Google Research na Google I/O 2025: Ključni proboji u generativnoj AI

Na Google I/O 2025, Google Research je predstavio revolucionarne napretke u području umjetne inteligencije, posebno u generativnoj AI. Ovi rezultati Google Researcha na Google I/O 2025 ističu doprinose Gemini modelima i novim proizvodima, temeljene na godinama istraživanja. Sundar Pichai naglasio je da smo u novoj fazi AI platforme, gdje desetljeća rada postaju stvarnost za milijune korisnika širom svijeta.

Trenutno, najnovija istraživanja pokazuju da Google Research na Google I/O 2025 donosi alate poput MedGemme i LearnLM-a, koji mijenjaju zdravstvo i obrazovanje. Ovi proboji ne samo da poboljšavaju efikasnost, već i democratiziraju pristup AI-u. U nastavku istražujemo ključne highlighte s detaljima i primjerima.

Što je Google Research predstavio na Google I/O 2025 i zašto je to važno?

Google I/O 2025 bio je platforma za otkrivanje najnaprednijih tehnologija iz Google Researcha. Fokus je bio na pretvaranju istraživanja u praktične aplikacije, u suradnji s timovima poput Google DeepMind. Ovi napreci podržavaju misiju da AI bude dostupan svima.

Kako Google Research utječe na Gemini modele i generativnu AI?

Gemini modeli, poput Gemini 2.5, integriraju godine rada Google Researcha na Google I/O 2025. Oni poboljšavaju multimodalno razumijevanje i razmišljanje. Prema tehničkim izvještajima, ovi modeli postižu do 20% bolje rezultate u STEM zadacima u usporedbi s prethodnicima.

• Prednosti: Brža obrada, manja potrošnja energije i veća točnost.
• Nedostaci: Još uvijek potrebna finetuning za specifične domene.
• Primjer: Korisnici mogu generirati kod ili analizirati slike u realnom vremenu.

MedGemma i AMIE: Kako AI mijenja zdravstvenu skrb?

MedGemma, najnoviji otvoreni model Google Researcha na Google I/O 2025, revolucionira medicinsku AI. Temeljen na Gemma 3, on obrađuje multimodalne medicinske podatke poput teksta i slika. Njegova mala veličina omogućuje rad na lokalnim uređajima, ubrzavajući razvoj aplikacija.

Što je MedGemma i kako radi?

MedGemma 4B i 27B modeli dostupni su na HuggingFace i Vertex Model Garden. Na MedQA benchmarku postižu rezultate slične većim modelima, s točnošću od oko 85% u kliničkom razmišljanju. Razvijena kao dio Health AI Developer Foundations (HAI-DEF), podržava analize rendgenskih snimki i sažetke pacijentskih dosjea.

1. Preuzmite model s HuggingFace.
2. Finetunajte ga za specifične zadatke koristeći Google Cloud.
3. Testirajte na lokalnom hardveru za efikasnost.

MedGemma je dizajniran da bude polazna točka za developere, smanjujući vrijeme razvoja za 50% prema internim testovima.

AMIE: AI agent za dijagnostičke razgovore

AMIE, razvijen u suradnji s Google DeepMind, multimodalna je verzija za medicinske dijagnoze. Ona interpretira vizualne podatke i pomaže kliničarima. Na Google I/O 2025 istaknuto je da poboljšava točnost dijagnoza za 15-20% u simuliranim scenarijima.

Prednosti uključuju brže konzultacije, ali nedostaci su etička pitanja o privatnosti podataka. U 2026. očekujemo širu integraciju u telemedicine sustave.

• Primjeri upotrebe: Analiza dermatoloških slika ili kardio snimki.
• Statistike: 90% korisnika u pilot testovima preferira AMIE za preliminarne procjene.

LearnLM: Zašto je Gemini sada najbolji model za učenje?

LearnLM, obitelj modela za učenje, integrirana je u Gemini 2.5 na Google I/O 2025. Google Research surađuje s edukacijskim stručnjacima već dvije godine. Ovaj model vodi u principima učenjske znanosti, s naprednim STEM razmišljanjem i kvizovima.

Kako koristiti LearnLM u Gemini za bolje učenje?

Nova kviz iskustva omogućuje stvaranje personaliziranih testova iz bilješki. Feedback i objašnjenja pomažu studentima (18+). Prema tech reportu, Gemini 2.5 Pro nadmašuje konkurenciju za 25% u edukacijskim zadacima.

1. Otvorite Gemini app ili web.
2. Učitajte materijale i zatražite kviz: “Stvori kviz iz mojih bilješki o biologiji.”
3. Pratite feedback i prilagodi razinu težine.

LearnLM prompt guide savjetuje uloge poput “budite učitelj biologije”. Pilot s Kaymom u Gani automatski ocjenjuje sadržaj za tisuće učenika, skalirajući se u 2026.

Prednosti i nedostaci LearnLM-a

• Prednosti: Multimodalno razumijevanje, prilagodba za školske razrede (85% zadovoljstvo edukatora).
• Nedostaci: Ograničenja u jezicima izvan engleskog, ali se poboljšava.
• Povezani termini: Edukacijska AI, STEM razmišljanje, automatsko ocjenjivanje.

Multilingvalnost i efikasnost u Gemma modelima: AI za sve

Gemma 3n, najnoviji dodatak Gemmaverseu na Google I/O 2025, podržava preko 140 jezika. Google Research na Google I/O 2025 čini modele efikasnima za uređaje s 2 GB RAM-a. Smanjuje latenciju za 40% i potrošnju energije.

Što je Gemma 3n i kako poboljšava multilingvalnost?

ECLeKTic benchmark evaluira cross-lingual prijenos znanja. Gemma 3 je najbolji otvoreni multilingualni model. Primjeri: Prijevod medicinskih tekstova na hrvatski ili afričke jezike s 95% točnošću.

U 2026. očekujemo još više jezika, podržavajući Googleovu misiju univerzalne dostupnosti.

Efikasnost modela: Speculative decoding i cascades

Tehnike poput speculative decodinga postale su industrijski standard. One održavaju kvalitetu uz manju potrošnju. Statističke analize pokazuju 30% bržu obradu u usporedbi s GPT modelima.

• Prednosti: Niži troškovi, veća pristupačnost za developere.
• Nedostaci: Kompleksnost implementacije za male timove.

Efikasni i grounded modeli: Doprinos AI Mode u Google Searchu

Google Research postavlja standarde u faktografskoj točnosti i grounding tehnikama. Na Google I/O 2025 istaknuto je kako ovi napreci podržavaju AI Mode u Searchu. Modeli su efikasniji unatoč veličini, s fokusom na few-shot learning.

Kako poboljšati faktografsku točnost u LLMs?

Istraživanja o factual consistency pokazuju da grounded modeli smanjuju halucinacije za 50%. Primjer: Integracija u Search za precizne odgovore na upite poput “Koji su simptomi COVID-19 varijante 2025?”.

1. Primijenite RAG (Retrieval-Augmented Generation).
2. Koristite evluacijske metrike iz Google Researcha.
3. Testirajte na benchmarkovima poput TruthfulQA.

U 2026., očekujemo da će 70% pretraga koristiti ove modele, prema prognozama.

Zaključak: Budućnost Google Researcha nakon I/O 2025

Google Research na Google I/O 2025 označuje prelazak iz istraživanja u stvarnost, s fokusom na zdravstvo, obrazovanje i efikasnost. Ovi proboji, poput MedGemme, LearnLM-a i Gemma 3n, donose prednosti poput veće dostupnosti i točnosti. Međutim, izazovi poput etike i skaliranja ostaju.

Najnovija istraživanja pokazuju da će AI doprinijeti 15,7 trilijuna dolara globalnoj ekonomiji do 2030. Kao SEO stručnjak, preporučujem praćenje ovih trendova za optimizaciju sadržaja pod AI search. U 2026. očekujemo još veće integracije u svakodnevne alate.

Stručnjaci ističu potrebu za uravnoteženim pristupima: otvoreni modeli za inovacije, zatvoreni za sigurnost. Ovo čini Google Research autoritetom u generativnoj AI.

Često postavljana pitanja (FAQ) o Google Researchu na Google I/O 2025

Što je MedGemma i gdje ga preuzeti?

MedGemma je otvoreni multimodalni medicinski model. Dostupan je na HuggingFace i Vertex Model Garden. Koristite ga za analize slika i teksta s visokom točnošću.

Kako LearnLM pomaže u učenju?

LearnLM u Gemini stvara kvizove i daje feedback. Idealno za STEM predmete, s 25% boljim rezultatima od konkurencije.

Je li Gemma 3n pogodan za mobitele?

Da, radi s 2 GB RAM-a i podržava 140 jezika. Smanjuje latenciju za 40%.

Koji su glavni doprinosi Google Researcha AI Modu u Searchu?

Fokus na efikasnost i grounding, smanjujući greške za 50%.

Što očekivati od Google Researcha u 2026.?

Šira multilingvalnost, bolja integracija u zdravstvo i obrazovanje, s ekonomskim utjecajem od trilijuna dolara.