Nos encanta, para compartir los éxitos de las comunidades de IA de Google a lo largo del mes. Valoramos el arduo trabajo y la dedicación de los miembros de nuestra comunidad.. Sin más preámbulos, aquí están los aspectos más destacados!

Aspectos destacados del producto

Géminis 3.1 Pro

https://medium.com/media/f2c4d7b237ceba04efb1fef29c870812/href

[👀34.5k+] Géminis 3.1 Pro: el modelo, que nadie esperaba por AI GDE Muhammad Farooq (EE.UU) explicado, por qué esta publicación con los resultados de las pruebas comparativas representa un gran paso adelante para la IA. Él también discute [👀45.3k+] El avance de la IA 100x, del que nadie hablaintroducción aletheia (el nuevo agente de investigación matemática de Google DeepMind) y explicar, Por qué el “tiempo para pensar” es la nueva ley de escala y qué impacto tiene en el futuro del desarrollo de la IA.

Tutorial: Comenzando con Google Géminis 3.1 Pro por AI GDE Tarun Jain (Si) examinado, que ha sido actualizado en el nuevo modelo, incluyendo modelo mental, Uso de herramientas personalizadas., multimodalidad, etc..

Géminis

Géminis 3 Visión agente: Vaya más allá del simple mensaje de imagen (Cuaderno de colaboración) por AI GDE Connie Leung (Hong Kong) describe en detalle, cómo crear un "docente digital" usando Python y Gemini SDK, para mejorar la accesibilidad visual de los usuarios con discapacidad visual. El modelo utiliza un ciclo pensar-actuar-observar., que escribe y ejecuta código Python de forma autónoma, Para adaptar y mejorar áreas específicas en función de las aportaciones del usuario..

[👀18.9k+] Web Scraper nativo de Gemini: 100 % “libre” y multimodal por AI GDE Muhammad Farooq (A NOSOTROS) explora a los gemelos contexto de URL Herramienta para extraer datos de la web., incluyendo imágenes y archivos PDF. Este vídeo muestra ejemplos prácticos y extensiones funcionales., cómo configurar y utilizar la API de Gemini.

Géminis-CLI

[👏161+] Ejecute el agente autónomo Gemini CLI en un entorno limitado de Docker: La guía definitiva para agentes de codificación seguros de AI GDE Ifeanyi Idiaye (Nigeria) presenta la nueva función Docker Sandbox y describe los pasos para ejecutar de forma segura el agente de codificación autónomo Gemini CLI en una micro VM aislada. será resaltado, cómo este entorno permite la productividad en “modo YOLO”., habilitando al agente, Ejecute código y administre archivos de forma segura, sin poner en peligro el sistema anfitrión.

[👏108+] Desarrollo MCP local con .NET, C# y Gemini CLI por AI GDE William McLean (A NOSOTROS) explica en detalle, cómo crear un servidor C# MCP usando Gemini CLI. Proporciona instrucciones paso a paso para configurar un entorno .Net y valida la solución utilizando Gemini CLI como cliente MCP..

IA agente

WebMCP

[👏106+] Más allá del raspado de pantalla: Creación de una aplicación web nativa del agente con WebMCP (Repositorio) por AI GDE Hugo Zanini (Brasil) demuestra la implementación de Google WebMCP dentro de una aplicación de reserva de viajes React, alrededor del DOM frágil raspando a través de estructuras, Reemplazo de herramientas basadas en API. te alcanza 100 % flujo determinista al tiempo que reduce significativamente el consumo de tokens y el tiempo de ejecución en comparación con los métodos tradicionales.

WebMCP: Chrome acaba de convertir cada sitio web en una API para agentes de IA por AI GDE Rohit Ghumare (Reino Unido) presenta WebMCP, una nueva API, que permite sitios web, Registrar herramientas estructuradas en el navegador., permitir que los agentes de IA interactúen sin capturas de pantalla ni raspado. Este enfoque contribuye a ello, reducir el uso de tokens y mejorar la precisión, mientras que al mismo tiempo un JavaScript- y se ofrece registro de herramientas basadas en HTML.

ADK

Habilidades en lugar de vibraciones: Enseñar a los agentes de IA, escribir código limpio (Repositorio) por AI GDE Ertuğrul Demir (Turquía) examinado, que importante es, Enseñar agentes de IA, escribir código limpio, aplicando lo siguiente código limpio Principios a través de archivos de instrucciones llamados “Habilidades”. Destaca el aumento de la complejidad del código debido a la introducción de la IA y enfatiza el uso de sistemas de control para mantener la calidad..

De un único agente a una arquitectura multiagente lista para producción con ADK, MCP, A2A y AG-UI por AI GDE Henry Ruiz (EE.UU) explicado, cómo construir una aplicación de IA de un solo agente (Continuación de su artículo anterior.) usando protocolos ADK, MCP, A2A y AG-UI se desarrollaron aún más hasta convertirse en un sistema multiagente escalable. Se muestra, Cómo la descomposición de la lógica en agentes especializados crea modularidad., Escalabilidad y mantenibilidad mejoradas para tareas complejas.

[Tutoriales] API de conocimientos para desarrolladores

[👩🏻‍💻Codelab] Dominar la API de conocimientos para desarrolladores y la descripción general del inicio de sesión en el servidor MCP von AI DONDE Vrijraj Singh (Si) detalla la integración de Developer Knowledge API y el servidor MCP para anclar la IA en la documentación de Google habilitando la API y configurando un servidor remoto.

[👏77+] Acceda a la documentación de Google con Gemini CLI a través de Developer Knowledge API de AI GDE William McLean (EE.UU) explica cómo utilizar el servidor MCP de Developer Knowledge API para acceder directamente a la documentación del producto de Google.

API de conocimientos para desarrolladores de Google y servidor MCP: Instale la base de conocimientos oficial para su asistente de IA por AI GDE Evan Lin (Taiwán) analiza la API y el servidor MCP, Los asistentes de IA brindan acceso en tiempo real a documentación oficial legible por máquina. explica, cómo estas herramientas mejoran la precisión de la IA, y contiene instrucciones para configurar Gemini CLI con Knowledge MCP Server.

Gema

Un servicio web de traducción fuera de línea basado en TranslateGemma (Cuaderno de colaboración | Repositorio) por AI GDE Yu-wei Liu (Taiwán) presenta un nuevo modelo de traducción, el 55 Idiomas y entrada de imágenes compatibles. También incluye un proyecto personal para crear un sitio web seguro de traducción fuera de línea., que está inspirado en el modelo y ofrece ejemplos prácticos para probar.

[👩🏻‍💻Codelab] De tokens a herramientas: Descubre Gemma 3 por AI GDE Krupa Galiya (Si) es un laboratorio de código, que obtienes usando Gemma 3 con correas Hugging Face. Incluye experimentos prácticos., incluyendo mobiliario ambiental, tienda de modelos, Tokenización y generación de texto.. Además, los gastos estructurados y las herramientas(funcional)Llamadas demostradas, proporcionando así al modelo funciones reales de Python para tareas como la búsqueda del clima, Conversión de moneda, etc.. esta integrado.

El “alma de Taiwán” defiende las fronteras digitales: Una inmersión profunda en la serie T1: un modelo Google Gemma 3 localizado para Taiwán por AI GDE Jerry Wu (Taiwán) presenta Twinkle AI (basado en Gemma 3-4B-T1-it) y enfatiza la importancia de la IA soberana. El modelo se caracteriza por una localización profunda., Sólido potencial de agente de IA a través de llamadas de función optimizadas y fácil implementación para la seguridad de los datos, superando al Gemma original. 3 en tareas taiwanesas.

Taller práctico antes de las prácticas (Diapositivas) por AI GDE Tarun Jain (Si) fue un evento de dos días, que cubrió los siguientes temas: Uso de indicaciones del sistema y diversas técnicas de indicación; Inferencia de LLM de código abierto (qwen y gemma 3) usando HuggingFace y vLLM; e instrucciones prácticas para implementar sistemas RAG (Cuaderno de colaboración).

https://medium.com/media/d10e9d2804eb0ab3bb8ce48f0515c372/href

Uso de Android Studio y VSCode para codificar con modelos de IA fuera de línea (Video) von TFUG Islamabad (Pakistán) y espectáculos AI GDE Georgios Soloupis, cómo crear uno seguro integrando Gemma con Android Studio y VSCode, crea un flujo de trabajo de codificación completamente fuera de línea para una total independencia de las herramientas de la nube.

Nubes

De la prueba de concepto a la producción: Creación de una plataforma empresarial para sistemas de IA (Repositorio) por AI GDE Rubens Zimbres (Brasil) presenta una arquitectura de referencia integral para implementar sistemas de IA multiagente en GCP, que fue desarrollado con el objetivo expreso, Permita a los desarrolladores integrar cualquier sistema de agentes de IA en una infraestructura sólida.

Cómo reducimos a la mitad la latencia en PHP con el modo de consulta corta de BigQuery por AI GDE Marton Kodok (Rumania) muestra, cómo reducir la latencia de consultas con SQM 50 % puede reducir. ahí se explica, como evitar la creación de empleo tradicional- y consultar el ciclo de vida para pequeños, Las encuestas frecuentes pueden reducir significativamente el esfuerzo de orquestación.

JAX y TPU

¿Por qué JAX?? El número, que tu sabes, pero más rápido por AI GDE Wesley Kambale (Uganda) explicado, cómo JAX usa XLA, para acelerar las operaciones matemáticas. Sirve como una introducción para principiantes al poder del marco..

Ejecutar PyTorch nativo en TPU sin cambios de código ESTÁN DONDE Rishiraj Acharya (Si) presenta TorchTPU, para permitir la ejecución de modelos PyTorch no modificados en TPU con alto rendimiento y un enfoque en la experiencia nativa del desarrollador.

Resumen de las notas de la versión JAX 0.9 por AI GDE Sho Tanaka (Japón) resume las actualizaciones de JAX 0.9.0, incluido el control de versiones basado en el esfuerzo (EffVer), nuevas características como jax.thread_guard y soporte explícito de fragmentación en jax.export. También se analiza la migración de pmap a shard_map..

Vectorización automática con vmap y gradientes con grad en Jax por AI GDE Wesley Kambale (Uganda) cubre las transformaciones JAX más importantes de JIT para velocidad, VMAP para procesamiento por lotes y Grad para gradientes, entrenar redes neuronales desde cero.

dl-jax101 por AI GDE Muhammad Ghifary (Indonesia) es un recurso de aprendizaje (escrito en indonesio) comprender e implementar conceptos de aprendizaje profundo utilizando el marco JAX. La atención se centra en la optimización y el alto rendimiento., cual es el ecosistema JAX (incluyendo lino y optax) ofertas.

Nano-MoE-JAX Tratamiento von AI GDE Kartikey (Si) es facil, mezcla pedagógica de expertos (Ministerio de Educación)-Modelo de lenguaje de estilo GPT (inspirado en nanoGPT), que fue construido desde cero en JAX/Flax.

Alabama

Traducción gratuita de artículos académicos con TranslateGemma (Cuaderno de colaboración) por AI GDE Jimmy Liao (Taiwán) presenta TraducirGemma, una herramienta para traducir artículos de arXiv a HTML bilingüe utilizando la GPU T4 gratuita de Colab. El artículo proporciona instrucciones de configuración paso a paso., Configuración y visualización de resultados, centrándose en la calidad y el rendimiento de la traducción..

APAGADO

[👏218+] RAG en el dispositivo para desarrolladores de aplicaciones: Incrustaciones, Búsqueda de vectores, y más allá de AI GDE Sasha Denisov (Alemania) explora la creación de una canalización RAG en el dispositivo completamente fuera de línea utilizando el complemento Flutter Gemma y el SDK AI Edge LocalAgents RAG. Describe y demuestra en detalle la implementación de incrustaciones en el dispositivo y búsqueda de vectores., Cómo se pueden superar las limitaciones de la búsqueda semántica mediante la implementación de Agentic RAG.

#JAX [👏252+] Creación e implementación de un modelo de aprendizaje automático en dispositivos por AI GDE Joan Santoso (Indonesia) explora la transición a ODML usando JAX, Flax NNX y AI Edge LiteRT, para crear una aplicación Flutter con reconocimiento de dígitos. Demuestra un flujo de trabajo práctico para la conversión de modelos y prevé un futuro con modelos especializados., agentes de IA que ahorran recursos en el dispositivo. También le dio uno hablar sobre el tema, Mejores prácticas para la implementación de modelos para aprendizaje automático basado en dispositivos (Diapositivas)con un componente de demostración en vivo para la integración de Flutter.

[👏123+] Llamada de función en el dispositivo usando FunctionGemma por AI GDE Sasha Denisov (Alemania) presenta FunctionGemma y la compara en detalle con otros competidores con guías para desarrolladores web/móviles.

Focos comunitarios

Ingeniero de IA del agente de Google | ADK, Vertex AI y multiagente | Udacidad

AI GDE Allen Firstenberg (EE.UU) y noble ackerson (EE.UU) empezamos juntos Ingeniero de IA de Google Agentic (Nanogrado de udacidad) con 5 otros entrenadores. este programa (55 horas en 4 cursos con 4 proyectos finales) cubre indicaciones avanzadas, Flujos de trabajo de los agentes y la estructura de RAG- y sistemas multiagente que utilizan Gemini, ADK-, VérticeAI- e infraestructura de GCP.

Campañas de formación en IA

https://medium.com/media/e74bff3b91885366ced8c3e4c35ac689/href

Matemáticas para ML por Tanoy Tanoy (Bangladesh) sombrero 4 Sesiones completadas, en el que enseñó principios matemáticos básicos para ML y sobre 3500 vistas alcanzadas.

Clubes de lectura en papel de IA (Lista de reproducción) von TFUG Islamabad (Pakistán) dedicado a la investigación avanzada de IA, que iba desde el aprendizaje del lenguaje visual CLIP hasta la IA genética explicable y la seguridad AGI distribuida.

Discretización, Valores atípicos, Escalado de características, Canalizaciones de aprendizaje automático von Comunidad de aprendizaje automático, A, Aprendizaje profundo y PNL – Bangladesh (Bangladesh) examinó cuatro técnicas principales de preprocesamiento de datos, utilizado en flujos de trabajo de ML, y al mismo tiempo sugirió Vertex AI como una plataforma ideal.

---

[Feb 2026] Los logros y aspectos destacados de la actividad de la comunidad de IA se publicaron originalmente en Google Developer Experts en Medium, donde la gente continúa la conversación, destacando y respondiendo a esta historia.