key 并保存。 2. 节点选项说明： api：使用的 Api。目前只有"geminiprovision"和"googlegemini"选项。 token_limit：生成提示词的最大 token 限制。 exclude_word：需要排除的关键词。 replace_with_word：替换 exclude_word 的关键词。 3. 使用方式： 通过 API 调用（需要一定技术基础）。 在 Google AI Studio 中使用：这是一个免费的在线平台。 登录方法： 第一步：打开浏览器访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 或下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）。 第二步：登录您的 Google 账户。 第三步：在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型。 操作步骤： 上传图片。 输入指令，例如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”等清晰明确的描述。 点击运行按钮等待处理结果。若不满意可修改指令再次尝试。 此外，Gemini 还具备实时视频功能，打开完整的 Gemini Live 界面，开启视频流后，界面右下角的按钮可切换到前置摄像头，能实时分析手机摄像头捕捉到的画面并回答相关问题。但此功能会在 3 月下旬作为谷歌 One AI 高级计划的一部分，向 Gemini 高级订阅用户逐步推送。
2025-04-11
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况： 阶跃星辰：输入价格为 0.005～0.015 元/千 tokens，输出价格为 0.02～0.07 元/千 tokens。 通义千问：Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens，训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上，从已有的信息来看，通义千问的收费相对可能更便宜，但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
飞书多维表格如何接入gemini？
要将飞书多维表格接入 Gemini，以下是一些相关的操作步骤和说明： 首先，请注意部分操作需要搭配 Google 云服务或自备 API 才可以正常练习，具体内容)。友情提示，从这一部分及以后内容，多数都会是配合代码完成的，如果您是 0 代码学习者，尝试看懂提示词，并在一些 AI 产品上尝试使用。 接下来，课程将深入探讨代码部分。为了运行这个笔记本，需要执行一些设置代码。首先，需要导入 utils 并进行身份验证，这意味着需要设置一些凭证和项目 ID，以便能够从笔记本环境调用云端的 Gemini API。项目包含在云中使用的资源和 Gemini API。这个设置过程确保了笔记本能够正确连接和使用 Gemini 模型。 对于本课程，还需要指定一个区域，即代码将在哪里执行。在这种情况下，使用的是 uscentral1。 接下来，课程将导入 Vertex AI SDK。Vertex AI SDK 可以看作是一个 Python 工具包，帮助用户与 Gemini 交互。通过这个 SDK，可以使用 Python 调用 Gemini API 并获得响应。 在笔记本中，需要初始化 Vertex SDK。这意味着需要告诉 SDK 以下信息： 1. 使用的项目 2. 想要使用 Gemini 模型的区域 3. 用户凭证 通过提供这些信息，Gemini API 就能识别用户身份，并确认用户有权使用 API。 为了使用 Gemini API，需要从 SDK 中导入 generative_model。设置完成后，需要指定具体的模型。这可以通过设置 model 变量来完成，使用刚刚导入的 generative_model，并选择特定的 Gemini 模型。在这个案例中，课程将使用 Gemini 1.0 Pro 版本。这个选择反映了对于当前任务，Gemini Pro 可能是最合适的平衡点，提供了良好的性能和效率。 此外，Gemini 不仅是单一模型，而是一个模型系列，包含不同大小的模型，每种大小都针对特定的计算限制和应用需求而定制。首先是 Gemini Ultra，这是系列中最大和最强大的模型。Gemini Pro 被设计为多功能的主力模型，平衡了模型性能和速度。还有 Gemini Flash，这是一个专门为高容量任务设计的最快、最具成本效益的模型。最后是 Gemini Nano，它是 Gemini 家族中的轻量级成员，专门设计用于直接在用户设备上运行。
2025-03-28
Gemini是用什么训练的
Gemini 是在 Google 的 TPU AI 加速器上训练的，似乎没有使用英伟达的 GPU。Google 还推出了全新的 Cloud TPU v5p 和 AI Hypercomputer 超级计算机，将加速 Gemini 的开发，使 AI 模型的训练更快。 Cloud TPU v5p 是目前 Google 最强大、可扩展和灵活的 AI 加速器。它在 TPU v4 的基础上提供了超过 2 倍的 FLOPS（浮点运算次数/秒）和 3 倍的高带宽内存（HBM）。TPU v5p 可以比前一代 TPU v4 更快地训练大型语言模型（LLM），对于嵌入密集型模型，其训练速度比 TPU v42 快 1.9 倍。TPU v5p 的可扩展性是 TPU v4 的 4 倍。 AI Hypercomputer 是一个突破性的超级计算机架构，它采用了集成的系统，包括性能优化的硬件、开放软件、领先的机器学习框架，以及灵活的消费模型。通过系统级协同设计来提高 AI 训练、调优和服务的效率和生产力。具有性能优化的计算、存储和网络硬件，建立在超大规模数据中心基础设施之上，利用高密度占地面积、液体冷却和 Jupiter 数据中心网络技术。通过开放软件使开发者能够调整、管理和动态编排 AI 训练和推理工作负载。提供了一系列灵活和动态的消费选择，包括传统的承诺使用折扣（CUD）、按需定价和现货定价，以及为 AI 工作负载量身定制的消费模型。 Gemini 模型是在一个既包含多模态又包含多语言的数据集上进行训练的。预训练数据集使用来自网络文档、书籍和代码的数据，并包括图像、音频和视频数据。使用 SentencePiece 分词器，发现在整个训练语料库的大样本上训练分词器可以改善推断的词汇，并进而提高模型性能。对所有数据集进行过滤，使用启发式规则和基于模型的分类器，还进行安全过滤以删除有害内容。从训练语料库中筛选出评估集。在训练过程中进行分阶段训练，通过增加领域相关数据的权重来改变混合组合，直到训练结束。
2025-03-26
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强？
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势，难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务，在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
Gemini  2.0 Flash Experimenta
Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 具有多模态理解、推理、编码等最佳用途，其亮点功能包括展示模型的思维推理过程，能解决复杂问题，应对代码和数学难题。可在 AI Studio 免费体验，据称其低版本已迅速超越 OpenAI 的 o1 模型，Pro 版本尚未发布。相关链接： 。 Gemini 2.0 Flash 现在不仅能通过聊天生成图像，还能通过聊天对话方式任意编辑图像的局部或者全部而不改变图像其他部分。相关案例整理： https://x.com/linaqruf_/status/1899977818563633466?s=46 https://x.com/robertriachi/status/1899854394751070573?s=46 https://x.com/theomediaai/status/1899871111338230110?s=46 https://x.com/techn0_sap1en/status/1899890369044897938?s=46 https://x.com/ai_for_success/status/1899842790072406214?s=46 https://x.com/linusekenstam/status/1899946807565717819?s=46 Gemini 2.0 Flash Experimental 实测设计一个玩具的从 0 到 1 的搭建过程，虽然中间很多细节对不上，但真的兼顾了上下示意图，并且连贯了起来。此外，还有关于一致性测试、视觉陷阱检测等方面的应用，如多图关联创作（隐藏评分点：光影一致性/透视连续性/元素融合度）、逻辑矛盾识别（观察是否提示环境矛盾）。在不同领域也有各种应用，如设计游戏、生成恐怖悬疑小说、装修毛坯房、制造火箭、教人画画等。操作时，右侧选择「Gemini 2.0 Flash Experimenta」并选中模型名。
2025-03-14
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里？
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面： 功能定位：Refly 是一款国产应用，是全站式的文本创作工具，集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能，覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用，有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库：Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布，还可以自由添加（或购买）他人已经发布的知识库，这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形，而 Refly 没有此功能。 内容编辑器：Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式，Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计：Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计，尤其是 Agent 功能设计（包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等）得到了强化，以及依旧流畅酷炫的对话模式（包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等），Refly 未提及相关内容。 团队协作：Flowith 2.0 支持团队协作，允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow，Refly 未提及此功能。
2025-02-13
Software 2.0里面讲了什么内容
Software 2.0 主要包含以下内容： 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一，而是代表着软件开发的根本性转变，即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发，由程序员编写明确指令；软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言（如神经网络中的权重）开发，无法直接编写权重，而是为程序行为指定目标并写好程序骨架，利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络，将搜索限制在程序空间的连续子集上，使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成，训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今，神经网络的结构及训练系统日益标准化，大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集，开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员，以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题，采集数据比显式写程序更容易，因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。
2025-02-12
ideogram 2.0 如何做中文海报？
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下： 1. 特点： 是目前 AI 设计能力最强，文字生成效果最好且最准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力，适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格，包括通用、写实、设计、3D 和动漫（Auto 是随机选择一种）。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口，方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端，目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用，每天最多 10 次生成机会（40 张图片）。 2. 基本操作界面： 生成风格选择（Auto)：相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt：增强输入的初始 prompt，提高图像多样性和丰富性，或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio：可以自由选择生成图片的尺寸，自定义推荐调整比例 Aspect ratio，因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility：公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到，如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model：推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette：可以自动，或使用提供的配色，或根据自己的需求设置相应的配色，生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering：跟生成的质量相关，一般默认就行，个人使用感觉区别不是特别大，包括快速（约 5 秒）、默认（约 12 秒）、质量（约 20 秒）三种模式。 种子值 Seed：尽可能维持相同的图像效果，但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt：不希望出现的元素，可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制：包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制：可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程，尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25
FlashMLA
以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。
2025-02-25