Google AI Studio 移動應用正式登陸 Google Play,支持預註冊

2026年5月19日 14:229200 次瀏覽

重點摘要

Google 推出AI Studio獨立移動應用,已在Google Play開放預註冊,將Gemini驅動的AI開發平臺從桌面端擴展至移動端。用戶可通過自然語言快速構建應用、工具和小遊戲,支持語音或文字輸入描述創意,AI自動生成原型、專業圖標並設計界面,無需編程基礎即可輕鬆製作。

站內 AI 整理稿

Google 近期推出了 AI Studio 的獨立移動應用,並已在 Google Play 平台上開放預註冊。這代表著 Gemini 驅動的 AI 開發平臺將從桌面端擴展至移動端,讓用戶可以在手機上體驗 AI Studio 的功能。這一舉動可能會讓更多用戶接觸到 AI 開發的世界。

AI Studio 移動應用的推出,讓用戶可以通過自然語言快速構建應用、工具和小遊戲。用戶可以通過語音或文字輸入描述自己的創意,然後 AI 自動生成原型、專業圖標並設計界面。這樣的功能使得用戶無需具備編程基礎,也可以輕鬆製作出自己的應用。

這一功能的推出,可能會對移動應用開發產業產生一定的影響。因為 AI Studio 的出現,讓更多人可以參與到應用開發的過程中,可能會催生出更多創新的應用和工具。同時,這也代表著 AI 技術在移動應用開發領域的應用和發展。

對於用戶來說,AI Studio 移動應用的推出是一個好消息。因為這讓用戶可以在手機上體驗到 AI 驅動的開發功能,讓創意實現變得更加容易。同時,AI Studio 也可能會成為一個新的創意平台,讓用戶可以在上面分享自己的作品和創意。

在未來,AI Studio 移動應用的發展可能會更加快速。因為 Google 對於 AI 技術的投入和研發,可能會讓 AI Studio 的功能更加強大和完善。同時,AI Studio 也可能會與其他 Google 服務進行整合,讓用戶可以更方便地使用和分享自己的創意。

讀者可以關注 AI Studio 移動應用的後續發展和更新。因為這一功能的推出,可能會對移動應用開發產業和 AI 技術的發展產生一定的影響。同時,AI Studio 也可能會成為一個新的創意平台,讓用戶可以在上面分享自己的作品和創意。

Related

相關文章

MarkTechPost AI模型更新

Liquid AI Introduces LFM2.5-Embedding-350M and LFM2.5-ColBERT-350M: Dense Bi-Encoder and Late-Interaction Models for Fast Multilingual Search Across 11 Languages

This week, Liquid AI released two new retrieval models. They are LFM2.5-ColBERT-350M and LFM2.5-Embedding-350M. Both hold 350M parameters. Both are the first bidirectional members of the LFM family. They build on LFM2.5-350M-Base, released in March. The pair targets fast multilingual and cross-lingual search across 11 languages. Their footprint is small enough to run almost anywhere. Both are available now on Hugging Face under the LFM Open License v1.0. LFM2.5 Retrievers The two models share one backbone but represent text differently. LFM2.5-Embedding-350M is a dense bi-encoder. It turns each document into a single vector. Pick it when you want the fastest search and the smallest, cheapest index. LFM2.5-ColBERT-350M is a late-interaction model. It converts each token into a vector rather

1 小時前
MarkTechPost AI模型更新

Perplexity Launches Brain, a Self-Improving Memory System That Builds a Context Graph of an Agent’s Work and Learns Overnight

Most AI memory remembers the user. It stores your preferences, your tastes, and your role. Perplexity is taking a different path. Today, Perplexity launched Brain, a self-improving memory system for its agent product, Computer. Brain does not focus on remembering you. It remembers what the agent did. That reframes what memory in AI is for. What is Perplexity‘s Brain Brain is a self-improving memory system. It builds a context graph of the work Computer performs. At set intervals, such as overnight, Brain reviews that graph. It then teaches itself how to do the work better. The idea is straightforward. The more work you do, the more efficient Brain makes your Computer. Brain is rolling out today to Perplexity Max and Enterprise Max subscribers in Research Preview. Two Axes of AI Memory Perp

15 小時前

智譜新高,MiniMax承壓,“大模型雙雄”命運殊途

這篇消息聚焦「智譜新高,MiniMax承壓,“大模型雙雄”命運殊途」。原始導語提到:大模型在被市場重新定價 從 AI 情報角度來看,這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。

17 小時前