Google abre Gemini Nano para aplicaciones de Android

Google anunció que está ampliando el acceso a su modelo Gemini Nano para desarrolladores de Android a través del SDK AI Edge y AICore. Básicamente, esto permite a los desarrolladores utilizar funciones de IA generativa en el dispositivo en sus aplicaciones de Android. Eso no significa que las aplicaciones puedan empezar a utilizar Nano en lugar de un modelo basado en la nube, porque es más complementario que un reemplazo.

Géminis enano Es esencialmente el modelo más eficiente de Google diseñado específicamente para tareas en el dispositivo. Gemini Nano tiene muchos usos basados ​​en texto, como reformular texto para ajustar el tono, generar respuestas inteligentes en hilos de chat, corregir errores ortográficos y gramaticales y resumir documentos extensos. Estas funciones están diseñadas para mejorar la experiencia del usuario en diferentes aplicaciones. Sin embargo, no pretende reemplazar por completo los modelos basados ​​en la nube, que son mucho más potentes y capaces de manejar solicitudes complejas o abiertas. Nano toma el control cuando puede hacer un mejor trabajo que la nube.

Probablemente pasará mucho tiempo antes de que muchas aplicaciones prueben Nano en lugar del procesamiento en la nube. Esto es especialmente cierto porque todavía se encuentra en una fase experimental, lo que significa que el usuario del teléfono probablemente no verá grandes cambios todavía. Actualmente, esto también está limitado a la serie Pixel 9, pero hay planes para extenderlo a más dispositivos. Muchas aplicaciones de Google, incluidas Pixel Screenshots, Talkback y Recorder, ya tienen Gemini Nano integrado. Por ejemplo, Talkback utiliza Gemini Nano para proporcionar mejores descripciones de imágenes para usuarios con discapacidad visual. Por otro lado, Pixel Recorder utiliza el modelo para admitir grabaciones más largas y crear resúmenes de mayor calidad.

Tendremos que esperar y ver si otras aplicaciones comienzan a implementar Gemini Nano y si reemplazan o no los modelos de IA existentes o conducen a la implementación de nuevas funciones. En teoría, sería mucho más fácil (y económico) para las aplicaciones usar Gemini en lugar de implementar sus propios modelos de IA.

Fuente: Google