Rikunarita-ORG/Wikinium huggingface dataset:
# Android Honeycomb[编辑]

Android 3.0–3.2 Honeycomb| Android操作系统的一个版本 |
|  |
| 运行Honeycomb的Motorola Xoom |
| 开发者 | Google |
| 正式发售日期 | 2011年2月22日​（2011-02-22） |
| 当前版本 | * 3.2.6（2012年2月；穩定版本）
 |
| 前一代 | Android 2.3 Gingerbread |
| 后一代 | Android 4.0 Ice Cream Sandwich |
| 官方網站 | developer.android.com/about/versions/android-3.0-highlights |
| 支援状态 |
| 已终止 |

**Android Honeycomb**是由Google开发的Android操作系统主要版本，包含**Android 3.0**、**Android 3.1**與**Android 3.2**等次版本。此版本專为平板电脑等大尺寸屏幕设备所设计。2011年2月，Honeycomb随Motorola Xoom一同发布。Honeycomb採用了新的“holographic”用户界面主题，並在多任务、通知和小部件等Android主要功能的基礎上，進一步強化了交互模型。

## 功能

Honeycomb 引入了以下新功能：

* 电子邮件和联系人应用采用了双窗格界面。
* 图库应用支持以全屏模式查看相册和其他图片集合，并可通过缩略图快速浏览集合中的不同照片。
* 浏览器应用以标签页取代浏览器窗口，新增用于匿名浏览的无痕浏览模式，并将书签和历史记录整合到统一的界面中，同时还引入了其他改进。
* 重新设计了键盘，使其更适合在平板电脑等大屏幕设备上进行文本输入。
* 新增“最近使用的应用”视图，以支持多任务处理。
* 支持自定义主屏幕（最多五个）。

## 参考资料
# Android Go[编辑]

Android Go|  |
|  |
| 作業系統家族 | 類Unix（Linux內核修改版） |
| 運作狀態 | 仍被维护 |
| 首次发布 | 2017年12月5日​（2017-12-05） |
| 当前版本 | * 14（2023年12月15日；穩定版本）
 |
| 市場取向 | 2GB RAM（含）以下的低價、低階智慧型手机 |
| 官方網站 | www.android.com/versions/go-edition/ |

**Android Go**是针對低階裝置量身訂作的Android系統，最初與Android Oreo一同推出，适用於2GB或更低記憶體的裝置。 **Android Go**擁有經過最佳化的專用版Google行動服務、Google Play服務。Android Go上的Google Play商店亦會推薦適合本系統使用的輕量級應用程式。

## 版本

| 系統名稱
 | 版本號碼
 | 發行日期
 | 來源
 |
| --- | --- | --- | --- |
| Oreo（Go版本）
 | 停止支援： 8.1 | 2017年12月5日
 |  |
| Pie（Go版本）
 | 停止支援： 9 | 2018年8月15日
 |  |
| 10（Go版本）
 | 停止支援： 10 | 2019年9月25日
 |  |
| 11（Go版本）
 | 停止支援： 11 | 2020年9月10日
 |  |
| 12（Go版本）
 | 支援中： 12 | 2021年10月31日
 |  |
| 13 （Go版本）
 | 支援中： 13 | 2022年10月19日
 |  |
| 14 （Go版本）
 | 最新版本： 14 | 2023年12月15日
 |  |
| **格式：**停止支援支援中**最新版本**最新預覽未來版本從未發布 |

## 參照

* Android Go產品列表
* Android One

## 參考

* 官方網站
# Android XR[编辑]

Android XR| 开发者 | 谷歌、​三星電子 |
| 作業系統家族 | Linux、類Unix系統 |
| 首次发布 | 2024年12月12日​（2024-12-12） |
| 官方網站 | www.android.com/xr/ |

**Android XR** 是Google和长期友好合作的韩国三星集團共同设计开发的作業系統，基於Android專為延展實境（XR）設備所設計，整合Gemini人工智慧（AI），應用涵蓋擴增實境（AR）、虛擬實境（VR）與混合實境（MR）等頭戴裝置和智慧眼鏡。

大多數Android應用程式都與Android XR相容，無需任何額外的開發工作，透過使用Android API和框架，選擇是否要使用 Android Jetpack XR、Unity、OpenXR或WebXR進行開發。

## 參考資料

* Android XR Developer （页面存档备份，存于互联网档案馆）
# DreamBooth[编辑]

File:Demonstration of DreamBooth AI model fine-tuning for Stable Diffusion using Jimmy Wales training data from Wikimedia Commons.png演示使用DreamBooth微調Stable Diffusion1.5版本的擴散模型，使用從維基共享資源的Category:Jimmy Wales分類獲得的訓練數據。此處描繪的是通過AI生成的維基百科創始人吉米·威爾斯在健身房進行臥推練習的僞圖像。
**DreamBooth**是一個深度學習模型，用於微調現有的文生圖模型，由Google Research和波士頓大學的研究人員於2022年開發。最初利用谷歌开发的的Imagen文生圖模型開發，DreamBooth可以應用到其他文生圖模型，在使用指定主題的三到五張圖像進行演算、訓練後，可以讓模型產生更精細和個性化的輸出圖像。

## 技術

預先訓練的文生圖擴散模型，雖然通常能夠提供多種不同的圖像輸出，但缺乏生成不太知名的主題圖像所需的特異性，並且在不同情況和背景下呈現已知主題的能力有限。 運行DreamBooth來微調模型的過程首先需要輸入一小套描繪某一種特定主題的圖像，一般三到五張圖像就足夠了，這些圖像與包含主題所屬類別名稱的提示詞配對，加上一個獨特的標識符（例如：`a photograph of a [Nissan R34 GTR] car`，用`car`作爲類別）；同時，一個「特定類別的先驗保存損失」（class-specific prior preservation loss）來讓模型在已經訓練好的類別上產生不同的主題實例。 從一組輸入圖像中提取的一對低分辨率和高分辨率的圖像被用來微調超分辨率組件，從而保留主題的微小細節。

## 用法

DreamBooth可以用來對Stable Diffusion等模型進行微調，通過這種用例它能夠緩解Stable Diffusion無法生成特定個人圖像的常見缺陷。 然而，這樣的用例是相當耗費VRAM的，因此對業餘用戶來說是成本高昂的。 有人對使用DreamBooth來訓練模仿與人類藝術家的特定藝術風格的道德問題表示關切。

## 參考文獻

* DreamBooth的官方GitHub IO （页面存档备份，存于互联网档案馆）
* Stable Diffusion的DreamBooth實現 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
# Gemini Robotics

**Gemini Robotics**是由Google DeepMind與Apptronik合作開發的先進「視覺-語言-行動」模型。該模型以Gemini 2.0大型语言模型為基礎。專門針對機器人應用進行調整，能理解並應對新的情境另有一個相關版本名為Gemini Robotics-ER，代表「具身推理」。兩款模型於2025年3月12日正式發佈

2025年6月24日，Google DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，這是專為在機器人裝置上本地運行而設計並優化的版本。

目前，Gemini Robotics模型僅向特定受信任的測試者開放，包括Agile Robots、Agility Robots、Boston Dynamics與Enchanted Tools。

## 參考資料
# Veo[编辑]

Veo| Veo 3 生成的一段關於貓頭鷹和獾的視頻 |
| 開發者 | Google DeepMind |
| 首次发布 | 2024年5月​（2024-05） |
| 当前版本 | Veo 3.1（2025年10月15日​（2025-10-15）） |
| 类型 | 文字轉影片模型 |
| 网站 | deepmind.google/models/veo/ |
|  |

**Veo**是由Google DeepMind開發的文字轉影片模型。與其他同類型模型一樣，Veo利用生成式人工智慧，根據使用者所輸入的提示生成影片。

## 發展

2024年5月，在Google I/O2024大會上，Google發布了一款名為Veo的多模態影片生成模型。根據官方說法，該模型能夠生成超過一分鐘長的1080p 高畫質影片。同年12月，Google推出Veo 2，透過VideoFX平台提供使用。該版本支援4K解析度影片生成，並具備更精確的物理理解能力。

2025年4月，Google宣布Veo 2開始在Gemini上提供給進階使用者使用。同年5月，Google發布Veo 3，不僅能生成影片，亦可產生與畫面同步的音訊，包括對白、音效與環境音。Google 並同時推出名為 Flow 的影片創作工具，該工具結合Veo與Imagen技術驅動。

Veo 3的一項重要創新，在於能生成與影片高度契合的音樂與語音。Google DeepMind執行長傑米斯·哈薩比斯表示，此次發表標誌著 AI 影片生成正式走出「無聲電影時代」。

## 反映

科技媒體Gizmodo的記者在Veo 3發布後指出，部分使用者傾向生成品質較低的內容，例如街頭訪問或開箱影片。另有評論指出，該模型在面對不同提示時，經常重複相同的笑點。

評論者推測Google可能使用YouTube影片或Reddit貼文作為模型訓練資料。不過Google官方未明確說明其訓練素材的來源。

## 參考資料

* 官方网站
# Inception (深度學習架構)[编辑]

Inception| 原作者 | Google AI |
| 首次发布 | 2014年 |
| 当前版本 | v4（2017年） |
| 源代码库 | github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/README.md |
| 类型 | * 卷積神經網路
 |
| 许可协议 | Apache 2.0 |
|  |

**Inception**是一系列用於計算機視覺的卷積神經網路（CNN），由Google研究人員於2014年以GoogLeNet之名提出（後更名為Inception v1）。該系列在歷史上具有重要意義，作為早期CNN之一，它將「莖部」（資料輸入）、「軀幹」（資料處理）與「頭部」（預測）分開，這種架構設計至今仍存在於所有現代CNN中。

Inception-v3模型

## 版本歷史

### Inception v1

GoogLeNet架構
2014年，Google的一支團隊開發了GoogLeNet架構，其中一個實作版本贏得2014年ImageNet大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC14）。

這個名稱源自1998年的LeNet，因為LeNet和GoogLeNet都是CNN。他們也根據出自電影《盗梦空间》（2010年）的網路迷因「我們需要更深入」，將其命名為「Inception」。由於後來發布了更多版本，原始的Inception架構被重新命名為「Inception v1」。

這些模型與程式碼已於GitHub上以Apache 2.0授權條款發布。

一個獨立的Inception模組。左側為標準模組，右側為維度縮減模組。
單一Inception維度縮減模組。
Inception v1架構是一個由22個層組成的深度CNN。其中大部分層都是「Inception模組」。原始論文指出，Inception模組是「Network in Network」與（Arora et al, 2014）的「邏輯結晶」。

由於Inception v1結構較深，因此面臨梯度消失問題。研究團隊透過使用兩個「輔助分類器」來解決此問題，這些分類器是線性softmax分類器，分別插入在網路深度的1/3處與2/3處，而損失函數則是這三者的加權總和：

* WIKINIUM\_MATH\_PH\_0

這些在訓練完成後被移除。此問題後來透過殘差神經網路（ResNet）架構獲得解決。

該架構由三部分疊加而成：

* 莖部（資料輸入）：前幾個卷積層負責執行資料預處理，將影像縮放至較小尺寸。
* 軀幹（資料處理）：隨後的多個Inception模組負責執行大部分的資料處理工作。
* 頭部（預測）：最後的全連接層與軟最大值函數共同產生用於影像分類的機率分布。

此結構被廣泛應用於大多數現代的CNN架構中。

### Inception v2

Inception v2於2015年發表，該論文最為人熟知的是提出了批次正規化。該模型擁有 1,360 萬個參數。

它透過加入批次正規化，並移除dropout和局部響應正規化，從而改進了Inception v1。研究人員發現，在使用批次正規化後，後兩者已變得不再必要。

### Inception v3

Inception v3於2016年發布。它透過採用因子化卷積，對Inception v2進行了改進。

舉例來說，一個5×5的卷積可以分解為一個3×3卷積疊加在另一個3×3卷積之上。兩者的感受野大小皆為5×5。5×5卷積核有25個參數，而分解後的版本僅有18個。因此，5×5卷積在理論上確實比分解後的版本更強大。然而，這種強大性未必是必要的。根據實證研究，研究團隊發現分解後的卷積確實有所助益。

它還透過將卷積層與池化層的輸出進行拼接，來實現某種形式的維度縮減。舉例來說，一個大小為 WIKINIUM\_MATH\_PH\_2 的張量，可透過步長為2的卷積降採樣至 WIKINIUM\_MATH\_PH\_4 ，並透過池化大小為 WIKINIUM\_MATH\_PH\_6 的最大值池化降採樣至 WIKINIUM\_MATH\_PH\_8 。接著將這些結果進行拼接，得到 WIKINIUM\_MATH\_PH\_10 的張量。

除此之外，該方法還在訓練過程中移除了最低階的輔助分類器。研究人員發現，該輔助頭起到了某種正則化的作用。

他們還提出了分類中的標籤平滑正則化。對於一幅標籤為 WIKINIUM\_MATH\_PH\_12 的圖像，與其讓模型預測概率分佈 WIKINIUM\_MATH\_PH\_14 ，而是讓模型預測平滑後的分布 WIKINIUM\_MATH\_PH\_16 ，其中 WIKINIUM\_MATH\_PH\_18 為類別總數。

### Inception v4

2017年，該團隊發布了Inception v4、Inception ResNet v1以及Inception ResNet v2。

Inception v4是一項增量更新，包含更多因子化卷積，以及其他經實證可提升基準測試表現的改進。

Inception ResNet v1和v2均為Inception v4的修改版本，其靈感源自ResNet架構，在每個Inception模組中加入了殘差連接。

### Xception

Xception（「Extreme Inception」）發表於2017年。它是由具有殘差連接的深度可分離卷積層所構成的線性堆疊。該設計的提出基於以下假設：在CNN中，特徵圖中的跨通道相關性與空間相關性可以完全解耦。

在60張K80 GPU上訓練每個網路需時3天，相當於約50兆浮點運算次/天。

## 參考資料

* A list of all Inception models released by Google: models/research/slim/README.md at master · tensorflow/models. GitHub.  [2024-10-19]. （原始内容存档于2026-04-23） （英语）.
# WaveNet[编辑]

**WaveNet**(波網)是一個用於直接生成聲音訊號的人工神經網路。由倫敦人工智慧公司Google DeepMind的研究人員於2016年9月的一篇論文中提出。

WaveNet通過使用用真實語音記錄訓練的神經網絡方法直接模擬波形，能夠生成聽起來相對真實的人類聲音。除了語音合成外，WaveNet也能應用在音樂生成以及語音辨識等領域。

2018年，Google在其雲端語音合成服務Google Cloud Text-to-Speech中提供了基於WaveNet的語音合成API。截至2019年，該產品提供了32種語言以及多種不同音色的語音合成服務，且基於WaveNet的合成結果在自然度上相比傳統方法更接近人類語音。

## 背景

在WaveNet被提出之前，傳統上常見語音合成的方法有串接生成(Concatenative synthesis)及參數化法(Parametric method)等。串接生成是透過錄製多段聲音來拼接合成目標語句；參數化法則是用模型生成聲音特徵的參數，再經由聲碼器合成聲音。

近年，隨著深度學習興起，使用人工神經網路合成語音的方法也被提出，如Tacotron。該模型利用人工神經網路生成目標聲音的時頻譜或特徵參數，再透由Griffin-Lim演算法或其他聲碼器合成聲音。

然而無論上述何種方法，皆無法直接生成聲音訊號。原因在於即便僅僅一秒的聲音訊號，就可能包含了數萬個樣本點，要對龐大的樣本點之間的關聯性建模是相當困難的。

WaveNet結合了自迴歸特性和空洞卷積神經網路(Dilated Convolutional Neural Network)架構，成功的提出第一個能夠生成高品質聲音樣本點的人工神經網路模型。

## 架構設計

### WaveNet模型架構

### 自迴歸特性

WaveNet採用和PixelCNN相似的自迴歸特性模型。設聲音訊號 WIKINIUM\_MATH\_PH\_0 ，WaveNet將其機率建模成:

 WIKINIUM\_MATH\_PH\_2

即在時間點t生成的樣本點 WIKINIUM\_MATH\_PH\_4 ，模型會以 WIKINIUM\_MATH\_PH\_6 為輸入，其輸出是基於前幾個時間點的樣本點作為條件的條件機率分布。而模型訓練目標便是讓 WIKINIUM\_MATH\_PH\_8 愈大愈好。

### 8位元量化

WaveNet模型的輸出是下個樣本點的機率分布，而聲音訊號的樣本點通常會以16位元的整數儲存，這使模型在每個時間點，要輸出65536個機率來表示所有可能的樣本點的機率分布。為了降低建模難度，WaveNet使用µ律演算法(µ-law algorithm, G.711)將樣本點量化成8位元，即256種可能的數值:

 WIKINIUM\_MATH\_PH\_10

其中 WIKINIUM\_MATH\_PH\_12 是在時間點t的聲音訊號樣本點， WIKINIUM\_MATH\_PH\_14 ， WIKINIUM\_MATH\_PH\_16 是0~255的整數。

研究中顯示這種非線性量化方法的表現結果比單純線性量化好上許多，且透過 WIKINIUM\_MATH\_PH\_18 重建的語音在人類聽覺上與原始語音非常相似。

### 多層空洞因果卷積神經網路

因果卷積神經網路是WaveNet組成的主要部分，透過因果卷積，可以確保對資訊正確地建模。
在預測 WIKINIUM\_MATH\_PH\_20 時，不會參考到 WIKINIUM\_MATH\_PH\_22 的資訊。

一卷積神經網路的感受野(receptive field)會隨著網路的加深而加大。然而對於動輒數萬個樣本點的聲音訊號而言，一般的因果卷積神經網路仍需堆疊相當多的層數來使感受野大到足以抽取出有用的資訊。下圖為堆疊數層的因果卷積神經網路感受野示意圖，每一個輸出結果(橘色點)參考了五個輸入資料(藍色點)的資訊。

為了解決此一問題，WaveNet使用了多層空洞因果卷積神經網路，如下圖所示，在同樣層數的情況下，每一個輸出點參考了16個輸入點，模型的感受野隨層數加深而指數增長。這樣的架構能讓WaveNet很好地從輸入樣本點中抽取資訊，並預測下一個時間的樣本點的機率分布。

### 門激勵單元(Gated Activation Unit)

WaveNet中使用了和PixelCNN相同的門激勵單元:

 WIKINIUM\_MATH\_PH\_24

其中 WIKINIUM\_MATH\_PH\_26 代表摺積運算， WIKINIUM\_MATH\_PH\_28 代表逐點乘法， WIKINIUM\_MATH\_PH\_30 是S函數， WIKINIUM\_MATH\_PH\_32 和 WIKINIUM\_MATH\_PH\_34 代表在第k層的兩種摺積核(convolutional kernel)。

研究中表明，使用門激勵單元作為非線性激勵函數，相比線性整流函數有更好的表現。

## 應用

### 語音合成

### 語音辨識

### 神經聲碼器(Neural Vocoder)

在過往的語音生成任務，如文字轉語音、語者轉換等，模型往往會先生成聲音特徵參數或時頻譜，再使用聲碼器或Griffin-Lim演算法合成聲音訊號。在Tacotron2中，首次將WaveNet用作神經聲碼器來補足從時頻譜或梅爾刻度時頻譜重建聲音訊號所缺失的資訊(如相位等)。研究人員發現使用神經聲碼器所重建的聲音訊號，比起使用傳統聲碼器或演算法生成的聲音更為自然。此後，除了大量被使用在語音生成研究中來提高聲音品質外，神經聲碼器也逐漸被應用在許多產品當中。

## 缺點

儘管WaveNet作為語音合成模型或類神經聲碼器，能夠生成與人類自然語音接近的聲音品質，然而其自迴歸特性也帶來不少明顯缺點。

其一是生成速度十分緩慢，由於樣本點是逐一生成，因此生成一秒的聲音訊號可能就要花上數分鐘的時間，使其在實際應用上受到限制。此外，模型以之前生成的樣本點作為輸入來生成下一個樣本點，因此當生成較差的樣本點時，錯誤可能會不斷累積下去，影響聲音訊號品質。

## 後續研究

WaveNet提出之後，作為類神經聲碼器使基於深度學習語音合成模型能夠進一步生成更為接近自然的語音，後續的研究皆著重於改良WaveNet架構或訓練方式，使其能夠實時生成高品質語音。

* Parallel WaveNet
* FFTNet: 簡化WaveNet架構，能以更快的速度自迴歸地生成聲音樣本點，並提出一些優化自迴歸類神經聲碼器的方法。
* WaveRNN: 引入RNN和雙重Softmax層(dual softmax layer)來簡化WaveNet模型運算的複雜度，並提出多個優化生成速度的方法，使模型甚至能在手機CPU上實時生成語音。
* WaveGlow: 不採用自迴歸模型，而是以基於流(flow-based)的模型來達到實時生成高品質語音。

## 參考文獻
# AlphaGeometry

**AlphaGeometry**是一個人工智慧程式，具有解決歐幾里得幾何難題的能力，該程式由Google DeepMind開發，曾在國際數學奧林匹亞的競賽時限內解決了30個幾何問題中的25個，其表現相當於人類金牌得主的平均水平。相比之下，先前的人工智慧程式，以吳消去法僅能解決10個問題。

DeepMind於2024年1月17日在同行評審期刊《自然》上發表了一篇關於AlphaGeometry的論文。《麻省理工科技評論》也在同一天對AlphaGeometry進行專題報導。

過往的幾何程式是基於符號引擎，僅能依人工編碼的規則產生嚴格的證明，難以處理非常規的特殊情況，AlphaGeometry則是將符號引擎和一個經過特殊訓練的大型語言模型相結合，該模型是以幾何證明的合成資料為基礎的。當符號引擎無法自行找到形式化且嚴格的證明時，該程式會請求大型語言模型的協助，然後該模型會提供一個幾何構造的建議來協助解題。不過，這種方法能否應用於其他領域的數學或其他領域的推理，目前仍是未知數，因為符號引擎完全仰賴特定領域的規則，而且這種方法需要合成資料。

## AlphaGeometry 2

AlphaGeometry 2是AlphaGeometry的改良版本，於2025年2月5日發佈，開發團隊在表徵語言中添加了更多的功能，以描述更多涉及物件運動的幾何問題，以及包含角度、比率和距離的線性方程的問題。開發團隊的目標是2000年至2024年的國際數學奧林匹亞幾何問題，擴展版本的表徵語言使程式能夠涵蓋88%的問題。

AlphaGeometry 2使用了以合成的生成表徵語言問題與解答資料集進行微調的Gemini模型。該模型用於進行輔助建構，例如繪製線條和點，以協助樹的搜尋。AlphaGeometry 2也用於自動形式化，可將以英語描述的問題轉換為表徵語言。

## 參考來源
# 互联网低比特率编解码器[编辑]

Internet Low Bit Rate Codec (iLBC)| 扩展名 |
.lbc |
| 互联网媒体类型 |
audio/iLBC |
| 开发者 | 原Global IP Solutions，现Google公司 |
| 首次发布 | 2004年 (2004) |
| 格式类型 | 音频压缩格式 |
| 标准 | RFC 3951 |

iLBC Speech Coder| 開發者 | 原Global IP Solutions，现Google公司 |
| 首次发布 | 2004年 |
| 编程语言 | C语言 |
| 操作系统 | 跨平台 |
| 类型 | 音频编解码器、参考实现 |
| 许可协议 | 3BSD |
| 网站 | www.webrtc.org/ilbc-freeware |
|  |

**互联网低比特率编解码器**，或称**互联网低码率编解码器**（**Internet Low Bitrate Codec**，**iLBC**）是一个开源的買斷式授權的窄带语音音频编码格式编解码器及参考实现，由Global IP Solutions（GIPS）开发（前身为Global IP Sound，2011年被Google公司收入囊中）。它以前是限制商业使用的免费软件，但从2011年开始，它可用于自由软件/开源许可（3BSD许可证）——作为WebRTC开源项目的一部分。它适合用于VoIP应用程序、流媒体音频，以及文档和消息通信。该算法是一个线性预测编码的独立块版本，选择了长度20、30毫秒的数据帧。编码的块必须封装在一个合适的传输协议中，通常是实时传输协议（RTP）。

iLBC能以良好的语音质量处理丢帧。丢帧通常因连接丢失或者IP数据包延迟而发生。普通的低码率编解码器依赖语音帧之间的关系，这会导致数据包丢失或延迟时出错。与此相反，iLBC编码的语音帧是相互独立的，所以不会遇到此问题。

iLBC定义于RFC 3951。它被许多软件用作编解码器，包括：Gizmo5、WebRTC、Ekiga、Google Talk、Maemo Recorder （于Nokia N800/N810）、Polycom IP Phone、QuteCom、Tuenti, Yahoo! Messenger、Ooma等。

iLBC于2002年提交IETF，并于2004年发布最终规范。

## 参数和特性

* 采样率8 kHz/16 bit（20毫秒帧160采样，30毫秒帧240采样）
* 可控的响应丢包、延迟和抖动
* 固定码率（20毫秒帧15.2 kbit/s，30毫秒帧13.33 kbit/s）
* 固定帧大小（20毫秒帧每块304比特，30毫秒帧每块400比特。
* 鲁棒性类似有packet loss concealment的脈衝編碼調變（PCM），类似ITU-T G.711
* CPU负载类似G.729A，有更高的基本质量和更好的抗丢包响应
* 買斷式授權
* 从2011年开始，它可以在开源许可（3BSD许可证）下作为开源WebRTC项目的一部分。 （在以前商业性使用GIPS提供的源代码需要一份许可)
* PSQM testing under ideal conditions yields mean opinion scores of 4.14 for iLBC (15.2 kbit/s), compared to 4.3 for G.711 (µ-law)

* RTP音频视频配置文件
* 音频编码格式的比较

## 参考资料

* Official homepage（英文）
* iLBC former homepage（英文）
# .google[编辑]

**.google**是DNS中一个品牌顶级域名，以Google为名，2012年申请，2014年启用，现由Alphabet公司控制。

## 网站

* Google Domains，Google的域名注册服务，域名为domain.google。
* Google Registry，域名为registry.google。
* Google Design，域名为design.google。
* Google Blog，域名为blog.google。

## 参考资料
# Google Dashboard[编辑]

**Google Dashboard**是用户查看和管理Google所收集的有关他们个人数据的地方。Google会汇总用户使用的每种产品的数据。用戶登錄Google帐户後，就可以在Google Dashboard查看他们的Google+ 、Google位置历史记录、 Google网络历史记录、 Google Play应用程序、 YouTube數據。用戶還可以在Google Dashboard中直接设置Google每款产品中的個人偏好。

## 目的

### 隐私和便利

Google Dashboard的主要目的是让人们可以在一個地方查看Google所搜集的所有個人數據。 Google Dashboard还为用户提供了一种方法来管理他们所使用的每项服务。

如果用户反感Google搜集他們的网络使用记录，他们可以在Google Dashboard上直接删除某個應用的历史记录。

## 歷史

Google Dashboard於2009年11月推出。2017年9月，Google宣佈重新設計Dashboard。

## 外部鏈接

* Google Dashboard website
# Google Ngram Viewer[编辑]

使用Ngram在英语语料库中检索Wikipedia的例子
**Google Ngram Viewer**是一个线上搜索引擎，其能根据用户输入的词语或短语，在从1500到2019年间的大量印刷书籍中，以n元語法按年统计词语或短语出现的频率所组成的语料库中检索其使用频率，若搜索的詞語搜錄於超過40本書籍，將以图表的形式展现。可选择的语料库语言有：简体中文、英语、法语、德语、希伯来语、意大利语与俄语。对于检索英语语料库，还可以特别指定检索英式英语、美式英语或英语小说。本軟體經常用於學術研究方面。

## 歷史

該計畫由Jon Orwant和Will Brockman開發，於2010年12月中旬發布。 原型來自哈佛大學的讓-巴蒂斯特·米歇爾（Jean-Baptiste Michel）和埃雷茲·艾登及麻省理工學院的沈淵和史蒂芬·平克共同創作的一個名為「Bookworm」的計畫。

* 官方网站
# Chrome远程桌面

Chrome遠程桌面的logo
**Chrome远程桌面**是一款由Google於2011年开发的远程桌面软件（起初只是Chrome瀏覽器的一個Google Chrome扩展程序，可以在Chrome应用商店中下載，後來Android和iOS上也能下載），允许用户远程控制另一台计算机的桌面。 Chrome远程桌面使用的是Google自己開發的协议，而不是更常见的由微软開發的遠端桌面協定。

* 官方网站
# Google Domains[编辑]

Google Domains|  |
| 業務範圍 | 展开Country list* 澳大利亚
* 巴西
* 加拿大
* 法国
* 印度
* 印度尼西亞
* 意大利
* 日本
* 马来西亚
* 墨西哥
* 荷兰
* 新西兰
* 菲律宾
* 波兰
* 新加坡
* 南非
* 西班牙
* 瑞典
* 泰国
* 英国
* 美国
* 越南
 |
| 产业 | 域名注册商 |
| 网址 | domains.google |
| 商业性质 | 是 |
| 推出时间 | 2014年6月13日​（2014-06-13） |
|  |

**Google Domains**是一个由Google运营的域名注册商。

Google Domains提供域名注册、DNS托管服务、动态DNS、域名转址和电子邮件转发。它为Google Cloud DNS和Google Workspace提供了本地集成支持。它还提供一键式DNS配置，将域名与Blogger、Google协作平台、Squarespace、Wix.com、Weebly、Bluehost、Shopify和Firebase连接起来。它支持域隐私、自定义名称服务器和DNSSEC。

Google Domains的域名注册服务得到了ICANN的认可--ICANN分配给谷歌的IANA号码是895。

Google早在2005年就成为了一个域名注册商。Google Domains于2015年1月13日以测试模式公开推出，测试阶段于2022年3月15日结束。在 2022年3月 Google 宣布 Google Domains 正式版推出時，服務已支援超過 300 個頂級域。

2022年3月15日，Google宣布Google Domains正式退出测试。

2023年9月7日，Squarespace 收購了 Google Domains 的所有網域註冊和相關客戶帳戶，Google 不再提供新網域註冊。

## 参考资料

* 官方网站
# Google字體[编辑]

Google Fonts service
**Google字體**（Google Fonts）是Google所有的一個字體網站。這個網站創立於2010年，並且在2011年、2016年和2020年進行了改進。截至2022年6月 (2022-06)，Google字體收錄了1,424種字體，其中包括242種變體。

## 參考資料

* 官方网站
# GOOG-411

GOOG-411|  |
| 网站类型 | 搜索 |
| 持有者 | Google |
| 创始人 | Google |
| 网址 | google.com/goog411 |
| 注册 | 否 |
| 推出时间 | 2007年4月6日​（2007-04-06） |
| 现状 | 已終止 |
|  |

**GOOG-411**，又称**Google Voice Local Search**，是Google公司在2007年推出的一项电话业务，提供了一个以语音识别为基础的商业性电话公司咨询服务。该业务可在美国和加拿大使用。

Google公司於2010年11月12日起，終止了此服務。

## 操作

用户可以拨打免费电话800-466-4411或877-466-4411（800-GOOG-411和877-GOOG-411）或本地号码425-296-4774。

## 使用费

该功能完全免费。

## 参考资料

* GOOG-411（页面存档备份，存于互联网档案馆）
# Kaggle

| Kaggle |
| --- |
|  |
| 公司類型 | 子公司 |
| 成立 | 2010年4月 |
| 創辦人 | 安东尼·戈德布卢姆 |
| 代表人物 | 安东尼·戈德布卢姆 (CEO) 马克斯·列夫琴  (董事局主席)  杰夫·莫泽  (CTO)  |
| 總部 |  美国旧金山 |
| 標語口號 | Making Data Science a Sport 使数据科学成为一项运动 |
| 产业 | 预测建模 |
| 所有權者 | Alphabet |
| 母公司 | Google LLC |
| 网站 | www.kaggle.com |

**Kaggle**是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。这一众包模式依赖于这一事实，即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题，而研究者不可能在一开始就了解什么方法对于特定问题是最为有效的。Kaggle的目标则是试图通过众包的形式来解决这一难题，进而使数据科学成为一场运动。2017年3月8日谷歌官方博客宣布收购Kaggle。

## 竞赛流程

Kaggle中组织一场竞赛的过程如下。

1. 竞赛主持人准备数据和问题的描述。Kaggle对这一过程以及竞赛的建构、数据的匿名化以及集成最终获胜的模型提供咨询服务。
2. 参与者通过不同的方法进行实验，相互竞赛以获得最优的模型。对于大多数的参与者，他们的提交会根据预测精度被立即评分，并在实时的积分榜上显示。
3. 在截止时间过后，竞赛主持人为“全球性的，永久性的，不可撤销和免版税地使用获奖作品”支付奖金。亦即竞赛获胜者的算法、软件和相关的知识产权是非排他性的，除非特别指明。

除了公开竞赛以外，Kaggle还向活跃参与者提供私下的比赛，以及为大学团体提供Kaggle-in-Class项目。

## 影响

根据Kaggle官方提供的数据，Kaggle在全球范围内拥有将近20万名数据科学家，专业领域从计算机科学到统计学、经济学和数学。Kaggle也曾经和NASA、维基百科、德勤和好事达合作举办竞赛。其中的一项奖项高达300万美金的竞赛是Heritage Health Prize，目的是通过病人看病及吃药住院等数据预测明年病人住院的天数。另一项与微软合作的竞赛则旨在提高Kinect的手势识别精度。

Kaggle的競賽在愛滋病研究、棋牌评级和交通预测方面取得了成果。基于这些成果产生了一系列的学术论文。产生这一结果的原因是实时积分榜促使参加者不断改进以试图超越当前的最佳实践。获胜的方法常常在Kaggle的博客*No Free Hunch*（页面存档备份，存于互联网档案馆）上展示。

## 融资

2011年，Kaggle从创办地澳大利亚墨尔本搬迁到美国旧金山，并在11月宣布向硅谷投资者进行规模为1100万美元的首轮融资。指数风险投资公司和科斯拉风险投资公司成为Kaggle最大的股东，而PayPal联合创始人马克斯·列夫琴也参加了该轮投资并成为Kaggle的董事局主席。另一位著名的投资人是经济学家，Google首席经济师哈尔·范里安。他称Kaggle提供了一种“将全世界最有才能的数据科学家组织起来并使各种规模的机构都能够触及”的方式。

* 数据科学
* TopCoder

## 参考资料

## 扩展阅读

* "Competition shines light on dark matter", Office of Science and Technology Policy, Whitehouse website, June 2011 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
* "May the best algorithm win...", *The Wall Street Journal*, March 2011 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
* "Kaggle contest aims to boost Wikipedia editors", *New Scientist*, July 2011 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
* "Verification of systems biology research in the age of collaborative competition", *Nature Nanotechnology*, September 2011 （页面存档备份，存于互联网档案馆）

* 官方网站
* *No Free Hunch*, the Kaggle blog（页面存档备份，存于互联网档案馆）
# Like.com

Like.com| 网站类型 | 价格比较服务 |
| 持有者 | Riya公司 |
| 创始人 | Riya公司 |
| 网址 |  |
| 商业性质 | 是 |
| 注册 | 否 |
|  |

**Like.com**，是一个提供价格比较服务的网站，自我宣称是一个“商品的视觉搜索引擎”。

## 历史

Like.com由Riya公司创办。这家公司建立时的目标是开发一个用于识别图片中相似人脸的搜索引擎。在开展这项业务的过程中，Riya公司遇到很大的困难。后来，他们决定采用同样的技术，来提供不同的服务，于是创办了Like.com。Riya公司的首席执行官曼贾尔·沙阿（Munjal Shah）说：“同样的这项技术在搜索外表相似的产品时效果显著”。而公司首席技术官以及创始人之一的布拉克·戈图尔克（Burak Goturk）此前曾经进行过计算机视觉技术方面的工作，并且拥有20多项人脸识别方面的专利。

Like.com网站于2006年11月8日的Web 2.0会议上发布。Like.com从Bay Partners、BlueRun Ventures和Leepfrog Ventures等投资者那里募集了1950万美元。公司计划通过与零售网站关联的方式来赚取利润，对经由Like.com发往零售网站的订单收取10%的佣金。截至2006年11月，Like.com网站上已经有来自200家商户的200万件不同商品。

2010年8月，Google以大约1亿美元的价格收购Like.com。

## 特点

Like.com的搜索功能仅限於来自Amazon.com、Zappos.com等零售网站的珠宝、手提包、鞋和手表等商品。用户可通过浏览网站来搜索自己感兴趣的商品，或者发现与自之外表相似的其他商品。根据搜索结果，用户可以再选定商品图案的部分特征，从而进一步搜索到具有类似样式、形状和颜色的其他商品。这三项指标的权重可由用户自行设置，以得出符合自己期望的搜索结果。Like.com网站还计划开发新功能，允许用户上传自己的图片，经网站分析，返回具有相似外表的商品。

## 评价

邦比·弗朗西斯科（Bambi Francisco）在MarketWatch网站撰文，认为Like.com“代表着Google的Google Product Search、eBay的Shopping.com、E. W. Scripps的Shopzilla以及Become.com等价格比较搜索引擎的发展方向”。

* （英文）Like.com
* （英文）Riya公司
# Google訊息[编辑]

Google訊息|  |
| 開發商 | Google |
| 类型 | 即時通訊 |
| 推出日期 | 2014年​（2014） |
| 操作系统 | Android、Windows |
| 状态 | 可使用 |
| 網站 | messages.google.com |

**Google訊息**（英語：Google Messages）是Google於2014年推出的SMS和即时消息应用程序，可在Android移动操作系统和網頁上使用。它支持接收和發送富通讯解决方案（RCS）消息。起初不支持端到端加密，2020年11月起开始使用Signal协议进行加密

## 历史

2018年，Google发布Messages的大规模更新，并推出网页版。

2019年12月，Messages在美国可以收發RCS消息。

2023年8月9日，Google Messages应用默认使用RCS，而且群组聊天實現端到端加密。

## 另見

* 簡訊
* iMessage
* Google Chat
* 訊息 (蘋果)
* WhatsApp
* Signal
# Nearby Share[编辑]

Nearby Share|  |
| Android上的Nearby Share |
| 開發者 | Google |
| 首次发布 | 2020年8月4日​（2020-08-04） |
| 操作系统 | Android Marshmallow或更高的版本 Windows ChromeOS |
| 类型 | 公用程式 |
|  |

**Nearby Share**是Android和Chrome OS的一项功能，用戶開啟該功能後，可以通过藍牙、WebRTC和Wi-Fi向附近的用戶設備传输数据，並能與周圍用戶快速交换图片、影片、文本、联系人信息、YouTube影片和其他数据。該功能于2020年8月4日正式发布。2023年3月31日宣布添加Windows支持。2024年與三星的Quick Share合併。

## 另見

* 隔空投送，蘋果公司設備上一種類似的技術
* Briar，適用於Android的獨立開源應用程式
* Android Beam，一種類似的技術，用於Android智能手機，該技術基於近場通訊
* Wi-Fi直连，一種類似的技術

## 參考
# Google新闻[编辑]

Google新聞|  |
| 网站类型 | 新闻聚合器 |
| 语言 | 35种语言 |
| 语言列表阿拉伯语、孟加拉语、保加利亚语、中文、捷克语、荷蘭語、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、意大利语、印尼语、日语、朝鮮語、拉脱维亚语、立陶宛语、马拉雅拉姆语、挪威语、波兰语、葡萄牙語、羅馬尼亞語、俄语、塞尔维亚语、西班牙语、瑞典語、泰米尔语、泰卢固语、泰语、土耳其语、乌克兰语與越南语 |
| 持有者 | Google |
| 网址 | Google News |
| 商业性质 | 是 |
| 注册 | 無要求 |
| 推出时间 | 2002年9月​（2002-09） |
|  |

**Google新闻**（英語：Google News）是Google开发的一款Web新闻聚合器，由Google首席工程師克里希纳·巴拉特（Krishna Bharat）創造與領導開發。

## 歷史

2001年Google的首席科学家克里希纳·巴拉特开发出一个与PageRank相关的算法“StoryRank”，它是Google新聞的前身。Google新聞的首页更新和新闻推荐都不依赖于人工操作，全部由后台的聚合算法实现。

2002年3月，Google新聞發佈測試版，直至2006年1月23日成為正式版。

2006年1月，中国版Google新闻改名为“Google资讯”，而香港和台灣版的名稱則維持不變。

2010年3月23日，Google宣布关闭谷歌中国Google.cn的搜索、新闻等服务，中国版Google资讯域名news.google.cn被重定向至news.google.com.hk；8月，中国版Google资讯被重新更名为“Google新闻”。

2015年4月6日，Google宣布成立Google台灣新聞、同時宣佈新聞總編由日前臉書知名作家張志國暫時接任。

2022年3月23日，俄羅斯封鎖了Google News。2023年6月23日，俄羅斯再度封鎖Google News。

* 數位新聞倡議：Google與新聞業合作的計畫。

* Google News （页面存档备份，存于互联网档案馆）（英文）
* Google新聞 （页面存档备份，存于互联网档案馆）（香港版）（繁體中文）
* Google新聞 （页面存档备份，存于互联网档案馆）（台湾版）（繁體中文）
# Google新聞檔案

Google新聞檔案| 网站类型 | 新聞檔案 |
| 语言 | 24种语言 |
| 语言列表英語，德語，法語，西班牙語，意大利語，波蘭語，葡萄牙語，漢語，日語，韓語，荷蘭語，阿拉伯語，希伯來語，挪威語，捷克語，匈牙利語，瑞典語，希臘語，俄語，印地文，泰盧固語，泰米爾語，土耳其語和馬拉雅拉姆語。 |
| 持有者 | Google |
| 创始人 | Google |
| 网址 | news.google.com/newspapers |
| 注册 | 否 |
| 推出时间 | 2006年9月​（2006-09） |
|  |

**Google新聞檔案**（英語：Google News Archive）是Google新聞的一個功能擴展，它免費提供部分早期的報紙掃描檔案，以及可連結至其他提供報紙檔案的網站，但有些瀏覽全文時則必須付費。2006年9月5日，正式發布這項消息與服務。

有一些新聞檔案最早可回溯200年以前，例如1751年加拿大的第一份報紙《哈利法克斯公報》（*Halifax Gazette*）。另外，它還提供時間表顯示可供瀏覽的部分，並且讓使用者可以很快地選擇某年某月的新聞。

最初該服務是推出相關網頁的簡易索引，而該項服務的擴展是於2008年9月8日發布，當時Google新聞才開始提供掃描報紙的索引內容。時間表上報導範圍的豐富度也多樣化起來。

自2008年起，《紐約時報》的新聞最早可搜索至1851年創報的時候，並提供PDF的全文瀏覽。但20世紀絕大多數的新聞仍必須付費才能瀏覽，或者透過各學術單位訂購資料庫，例如ProQuest。

* Google產品列表

## 參考資料

* 官方网站
* Google新聞檔案搜索（Google News Archive Search）（页面存档备份，存于互联网档案馆）
* Newspapercat: a catalog of digitized historic newspapers （页面存档备份，存于互联网档案馆）
# Google One[编辑]

Google One| 持有者 | Google |
| 网址 | one.google.com |
| 注册 | 需要 |
| 推出时间 | 2018年8月15日​（2018-08-15） |
|  |

**Google One**是Google於2018年5月推出的一項增加Google雲端硬碟、Gmail和Google相簿儲存空間的每月訂閱收費服務。每个Google帐户的免费存储空间為15GB，購買Google One服務後，每月可使用的存儲空間按照訂閱價格可以擴增至100GB至30TB不等。Google One一度提供VPN服務，該VPN服務於2024年關閉。

## 參考資料

* 官方网站
# Google尋人工具

Google尋人工具|  |
| 网站类型 | 人道援助 |
| 语言 | 多語言 (47) |
| 持有者 | Google |
| 网址 | google.org/personfinder |
| 推出时间 | 2010年1月15日​（2010-01-15） |
|  |

**Google尋人工具** 是一個開源網頁应用程序。它為受自然災害影響的家庭、倖存者提供信息交換。最早由Google工程師在2010年海地地震中發佈投入使用。

Google尋人工具由Python語言開發，采用PFIF协议，并在Google應用服務引擎上運行。它的數據庫和應用程式介面基於2005年為卡崔娜飓风尋人工程開發的PFIF。

## 歷史

2010年海地地震之後，Google工程師立即开始合作開發該軟件，软件基於已有的九一一空襲倖存者登記和PFIF数据标准。 Google也与美國國務院合作開發了小部件版本的Google尋人工具，並在美國國務院網站和其他网站上運行。Google尋人工具在海地地震3天以內（1月15日）發佈了英文，法文和海地克里奧爾語版本。

為了解決之前九一一襲擊事件和颶風卡崔娜事件中，不同組織均發佈了大量的尋人信息，但因為疏於整理而造成的信息煙囪問題，Google尋人工具整合了各個網站的尋人信息，包含CNN、邁哈密先驅報、紐約時報等。

Google的在海地地震中的工作促成了Google危機應對小組的成立，小组在后来的数个灾难中再次启动Google寻人工具，提供多种语言，与各种数据交换伙伴合作。

## 部署

Google尋人工具通常在一個多語言的危機应对頁面下運作。該頁面同時也提供其他信息，如衛星雲圖，庇護地點，路況信息，電力中斷信息。 在2011年日本東北地方太平洋近海地震中Google也利用Picasa平臺讓人們可以提交庇護所中的災民名單，之後再手動輸入Google尋人工具系統。

Google尋人工具重要的幾次部署包括：

* 2010年1月2010年海地地震 (72小時內啟動)
* 2010年2月2010年智利大地震(1日內啟動)
* 2010年6月2010年巴基斯坦洪災(因為當地沒有互聯網接入被認為是一次失敗)
* 2011年2月2011年基督城地震 (3小時內啟動)
* 2011年3月2011年日本東北地方太平洋近海地震(1小時內啟動)
* 2011年10月2011年凡城地震(1小時內啟動)
* 2013年4月2013年波士頓馬拉松爆炸案
* 2013年4月2013年雅安地震(1日內啟動)
* 2015年4月2015年尼泊尔地震

該尋人系統截止於2011年3月15日已追蹤到202,400個名字 截止到2011年4月4日超過600,000人。

## 細節

根據PFIF建立的網站可以輕易傳輸，導出數據進行網頁採集網頁抓取。 軟件部件 共有兩個按鈕，一個是"我在尋找某人"，另一個是"我有某人的信息"。該部件可以輕易加載在任何一個網站中。

該尋人系統在2011年有幾次誤報。

## 參考文獻

* 官方网站
* 開源項目站點, Google尋人系統
* haiticrisis.appspot.com, Google尋人系統, 2010年海地地震
* chilepersonfinder.appspot.com, Google尋人系統，2010年智利大地震
* japan.person-finder.appspot.com, Google尋人系統, 2011年日本東北地方太平洋近海地震
# Photomath[编辑]

Photomath| 開發者 | Google |
| 编程语言 | Java |
| 操作系统 | iOS, Android |
| 语言 | 英語，克羅地亞語，捷克語，法語，德語，印地語，匈牙利語，印尼語，意大利語，日語，韓語，波蘭語，葡萄牙語，俄語，簡體中文，斯洛伐克語，西班牙語，泰語，繁體中文，土耳其語 |
| 类型 | 教育技術學 |
| 许可协议 | * 專利授權條款
 |
| 网站 | photomath.net |
|  |

**Photomath**是Google擁有的相機計算器 移動應用程序，它利用手機的相機来識別數學方程式，並在屏幕上顯示逐步解決方案。它可以在Android和iOS上免費使用。應用程序由總部設在克羅地亞薩格勒布的Microblink于2014年發布，註冊辦事處在倫敦，英國。該公司專門從事文本識別軟件开发。

截至2016年，除了印刷文本，它還能識別手寫内容並提供數學方程的步驟。

2022 年 5 月，Google宣布将收购Photomath。交易随后经过欧洲联盟委员会的审查，並于 2023 年 3 月获得批准、于 6 月完成。此收购是克罗地亚历史上最大的初创公司收购案，因为 Photomath 曾是克罗地亚最受欢迎的应用程序。这笔交易被认为是Google对 OpenAI 的回应之一。

它被列入排名第三的前20名最佳教學和學習應用程序列表中，它得到了老師的讚揚和批評。

它在Google Play上被下載了1000到5000萬次。

* Microsoft Mathematics

## 參考資料
# Google播客[编辑]

Google播客
（Google Podcasts）|  |
| 開發者 | Google LLC |
| 首次发布 | 2018年6月18日 |
| 编程语言 | 英語 |
| 操作系统 | Android、iOS、macOS、Windows、BlackBerry、ChromeOS |
| 网站 | podcasts.google.com |
|  |

**Google播客**（英語：Google Podcasts）是Google所開發的一款播客应用程序，2018年6月18日於Android平台上首發。美國版的Google播客于2024年4月2日停止运营，播客业务并入YouTube Music。國際版的Google播客于2024年6月24日停止運營。

## 歷史

2018年9月，Google Cast被添加至Google播客中。

2019年Google I/O大会上，Google宣布Google播客在iOS、Android和Windows等平台上线。

2019年11月，Google播客開始使用Google的设计语言Material Design。

2024年4月2日，美國版的Google播客停止运营，播放播客的功能併入YouTube Music。國際版的Google播客于2024年6月24日停止運營。

* Google Play商店中的Google Podcasts