Google 正式发布了基于 Gemini 架构构建的首款全多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2 的公开预览版 。该模型打破了传统文本嵌入的局限，实现了文本、图像、视频、音频及文档在单一、统一嵌入空间中的深度映射 。目前，开发者已可通过 Gemini API 和 Vertex AI 平台进行接入体验 。

无头电商是这几年流行起来的词汇，但是在此之前微服务架构流行已久。微服务是一种云原生的架构，它使用自成一体的、离散的业务功能，可以使用广泛可用的协议透过网络调用。不同的功能组件可以跨渠道重复使用，因为它们与用户界面 (UI) 分离。

在AI模型训练中，GPU是核心算力资源，但其高昂的成本让许多企业倍感压力。如果GPU利用率低下，大量的计算资源就会被闲置，导致成本飙升。Vertex AI 作为 Google Cloud 强大的机器学习平台，提供了多种优化工具和策略，帮助你将GPU资源利用率提升**300%**甚至更高，实现成本与性能的最佳平衡。

Google 近日正式发布了 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image） 。这一全新模型为 Flash 系列注入了高保真图像生成能力以及更先进、更快速的编辑功能 。其核心优势在于能够以卓越的性价比，支持开发者大规模部署复杂的视觉创作任务 。目前，开发者可通过 Google AI Studio 或 Gemini API 调用这些新功能（在 Google AI Stud

Google 正式发布了基于 Gemini 架构构建的首款全多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2 的公开预览版 。该模型打破了传统文本嵌入的局限，实现了文本、图像、视频、音频及文档在单一、统一嵌入空间中的深度映射 。目前，开发者已可通过 Gemini API 和 Vertex AI 平台进行接入体验 。

谷歌地图（Google Maps）推出目的地详情功能（预览版），全面攻克出海物流、电商配送与共享出行等领域的“最后一米”难题。长久以来，“定位已到达，却找不到具体入口”始终是困扰企业运营效率与成本控制的隐痛。此次颠覆性更新彻底打破了传统单点坐标定位的局限，通过免费接入高精准的专属入口定位、真实建筑轮廓及 AI 抵达指引等超本地精细化数据，实现了全行程的“场景化精准导航”，确保从初始选点到最终送达的

在AI模型训练中，GPU是核心算力资源，但其高昂的成本让许多企业倍感压力。如果GPU利用率低下，大量的计算资源就会被闲置，导致成本飙升。Vertex AI 作为 Google Cloud 强大的机器学习平台，提供了多种优化工具和策略，帮助你将GPU资源利用率提升**300%**甚至更高，实现成本与性能的最佳平衡。

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​将 AI 代理连接到企业数据不应需要复杂的自定义集成或数周的开发时间。随着上个月面向 Google 服务的完全托管式远程模型上下文协议 (MCP) 服务器的发布，您现在可以使用 BigQuery MCP 服务器，为您的 AI 代理提供一种直接、安全的方式来分析数据。这种完全托管的 MCP 服务器消除了管理开销，使您能够专注于开发智能代理。