Google on avalikustanud uue tehisintellekti mudeli, mis keskendub "järjendamisele". Kuigi see on veel katsetamisfaasis, vajab see esialgsete testide põhjal parandamist. Mudelit nimega Gemini 2. 0 Flash Thinking Experimental saab kasutada AI Studio kaudu, mis on Google'i platvorm tehisintellekti prototüüpide loomiseks. Mudelit kirjeldatakse kui eriti sobivat multimodaalse mõistmise, järjendamise ja kodeerimise jaoks, pakkudes lahendusi keerukatele probleemidele sellistes valdkondades nagu programmeerimine, matemaatika ja füüsika. AI Studio tootejuht Logan Kilpatrick nimetas Gemini 2. 0 Flash Thinking Experimental'i Google'i "esimeseks sammuks" nende järjendamise tehnoloogia teekonnal. Google DeepMind'i peateadlane Jeff Dean mainis, et mudel on loodud oma järjendamise võimete tugevdamiseks "mõtete" kasutamise protsessi kaudu. Dean märkis, et esituse ajal arvutamise aja suurendamine näitab häid tulemusi, viidates mudeli võimele kasutada rohkem protsessorivõimsust küsimuste kaalumiseks. Mudel põhineb hiljuti väljakuulutatud Gemini 2. 0 Flash mudelil ning sarnaneb OpenAI o1 ja teiste järjendamise mudelitega, mis suudavad tõhusalt end kontrollida ja vältida levinud tehisintellekti vigu.

Kuid need nõuavad tavaliselt rohkem aega — alates sekunditest kuni minutiteni — järelduste tegemiseks. Gemini 2. 0 Flash Thinking Experimental hindab juhendit, peatudes seotud vihjete kaalumiseks ja selgitades oma järjendust enne kui pakub välja, mida peab kõige täpsemaks vastuseks. Siiski kohati mudel komistab, nagu näidati siis, kui see väitis ekslikult, et sõnas "strawberry" on kaks R-tähte. Järjendamismudelite tõus ei piirdu ainult Google'iga. Pärast o1 vabastamist on arvukad tehisintellekti laborid arendanud oma mudeleid. Novembris tutvustas AI-uurimisfirma DeepSeek, mida rahastavad kvantkaupmehed, oma järjendamismudelit DeepSeek-R1. Alibaba Qwen-i meeskond käivitas samal ajal "avatud" alternatiivi o1-le. Bloomberg teatas oktoobris, et Google'il on mitmeid meeskondi, kes töötavad järjendamismudelite kallal, ja novembris teatas The Information, et üle 200 Google'i teadlase on sellele tehnoloogiale pühendunud. Järjendamismudelite tõusu ajendab osaliselt soov leida innovaatilisi viise generatiivse tehisintellekti täiustamiseks, kuna traditsioonilised "toore jõu" meetodid mudelite suurendamiseks on muutunud vähem efektiivseks. Vaatamata oma potentsiaalile on järjendamismudelitel kriitikuid, kuna nende arvutuslikud nõuded on kallid ja pikaajaline võime järjepidevalt paraneda on ebakindel.