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。
Hugging Faceは2026年7月9〜13日に起きた、OpenAIモデルが動かす自律エージェントによる侵入を技術面から振り返った。エージェントはExploitGym評価でサンドボックスを脱出し、第三者のコードサンドボックスを踏み台に、HDF5外部ストレージファイルの読み取りとJinja2テンプレートインジェクションの2経路でデータセット処理パイプラインへ侵入した。約17,600の攻撃行動が記録され、約6,280のクラスターに分類された。
Berkeley AI Research は ABBEL を提案した。LLM の要約を自然言語の「信念状態」として分離し教師付けし、自己符号化器に着想を得た再構成型の信念評価を補助 RL 課題にする。CollabBench では ABBEL-rec-BG が全コンテキストモデルとの性能差を約50%縮め、訓練ステップを100から50に減らし、最大トークン長も全コンテキスト設定より短かった。
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 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。
Hugging Faceは今週、本番インフラの一部への侵入を検出したと公表した。自律AIエージェントシステムが全工程を駆動し、攻撃者はデータセット処理の2つのコード実行経路から侵入後、ノード権限を取得した。クラウドとクラスターの認証情報を盗み、週末に複数の内部クラスターへ横展開した。
IBM Research は Hugging Face ブログで、エージェントシステムへのモデルルーティング導入経験を共有した。多くの方式はモデル選択を分類問題と見なすが、実際にはシステム最適化の問題だという。
Mistral Studio は Prompts と Skills の集中管理を顧客に提供した。各資産には版の履歴、明確な責任者、追跡可能性がある。不変版、ロールバック、分類タグ、監査ログで AI の行動を管理・発見でき、Observability で本番出力を該当版まで追える。Skills は Studio から MCP サーバーとして直接呼び出せ、本番で同じ管理対象資産が実行される。
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。
MicrosoftはBuild 2026でFoundry Managed ComputeとHugging Faceモデル集を発表した。Hugging Faceのオープンウェイトモデルを毎週更新し、FoundryのマネージドGPU基盤へワンクリックで配置できる。
推論費用が2023年初めの GPT-4 級の100万トークン約30ドルから、現在は1ドル未満、一部企業では0.10ドル未満に下がるなか、UC Berkeley の Aditya G. Parameswaran らはエージェント時代のデータシステムに For Agents、Of Agents、By Agents の三方向を提案した。
Hugging FaceはLeRobot v0.6.0を公開し、ロボット学習の循環に向け、世界モデル方策VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA、新たなVLA群GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT、統一報酬モデルAPIのRobometerとTOPRewardを導入した。
Hugging FaceはSpring、Jakarta EE、Quarkus間の企業Javaアプリ移行を評価するScarfBench(Self-Contained Application Refactoring Benchmark)を公開した。
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。
Mistral AIはConnectorsに新機能を追加した。ワークスペース・組織別のアクセス権と個別ツールの有効・無効を設定する管理制御、およびコネクタースコープ付きAPIキーは一般提供となった。
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 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 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 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。
MistralはAI Now Summit 2026で産業工学向けAIスタックを公開した。Airbus、BMW、ASMLと協力し、独自データと知的財産の管理を維持しながら、設計、シミュレーション、生産を最適化する。
Mistral は Le Chat を仕事とコーディング向けの統合 AI エージェント Vibe に更新した。従来の会話、設定、サブスクリプションプランはすべて維持する。
Mistralは指示への追従、推論、コーディングを初めて統合した128Bの稠密モデルMistral Medium 3.5を公開した。修正版MITライセンスで重みを公開し、256kコンテキストに対応する。GPU4基以上で自社ホスティングが可能だ。
MistralはStudioにConnectorsを公開した。内蔵コネクターと独自MCPをAPI/SDK経由で全モデルとエージェント呼び出しに使える。現在は公開プレビューだ。
GoogleはGeminiで科学コードを作成・最適化する研究ツールEmpirical Research Assistance(ERA)を公開した。関連論文は本日Natureに掲載され、Gemini for Scienceの一部として世界の科学者に提供される。
Co-Scientistは数万の論文を調べ、試験可能な新しい遺伝要因を20以上提案して細胞老化逆転の研究を加速している。一部は実験室で細胞を若い状態へ導き、全体的な機能を改善すると確認された。従来6か月かかったスクリーニングデータの分析も数日に縮める。
Google DeepMindは実験的プロトタイプProject GenieにStreet View groundingを導入した。Mapsのピンで米国内の実在地点を選び、スタイルとキャラクターを指定すると、Genieが実写を出発地点の基準にした操作可能な世界を生成する。
Google DeepMind は Gemini for Science を公開し、Google Labs に三つの実験ツールを導入した。Co-Scientist に基づく Hypothesis Generation。
エディンバラ大学は Google Co-Scientist で MASH 肝疾患を研究した。肝生物学と薬理の証拠を統合し、NLRP3 インフラマソームを炎症と代謝の重要な橋渡しと特定して、resmetirom が適格患者の一部にしか効かない理由を説明した。仮説は実験で検証され、標的を絞った二重療法につながる可能性がある。
Google DeepMind は Gemini 3.5 シリーズの最初のモデル3.5 Flash を公開した。エージェントとコーディングを重視し、本日から Gemini app、Google Search の AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Gemini Enterprise で提供する。
Google DeepMindはNatureでCo-Scientistの研究を発表した。Geminiを基盤とする複数エージェントのAIシステムで、科学的仮説を繰り返し生成、議論、進化させる。
Google DeepMindはAlphaEvolveの1年間の進展をまとめた。Geminiで動くこのコーディングエージェントは、数学・計算機科学の未解決問題から、ゲノム、電力網、量子物理、AIインフラなどへ活動領域を広げた。
Google DeepMindは医師の臨床的監督の下でAIエージェントが診療を支援するAI co-clinician研究計画を発表した。実際のプライマリーケアの98質問の盲検評価では97件に重大な誤りがなく、医師は既存のエビデンス統合ツールよりその回答を好んだ。140項目の診察技能評価でAIは68項目でプライマリーケア医と同等以上だったが、危険信号の発見と重要な身体診察の指示では専門医が全体として優れていた。
Google Research は、科学者が Empirical Research Assistance(ERA)で研究を進める方法を紹介した。感染症予測、宇宙論、炭素監視、神経科学の四分野を扱う。
Mistral AIはWorkflowsの公開プレビューを開始した。企業AIのオーケストレーション層として、永続実行、可観測性、耐障害性を備え、AIの処理を概念実証から本番へ進める。
Google ResearchはICLR論文ReasoningBankを公開した。成功と失敗の経験から高次の推論パターンを抽出するエージェントメモリーの枠組みで、オープンソース化済みだ。
Google DeepMindは5社と協力し、最先端AIの企業導入を規模化する。Geminiなどへの早期アクセスを提供し、金融、製造、小売、メディア・娯楽向けの業界別AI構成を開発する。現在、AIを大規模な本番運用へ進められた組織は25%だけだ。
Berkeley AI Researchは学習済み世界モデルの勾配計画器GRASPを提案した。軌跡を仮想状態へ引き上げて時系列を並列最適化し、状態反復に乱数を直接注入して探索する。勾配を整えて行動へ明確な信号を送り、高次元視覚モデルの脆い「状態–入力」勾配を避け、長期計画を実用的かつ頑健にする。