週末下雨沒爬山在家閒著，想起上個月 Google 在 2024 I/O 開發者大會上所展示的「Project Astra」示範影片（影片連結）。從影片中，可以看到 Astra 跟一般聊天機器人的視覺場景辨識不同， Astra 可以讓使用者在螢幕上畫上記號，並且讓 Gemini AI 根據記號來回答問題。
雖然這也不是啥了不起的技術，不過閒著沒事，便心血來潮，實作並實驗了一下影片中在手機螢幕上畫圖並讓 AI 識別的 Demo 的效果。
在官方 Demo 影片的0:16處，測試人員按下了手機 APP 中的藍色畫筆按鈕，我認為這個按鈕是用來在使用者送出語音提示後，用以區分當前應該為何種類型的多模態提示，因為在影片0:26處，測試人員示範完相機結合繪圖的辨識功能後，再次按下關閉繪圖的按鈕，我認為這個動作，目的是讓之後 Demo 內容中的多模態提示，都是以影格來作處理。
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| 影片0:16處，使用者開啟了畫筆功能 |
這段 Demo 影片中，好像有用到
RMOT 的概念（參考來源：
Arxiv.org &
Youtube &
Github），測試人員先給了提示「看到會發出聲音的東西時說一聲」，然後開始移動手機鏡頭，當一個位於顯示器旁邊的喇叭出現在視野中時，Gemini 便回答道「我看到一個揚聲器，它會發出聲音」
參考語言特徵的多目標跟蹤 Referring Multi-Object Tracking（RMOT）是一種新的影片理解任務，它使用語言指令來檢測和追蹤影片中的多個物件。RMOT 可以處理多個參考目標和時間變化。例如，它可以追蹤多個物件隨著時間進入或離開場景。
RMOT 在各種場景中都有應用，其中一種應用場景是自動駕駛汽車。使用 RMOT，自動駕駛汽車可以被指示追蹤特定物件，例如行人或其他車輛，並了解其移動情況。這對於避免碰撞和安全導航很有幫助。RMOT 也可用於影片監控應用程式來追蹤特定物件或感興趣的人事物。
之後測試人員向相機對著桌上的音響，在螢幕上畫了一個紅色箭頭，指向揚聲器頂部的圓圈，並問道「揚聲器的這個部分叫什麽？」Gemini 迅速回答道「那是高音單元。它負責產生高頻聲音。」
可以注意到，在影片中的0:21到0:25處，我們可以發現，測試人員在螢幕上畫了紅色箭頭後，將相機畫面保持在同一個地方，直到 AI 給出回答。
這是因為要將繪畫視圖和 CameraView 視圖作疊加處理，所以使用者的手機畫面，無法在畫了箭頭後，立即移動到別的地方。（因為他無法知道這個 prompt 是否已經成功送至後端的 Gemini AI，所以將畫面保持住，直到 AI 給出答案，是直覺且安全的方式。）
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| 使用者在相機畫面上繪圖，並詢問 Gemini 箭頭指的是音響的什麼部件 |
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| 影片0:26處，測試人員示範完螢幕上的繪圖辨識之後，關閉了畫筆功能 |
之後測試人員又持續使用相機畫面，來詢問 Gemini 一些問題， 首先測試人員移動到桌子另一端的蠟筆杯旁，並問道「給我一個關於這些蠟筆的創意疊詞」，Gemini 回答道「彩色蠟筆色彩繽紛。它們必能創造出色彩繽紛的作品。
隨後測試人員又 Demo 展示了 Project Astra 中的 Gemini 如何識別螢幕上的程式碼，還有根據窗外景色告訴使用者他所在的位置，以及記憶能力等功能。
最後當測試人員問到「你還記得眼鏡放在哪裡嗎？」，Gemini 依然能夠正確回答：「是的，我記得。你的眼鏡放在桌子旁邊，靠近一個紅色的蘋果。」（不過這些功能都是 Gemini 多模態模型本來就有的功能，所以並沒有讓我感到有多驚艷。）
在 Astra 找到眼鏡後，測試人員戴上眼鏡，影片畫面變成了可穿戴設備的視角。隨後就是一系列智能眼鏡搭配 Gemini AI 的應用展示（只不過這些展示，其實就是把手機應用搬到智能眼鏡上罷了，其實也沒多令人驚艷就是了。）
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| 最後，Astra 幫老虎玩偶跟狗子取了一個「Golden Stripes」的二重奏樂隊名稱 |
以下是 Project Astra 的官方 Demo 影片
整個 Demo 內容中，我覺得最厲害的是，影片中，Astra 不僅持續在即時處理相機畫面中的視覺資料，還能記住它所看到的東西，並持續與後端的 Gemini AI 模型溝通。而且反應速度近乎即時，這幾點是整個 Project Astra 的 Demo 影片中，最令人感到神奇的部分。
DeepMind 的 Co-founder & CEO
Demis Hassabis 表示，這是因為這些「虛擬專員」被設計來「透過連續編碼影格，將視訊和音訊輸入組合解譯成事件的時間線，並儲存此資訊以供高效調用。」
Hassabis 還指出，「雖然我們在開發能夠理解多模態信息的 AI 系統方面取得了令人難以置信的進步，但將回應時間降低到對話水平，仍然是一項艱難的工程挑戰。」。Google 還一直在努力為其 AI 提供更寬廣的語音表達能力，使用其語音模型來「增強它們的發聲效果，為這些虛擬專員提供更廣泛的語調。」
從 Project Astra 的 Demo 影片中，我們可以知道，這個智能眼鏡，有一個或多個鏡頭、麥克風、光機，以及某種處理器，甚至是無線連線能力。
當然也不排除這只是 Google 為了 Project Astra 影片設計的效果，但整體來說這個眼鏡很像是 2015 年的 Google Glasses 重新復活，只是這次有了更明確的使用情境了。
目前，Project Astra 還處於早期測試階段，沒有具體的發布日期。然而，谷歌暗示其部分功能可能會在今年稍後整合到旗下的產品中，例如 Gemini 應用程式。它被稱為 Gemini Live，與 OpenAI 的 ChatGPT 上的對講功能沒有什麼不同。
Project Astra 只是今年 I/O 大會上眾多
Gemini AI 應用的一項。這次還發佈了一個新模型，名為
Gemini 1.5 Flash，
專為加快常見任務（如摘要和字幕）而設計。還有一個新的模型名為
Veo，可以從文本提示生成視頻。
此外，
Gemini 1.5 Pro 的上下文窗口（即模型在給定查詢中可以考慮的信息量）已增加到 200 萬個 Token，並且 Google 表示該模型在遵循指令方面比以往任何時候都更好。
隨著上下文窗口的增大，輸入成本也會增加。為了幫助開發者降低在多個提示中使用相同字元的任務成本，谷歌也在 Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的 Gemini API 中推出了
上下文緩存（Context Caching）功能。
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| Gemini 1.5 Flash 的存在是為了讓 AI 助理更快 |
最後我實作了一個模仿 Project Astra 示範影片中的畫筆搭配相機畫面進行辨識的功能，來測試一下實際使用上是否真如官方 Demo 影片上的那般效果（結論是效果還可以！）
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| 我讓 AI 把畫筆圈起來的英文「Stories From Taiwan's Mountains」翻譯為中文，提示中並沒有提的"圈起來"，AI 可以從畫面和提示詞中自行理解我要翻譯封面上哪個部分的字詞 |
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| AI 給的答案是「來自台灣山區的故事」 |
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| 然後我畫了個箭頭，詢問 AI「這看起來像是什麼季節？」，提示詞中同樣沒有提到紅色箭頭 |
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| AI 回答紅色箭頭所指的照片，裡面有秋天的楓紅，所以這是秋天 |
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| 再讓它幫我把書本封面上的中文「不確定為什麼要去，正是出發的理由」，翻譯成英文 |
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| 這個翻譯結果也是令人滿意的 |
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| 然後我隨手畫了一個我也不知道是啥玩意兒的東西，詢問 AI 我畫的是什麼？ |
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| AI 的回答也是令人滿意的 |
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| 再跟它瞎說一下，看看有什麼反應？ |
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| 其實我畫的是不可描述之物 |
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| PaliGemma: An Open Multimodal Model by Google |
在
2024 Google I/O 大會上，谷歌還發佈了一個開源的視覺語言模型
PaliGemma，它是基於 Google 研究的另外兩個模型的綜合多模態模型：
SigLIP（一個視覺模型），以及
Gemma（一個開源的大型語言模型），這意味著該模型是由 Transformer 解碼器和 Vision Transformer 圖像編碼器組成。
PaliGemma 是一個開源的視覺語言模型（VLM），由開源組件提供支持，具有輕量化的特點，並能夠在自定義的 use-case 資料上進行微調。
它可以接受文本和圖像作為輸入，並能夠對有關圖像的問題提供詳細且具有上下文的回答。這使得該模型能夠對圖像進行更全面的分析並提供有價值的見解，包括但不限於物體檢測、圖像和短視頻的標題生成以及圖像內文本的理解。
Google 提供許多資源來幫助開發人員開始使用 PaliGemma 進行原型設計，如果希望立即使用 PaliGemma，可以參考以下資源：
PaliGemma 能做什麼？
PaliGemma 是一個單回合的視覺語言模型，當對特定用例進行微調時效果最佳。這意味著您可以輸入一個圖像和文本字符串，比如為圖像生成標題的提示或一個問題，PaliGemma會根據輸入生成文本回應，例如圖像的標題、問題的答案或物體邊界框坐標的列表。
PaliGemma 適合執行的任務涵蓋以下幾個方面：
- 單一任務的微調
- 圖像問答和標題生成
- 視頻問答和標題生成
- Segmentation
這意味著 PaliGemma 對於與視覺數據相關的簡單且具體的問題非常有用。
BTW，第一眼看到 PaliGemma 這個名字時，我腦中浮現的是下面這首歌。。。
透過 Gemini Pro API 和真實資料來進行多步驟推理任務的範例(1)
透過 Gemini Pro API 和真實資料來進行多步驟推理任務的範例(2)
透過 Gemini Pro API 和真實資料來進行多步驟推理任務的範例(3)
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