นอกจากอัพเดตของ Google Translate ในงานแถลงข่าวของกูเกิลที่ปารีส เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เสิร์ชและ AI กูเกิลยังประกาศเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Google Maps และเสิร์ชดังนี้

• Google Maps Immersive view แผนที่แบบแสดงภาพโมเดล 3 มิติของสถานที่สำคัญ รวมกับภาพ Street View ซึ่งประกาศเมื่อปีที่แล้ว พร้อมให้ใช้งานแล้วใน 5 เมืองคือ ลอนดอน ลอสแอนเจลิส นิวยอร์ก ซานฟรานซิสโก และโตเกียว ส่วนเมืองที่จะเพิ่มมาในรอบถัดไป เช่น อัมสเตอดัม ดับลิน ฟลอเรนซ์ และ เวนิส
• Live View เสิร์ชแสดงในแผนที่ด้วย AR จะเพิ่มข้อมูล สนามบิน สถานีรถไฟ และศูนย์การค้า อีกกว่า 1,000 แห่ง ของหลายเมือง เช่น บาร์เซโลนา ลอนดอน แมดริด เมลเบิร์น สิงคโปร์ และไทเป ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า

กูเกิลเปิดตัว Bard แชทบ็อท AI แบบเดียวกับ ChatGPT ที่ใช้โมเดลประมวลผล LaMDA ของกูเกิลเอง ซึ่งชื่อของแชทบ็อทก็ตรงตามรายงานก่อนหน้านี้ และเป็นการเปิดตัวก่อนงานแถลงข่าวผลิตภัณฑ์ใหม่ 1 วัน

โดยกูเกิลบอกว่า Bard เป็นการรวมข้อมูลองค์ความรู้จากเว็บ ที่มีพลัง ความฉลาด และความคิดสร้างสรรค์ บน Large Language Models (LLMs) ได้ผลลัพธ์คำตอบที่สดใหม่และมีคุณภาพ ทั้งนี้ Bard จะใช้โมเดลตัวเล็ก (lightweight) ของ LaMDA ที่ใช้ปริมาณการประมวลผลน้อยกว่า เพื่อให้สามารถสเกลกับผู้ใช้งานที่มากขึ้นได้ และทำให้รวบรวมความเห็นจากผู้ใช้งานได้มากกว่า

มีรายงานเพิ่มเติมจาก TechCrunch หลังกูเกิลประกาศปลดพนักงาน 12,000 คน และโครงการบ่มเพาะนวัตกรรม Area 120 ก็มีรายงานว่าถูกปรับลดขนาดให้เหลือเพียง 3 โครงการเท่านั้น และทั้งหมดต้องถูกนำมารวมกับผลิตภัณฑ์หลักกูเกิลให้ได้ภายในสิ้นปี แต่ยังไม่มีรายละเอียดว่าโครงการใดที่กูเกิลตัดสินใจให้อยู่ต่อ

กูเกิลอัพเดต Google Doodle ประจำวันที่ 29 มกราคม ด้วยมินิเกมเพื่อฉลองให้กับชาไข่มุก เครื่องดื่มจากไต้หวันที่เป็นที่นิยมไปทั่วโลก ซึ่งกูเกิลเลือกวันที่ 29 มกราคม เนื่องจากชาไข่มุกถูกประกาศเพิ่มในอีโมจิ ซึ่งสะท้อนความนิยมแพร่หลายนั่นเอง

ตัวเกมให้เรารับบทบาทเป็นสุนัขภูเขา Formosan หรือสุนัขไต้หวัน ที่เสิร์ฟชานมไข่มุกตามสเป็กของลูกค้าแต่ละคน ผู้เล่นต้องพยายามเติมส่วนผสมทั้งไข่มุก ชา และไซรัปให้พอดีกับตำแหน่งเส้น และได้ดาวสูงสุด 3 ดาวต่อแก้ว

กูเกิลเปิดตัวงานวิจัย MusicLM ซึ่งเป็น AI สำหรับสร้างดนตรีขึ้นจากการใส่แคปชั่นอธิบายรายละเอียดของเพลง โมเดลนี้เทรนด้วยชุดข้อมูลเพลงกว่า 280,000 ชั่วโมง พร้อมกับรายละเอียดประกอบในแต่ละเพลง

เสียงดนตรีผลลัพธ์ที่ได้มีความละเอียดระดับ 24 kHz งานวิจัยนี้ยังทดสอบในระดับรายละเอียดมากขึ้น เช่น รองรับแคปชันแบบ__เล่าเรื่อง__ ให้ดนตรีมีรูปแบบตามจังหวะเวลานั้น สร้างชุดเพลงแยกทั้งเสียงร้อง เครื่องดนตรีแต่ละชิ้น หรือใช้อินพุทเป็นรูปภาพประกอบคำบรรยาย แล้วสร้างดนตรีประกอบได้ด้วย