Tính năng nổi bật trong Gemini 2.0 là khả năng cho phép người dùng truy cập vào các ứng dụng như @Gmail, @YouTube một cách liền mạch hơn. Google đã quyết định thay đổi cách diễn đạt của thuật ngữ “experimental” bằng việc viết thường và để trong ngoặc. Mô hình mới không chỉ được cải thiện hiệu suất mà còn hỗ trợ tốt hơn cho việc tải lên tệp tài liệu, một tính năng mà tất cả người dùng miễn phí hiện đều có thể thực hiện. Các khách hàng đăng ký cao cấp sẽ có quyền truy cập vào một môi trường làm việc rộng lớn hơn với 1 triệu token.

Tính năng Deep Research hiện cũng được cung cấp cho tất cả các tài khoản Gemini, tích hợp với công nghệ Gemini 2.0 Flash Thinking. Google đã giới thiệu nút “Deep Research” trong thanh prompt trên web, cho phép người dùng truy cập vào những công cụ nghiên cứu dễ dàng hơn. Tuy nhiên, người dùng miễn phí sẽ bị hạn chế nhiều hơn so với khách hàng cao cấp.

Bên cạnh đó, Google cũng giới thiệu một mô hình mới mang tên Personalization (experimental), cho phép người dùng thử nghiệm các gợi ý cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm trước đó. Mô hình này được thiết kế để giúp người dùng có trải nghiệm tốt hơn trong việc tìm kiếm và đưa ra những ý tưởng sáng tạo. Trong tương lai gần, Google dự kiến sẽ mở rộng khả năng cá nhân hóa này không chỉ dựa vào tìm kiếm, mà còn từ YouTube và Photos, nhằm xây dựng một trợ lý AI cá nhân thực sự hiểu người dùng hơn.

Một trong những điểm nhấn của phiên bản mới này là khả năng ghi nhớ thông tin đã lưu và hồi phục các cuộc trò chuyện trong quá khứ từ Gemini sẽ sớm được triển khai rộng rãi, hỗ trợ hơn 45 ngôn ngữ. Điều này sẽ giúp người dùng nhanh chóng lấy lại những thông tin quan trọng mà không phải mất thời gian tìm kiếm lại.

Phiên bản Gemini 2.0 hiện đã sẵn sàng cho tất cả người dùng, mang đến một trải nghiệm đầy sáng tạo và tối ưu hơn cho người sử dụng sản phẩm của Google.

Hugging Face đã thực hiện một nhiệm vụ đầy thách thức, khi quyết tâm phát triển một framework tương tự với việc OpenAI không công khai nhiều thông tin về công nghệ mà họ đang sử dụng. Theo thông báo từ Hugging Face, nhiệm vụ của họ trong 24 giờ là không hề đơn giản nhưng đã thành công với những kết quả khả quan.

Dựa trên công nghệ AI hiện có, “Open Deep Research” sử dụng một mô hình AI có khả năng tự động thu thập thông tin từ nhiều nguồn và tạo ra các báo cáo nghiên cứu – một khả năng tương tự như mà Deep Research của OpenAI thực hiện. Công cụ này không chỉ vận hành hiệu quả mà còn đạt được độ chính xác 55,15% trong việc giải quyết các câu hỏi phức tạp trong bài kiểm tra General AI Assistants (GAIA). Kết quả này gần bằng 67,36% mà Deep Research đạt được, cho thấy sự cạnh tranh ngày càng gia tăng trong lĩnh vực nghiên cứu AI.

Mô hình AI cốt lõi mà Hugging Face đang áp dụng, mặc dù không hoàn toàn là mã mở, nhưng đã được lựa chọn dựa trên những gì tốt nhất cho mục đích của dự án. Dường như việc chọn ngẫu nhiên một mô hình đóng góp khá hiệu quả cho khả năng thực hiện của phần mềm. Đặc biệt, việc sử dụng thư viện”smolagents” mở đã giúp tăng hiệu suất hoàn thành nhiệm vụ lên đến 30% nhờ vào việc các tác nhân lập kế hoạch và thực hiện công việc qua mã lập trình.

Có thể nhận thấy rằng tốc độ phát triển trong lĩnh vực AI mã nguồn mở đang đạt được những bước tiến đáng kể. Nhờ vào sự đóng góp của cộng đồng và các công cụ hỗ trợ từ các dự án khác như của Microsoft Research, thời gian phát triển của Open Deep Research đã được rút ngắn một cách đáng kể. Mặc dù chưa thể đạt được hiệu suất của OpenAI, nhưng dự án này đã cho thấy khả năng tái tạo, nghiên cứu và chia sẻ công nghệ AI giữa các nhà phát triển đang ngày càng tinh vi và phong phú hơn.

Hugging Face đã thông báo rằng họ đang tiếp tục cải tiến công cụ này, với việc bổ sung hỗ trợ cho các định dạng file khác cũng như khả năng duyệt web dựa trên hình ảnh. Dự đoán trong tương lai không xa, họ còn có thể sao chép những sản phẩm tiên tiến khác để mở rộng khả năng của công nghệ này hơn nữa.