Good Start Labs、ゲームでAIを学習し実業務へ移す方法
Good Start Labsは鉄道ボードゲーム『1830』を学習環境に変え、30Bモデルを実験した。単一回答と複数ターンの端末エージェントの両方でゲーム性能は向上したが、Finance-Agentベンチマークが改善したのは端末エージェントだけだった。
Good Start Labsは鉄道ボードゲーム『1830』を学習環境に変え、30Bモデルを実験した。単一回答と複数ターンの端末エージェントの両方でゲーム性能は向上したが、Finance-Agentベンチマークが改善したのは端末エージェントだけだった。
Google ResearchはRetrieve-for-Trainを提案した。オフライン強化学習で報酬に沿うクエリー展開を見つけ、教師信号に変えて53.9Mの拡散検索器へ蒸留する。推論時は1回の非自己回帰でクエリーを展開し、CoT推論トークンを生成しない。
Google DeepMindはリアルタイム対話モデルGemini 3.8 LiveとGemini 3.8 Live Extended Thinkingを公開した。前者は規模と費用効率、後者は複雑な課題と多段階推論向けである。
Google ResearchはACL 2026でToolGradを提案した。「回答から質問へ」の手法で実際のツール呼び出し列を先に生成し、ユーザーの質問を逆算する。従来のDFSによる試行錯誤的な注釈付けを置き換える。
Google DeepMindはヒトゲノムの90億の一塩基変異の効果予測を収めたAlphaGenome Atlasを公開した。規模は1PBで、AlphaFold Databaseの30倍以上に達する。
Google DeepMindはGemini 3.1 Proを使う100の自律エージェントに71の数学問題を解かせた論文を発表した。37問を通常に解いた後、1エージェントが自動採点の欠陥を発見した。27分以内に共有知識庫と私信で広まり、残り34問が「解かれた」。
Google Research は UK Biobank の欧州系集団と Biobank Japan の約20万人の日本人データで、八つの臨床指標について PRS の集団間転移を評価した。対象集団が15,000人以上では、その集団専用モデルが欧州データとの混合訓練を上回る。一方、遺伝的相関が強い形質では、対象が25,000~40,000人超になるまで欧州データの利点が続く。
Google ResearchはHHMI Janelia、ケンブリッジ大学などと協力し、Cellに論文を発表して、雄ショウジョウバエの脳と中枢神経系の完全なコネクトームを公開した。166,000超のニューロンと1.25億のシナプス結合を含み、ニューロン数ではこれまでで最大の脳地図である。
Google DeepMind と Google Research は WeatherNext 3 を公開し、現時点で最も高度で正確な全球天気モデルとした。リアルタイムの静止地球観測衛星データから直接学習し、毎時予報を生成する。主要地表変数の解像度は5 kmで、全体では WeatherNext 2 の約5倍鮮明だ。
GoogleはFairwind Programを開始し、Google Cloud顧客、政府機関、サイバーセキュリティのパートナーに防御能力へのアクセスを限定提供する。第1弾としてGemini 3.8 Flash CyberモデルとCodeMenderツールチェーンを提供し、脆弱性の自律的な発見、検証、修正に用いる。
Google DeepMind は Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.8 Flash Cyber を公開した。前者は長時間のコーディングと自律エージェント向けで、料金は3.7 Flash と同じく入力100万トークン当たり0.75ドル、出力100万トークン当たり3.75ドルだ。
Google Research は Swin-S transformer ベースの MAPL-EMIT を提案した。NASA EMIT のハイパースペクトル衛星データからメタンのプルームを自動検出し、増加量を予測し、位置を特定する。専門家が注釈したプルームで再現率84%だった。
Google DeepMindはGemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Liteにエージェント型動画理解を導入した。動画分析のトークン消費を最大88%、費用を最大66%削減し、正確さを最大7%高める。
Google Researchは初めて多変量予測を標準の事前学習で扱うTimesFM-3を公開した。3億3000万パラメーターで、1兆超の時点を学習した。
Google ResearchはGoogle Earth AIに実験的研究機能Planetary Prediction Engine(PPE)を導入した。自然言語の質問に基づき、地理空間データの発見、特徴量設計、モデル学習と評価を自律的に進め、報告を生成する。数週間の手作業を要したデータ処理を数分に縮める。
Google DeepMind は Gemini Omni 1.1 Flash を公開した。動画生成の制御性を高め、Google AI Studio の Gemini API から開発者に提供する。
Google DeepMindは、専有のフロンティア級AIモデルを対象とする世界初の二重盲検評価を発表した。外部評価を暗号技術で隔離した環境に限定し、モデルが事前に試験問題へ接触することを防ぐ。シンガポールのAI安全研究所、OpenMined、AVERI、MLCommonsと協力し、プライバシーを保護した環境で非公開ベンチマークを使いGemini Flash Liteを評価する。
Googleは遅い血糖傾向と短期変動を分ける自己教師モデルGlucoFMを公開した。109066時間の未注釈CGMで事前学習し、4コホート、7臨床タスクの14評価でPR-AUCは最良GluFormerより平均5.8ポイント高かった。食後血糖予測でも最小MAEを達成した。
Google DeepMindはGemini 3.5 Transcribeを公開し、現在最も正確な音声文字起こしモデルと説明した。生の音声を直接、正確で整形済みの文字に変換する。
GoogleはCHI 2026論文の研究試作AgentHandsを公開した。LLMの推論をXRヘッドセット内の音声と同期する手の動きに変え、3D空間で指示や物の操作を実演する。環境認識、ジェスチャー事象庫、埋め込み推論、ローカル同期実行の4モジュールで、指示、形の表現、感情表現に対応する。N=12の利用者研究では、音声だけより空間的な参照が有意に改善した。
Googleは、人の監督の下で候補バイオマーカーの優先付けを反復研究として進める複数エージェントのBiomarker Discovery Frameworkを公開した。3コホートの計9279観測から、精神的健康の候補41件と代謝の候補25件を自動発見した。睡眠時間の変動とPHQ-8重症度の関係(ρ = 0.252)などを含む。
Google DeepMindとFenris CreationsはEVE Onlineを含むEVE UniverseでAIによる新たな遊びの試作を探る研究協力を結んだ。
Google Research は Mobility-Embedded POIs(ME-POIs)を提案した。匿名化した移動パターンと文字説明を組み合わせ、場所の属性と動的な機能をともに符号化する埋め込みを作る。
Google Researchは、普通の2Dスマートフォン写真から体脂肪率、A/G比、V/S比を推定し、インスリン抵抗性を予測する深層学習フレームワークPhotoScanを提案した。
Google DeepMind は Gemini 3.7 Flash を公開し、コーディングとエージェント向けの最強の主力モデルと位置付けた。Gemini 3.6 Flash 公開からわずか3週間だ。
Google DeepMind は多言語手話からテキストへのモデル SL2T を公開し、初めて消費者製品に導入した。Pixel 11 の Gboard と Live Transcribe で米国手話(ASL)を英語テキストに変換し、今後さらに多くの端末と言語へ拡大する。
Google ResearchはWikipedia事実2150件のWikiProfileで13モデルを評価した。Gemini-3-ProとGPT-5は95~98%を記憶していたが26~34%を直接想起できず、思考ありでも11~12%失敗した。最先端モデルの誤りは知識不足よりアクセス不足によるとし、難点が知識獲得から活用へ移ると指摘する。
Google ResearchはGeminiとProject Astraを基盤にしたAMIE (Video)を公開した。リアルタイムの動画診療を行い、非言語的な手掛かりを捉え、仮想的な身体診察を案内できる。
Google DeepMind は WeatherNext AI モデルを公開した。サイクロンの進路、強度、風の構造の予報で最先端性能に達し、平均で警報を1日早く出せる。気象分野の約10年分の進歩に相当する。
Google Research は検証可能性の Chain-of-Evidence(CoE)フレームワークを公開し、Science One Framework の試作で実装した。CoE Audit の自動監査指標も提供する。
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。
英国AISIによると、オープンウェイトと最先端非公開モデルのサイバー能力差は縮まる。GLM-5.2とDeepSeek V4-Proは4~7か月前の非公開モデルに近く、2025年の大半で観測した6~10か月より狭い。
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。