Google DeepMind、具身推論モデル Gemini Robotics ER 2 を公開
Google DeepMind は Gemini Robotics ER 2 を公開した。ロボットの高位の頭脳として、動画理解、複数段階の作業計画、複数ロボットの協働に対応し、動作実行を下位の VLA モデルへ任せられる。
Google DeepMind は Gemini Robotics ER 2 を公開した。ロボットの高位の頭脳として、動画理解、複数段階の作業計画、複数ロボットの協働に対応し、動作実行を下位の VLA モデルへ任せられる。
Google DeepMindは新世代の音楽生成モデルLyria 3.5を公開し、Google Flow Musicで提供を開始した。音楽性、歌詞、歌声、創作の制御の4分野を改善したという。より複雑で自然な旋律構造、指示への追従と構造理解を改善した歌詞、感情表現と発音を改善した歌声、出力のリズムと長さの操作性向上を含む。
Google DeepMind は次世代ロボット知能層 Gemini Robotics 2 を公開した。初めて人型ロボット全体の全身制御を実現し、両手とグリッパーの精密操作に対応する。
Google Research は SymptomAI 論文を公開した。異なる五つの質問戦略を持つ Gemini Flash 2.0 エージェントで症状の問診と鑑別診断を行い、計13,917人を対象とした。
Google ResearchはNatureに研究を発表し、量子誤り訂正の検出イベントからエージェントが継続学習する強化学習の枠組みを提案した。計算中に数千の制御パラメーターを動的に調整してドリフトに対処する。
GoogleはDOE Genesis Mission Summit 2026で、同事業の研究者を支援するため4000万ドルのAIトークンとクラウド利用枠を提供すると発表した。
Google DeepMindはGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、サイバーセキュリティー向け3.5 Flash Cyberの3モデルを公開した。
Google DeepMindは3.5 Flashを微調整した軽量サイバーセキュリティモデルGemini 3.5 Flash Cyberを公開した。脆弱性を素早く発見、検証、修正し、CyberGymなどでは複数回の呼び出しにより大規模モデルに近い成績を示す。
Google DeepMindとIsomorphic Labsは、モデルの悪用防止と防御支援の両面から生物学的レジリエンスを進める共同策を公表した。過去12か月で政府機関、バイオセキュリティー団体、研究組織と15以上の協力関係を築いた。
Google ResearchのICLR 2026論文は、ウェイト減衰などの正則化がscore functionを滑らかにし、ノイズ除去で学習データ間を補間するscore smoothingが創造性の源だと示す。単純な記憶ではなく新たな例を生成する。
Google DeepMindはインドでATL Saathiの試行を始めた。GeminiによるウェブアプリがAtal Tinkering Labsの教育者に24時間365日の授業準備・研修助手を提供し、当初は100校を対象とする。
Google ResearchとGoogle DeepMindは、ラベルなしのウェアラブルデータから直接学習する大型センサー基盤モデルSensorFMを提案した。500万人の同意済み参加者による1兆分超のマルチモーダル信号で事前学習し、100か国以上、20機種以上のFitbitとPixel Watchを対象とする。
Google ResearchはNature Citiesで初の大規模な実地研究を発表した。米国10都市で6か月、Mapsを変更して2%未満の移動を別経路へ誘導した。対象道路の速度中央値は約2%上がり、燃料消費率中央値は0.5~1.0%下がった。都市ごとに年間数千トンのCO2eを減らせる。
Google DeepMindとA24は初の研究中心の提携を発表した。複数プロジェクトで長期的な研究開発を進め、芸術家が新技術と作業手順の形成に参加する。GoogleはA24へ投資も行った。当初は最先端技術と次世代エンターテインメントを結ぶことに注力し、具体的目標と成果は時間とともに発展する。
Hugging Face と Cerebras はリアルタイム音声対音声パイプラインを共同で実演した。Cerebras で Gemma 4 31B の推論を加速し、Nvidia Parakeet の音声認識と Alibaba Qwen3TTS の音声合成をつなぐ。
Google Researchは建物別の屋根反射率(albedo)データを2024年の14都市から9か国50都市超へ広げ、新しいHeat Resilience Earth Engine Appで公開した。
Google DeepMindはNano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)とGemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)の2モデルを公開した。
Google Researchは表データの分類と回帰向けTabFMを公開した。予測を文脈内学習として捉え直し、手動学習、ハイパーパラメーター調整、特徴量設計なしで、1回の順伝播で予測する。
Google Research は、凍結した Gemini Nano v3 に複数トークン予測(MTP)ヘッドを接続する新構造を公開した。本体のウェイトを変えずに端末上の推論を加速し、Pixel 9 と10シリーズで提供済みだ。
Google Research は線形弾性キャッシュを提案した。ページ退避をスキーレンタル問題として扱い、浅い決定木で TTL を予測して容量を動的に変え、総保有費用を最小化する。Spanner 本番で数か月運用し、メモリーを15.5%削減、ミスは5.5%増にとどまり、TCO は約5%下がり、実際の I/O 費用影響は0.5%だった。複数の公開キャッシュトレースでも検証した。
Google ResearchのCOLM 2026論文は、単純な1段階の質問でも、推論過程が通常は想起できない事実知識を引き出すと示した。Gemini-2.5 FlashとPro、Qwen3-32Bで確認した。追加トークンが「計算バッファー」になることと、関連事実を先に出して正答へ意味的に準備する「事実プライミング」の2機構を発見した。中間事実の自己生成には幻覚リスクもある。
Google DeepMindはcomputer useをGemini 3.5 Flashの内蔵ツールとして統合した。従来は独立したGemini 2.5 computer useモデルとしてのみ提供していた。
Google DeepMind は英国政府、Google Cloud、Faculty、Barnet・Camden・Dorset の地域計画部門と AI 計画許可ツールの試作を共同開発すると発表した。担当者が住宅所有者の計画申請を処理する時間を50%短縮することを目指す。
Google ResearchはFarmscapes 2020の高解像度ラスターマップを、生け垣、石垣、低木林の扱いやすい一覧に変えたベクトルデータを公開した。英国の13万平方キロメートル超を対象とする。世界の衛星画像3億枚超で事前学習したRSF Vision-Transformerを約247平方キロメートルの注釈で微調整し、Polsby–Popperコンパクト性スコアで森林、木の集まり、生け垣を区別する。線状特性の閾値は0.5未満だ。
Google DeepMindはGoogle内部で使う高度なAIの構築と管理に向け、AI Control Roadmapを公開した。多層防御の考え方でモデルのアラインメントに加えてシステム単位の安全層を設け、アラインメントが不完全でも保護を提供する。
Google は二つの研究を公表した。2,345人の調査では、AI を使った参加者の62%超が皮膚の状態の名前を挙げようとし、対照群は41%だった。正解率は23%で、対照群の8%の約3倍。もう一つの混合手法研究は、自分の皮膚の問題にツールを使う方法、理解の変化、医師との対話の違いを調べた。一方、次の受診行動を判断する支援は限定的だった。
UC San DiegoはGoogleの支援で、退役したPixel2000台の基板からデータセンターを作り、数百人の学生・教員に安価で低炭素のクラウド計算を提供する計画だ。SPECでは25~50台が現代的サーバー1台に相当し、Kubernetesで管理する25~50台のクラスターにまとめる。2026年秋の稼働を予定する。
Google ResearchはAISTATS 2026でRegularized f-Divergence Kernel Testsを提案した。相対距離で、モデルが安全な再学習版と元の損なわれた版のどちらに近いかを調べ、機械的忘却を監査する。
Google DeepMindは実験的オープンソースモデルDiffusionGemmaを公開した。テキスト拡散で文章の塊を並列生成し、専用GPUで推論速度を最大4倍に高める。
Google DeepMind は Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA と共同で、Google.org の支援を受け、最大1,000万ドルの世界的技術研究助成を開始した。大規模複数エージェント AI の集団行動と安全リスクに焦点を当てる。
Google DeepMind は Gemini 3.5 Live Translate を公開した。70超の言語に対応するほぼリアルタイムの音声対音声翻訳モデルで、言語を自動検出し、話者の抑揚、リズム、声の高さを保つ。
Google DeepMindはノートパソコンでのローカル実行向けマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを公開した。エッジ向けE4Bと26B MoEの中間に位置し、エンコーダーを使わない統一構造で、視覚・音声入力をLLMの本体へ直接渡す。
Google DeepMindは3か月のRoboticsアクセラレーターを開始した。欧州の初期ロボット企業15社に技術指導、AI技術群、Geminiロボットモデルを提供する。物流、製造、医療、気候、ナビゲーションなどを対象とし、今週ロンドンで始まる。
Google DeepMindはシエラレオネの事前登録済み無作為化比較試験の結果を公開した。8週間の試験でGuided Learning利用者の数学成績が対照群より0.258標準偏差高まり、通常の学習1.2~1.7年分に相当した。
Google は Gemini Enterprise Agent Platform で Agentic RAG による複数コーパス検索の公開プレビューを始めた。Orchestrator、Planner、Query Rewriter、Search Fanout、Sufficient Context Agent などが協働し、複数情報源をまたぐ多段階クエリーを処理する。
Google ResearchはNatureにPHRMシステムの研究を発表した。顔認証によるロック解除後の数秒間に前面カメラで動画を撮影し、深層学習で心拍数と安静時心拍数をバックグラウンド推定する。
Google Researchは水文モデリング枠組みをGitHubでApache 2.0として公開した。各国の気象・水文機関がAI洪水予測を業務に組み込める。PyTorchを使うPythonパッケージで、LSTMを採用し、Caravanデータで学習・微調整できる。対話型のチュートリアルnotebookと動画も付属する。
Google ResearchはI/O 2026でGemini for Scienceの実験ツール群を公開した。ERAとAlphaEvolveのComputational Discovery、Co-ScientistのHypothesis Generation、NotebookLMのLiterature Insightsを含む。
Googleは単一メッセージの暗号集計とTEEを組み合わせ、端末が複数回オンラインになる必要のないゼロトラスト分析を導入した。Googleは匿名の集団集計だけを得て、ハードウェア保護内でも生データを露出・再構築しない。TEE認証は公開コード通りの実行を証明する。
Google DeepMind はアジア太平洋で初のアクセラレーターを始めた。「AI for the Planet」に焦点を当て、地域のスタートアップ、研究チーム、非営利団体を対象に3か月実施する。選ばれた組織は専門家の指導と個別支援を受け、Google AI 専門家の最先端 AI・科学 AI モデルで自然、気候、農業、エネルギーの問題に取り組む。シンガポールの対面合宿で開始し、参加意向の登録を受け付けている。