Google 研究团队推出 AMIE (Video)，实现专家级实时视频临床问诊
Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可实时进行视频临床问诊，感知非语言线索并引导虚拟体格检查。
Google / Gemini
全部主题Google 与 DeepMind 的 AI 动态：Gemini 系列、Veo 视频模型、研究成果与产品生态的持续追踪。
最新精选
第 21–40 条 · 共 70 条8月12日
8月6日
Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA，平均多出一天预警时间，相当于气象领域约十年的进展。
7月31日
Google Research 提出 Science One Framework：用证据链实现可验证的自主科研
Google Research 发布 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并用 Science One Framework 原型实现，配套 CoE Audit 自动审计指标。
7月30日
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的高层大脑，支持视频理解、多步任务编排与多机器人协作，并可将动作执行交给底层 VLA 模型。
Google DeepMind 在 Flow Music 发布 Lyria 3.5 音乐生成模型
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，并已在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升，包括更复杂自然的旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感表现力和发音更准确的人声，以及对输出节奏和时长的更易控制。
7月28日
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人智能层，首次实现对完整人形机器人的全身控制，并支持双手与夹爪的精细操作。
7月23日
Google Research 发布 SymptomAI：面向日常症状评估的对话式 AI 智能体
Google Research 发布研究论文 SymptomAI，用五个不同提问策略的 Gemini Flash 2.0 智能体开展症状问诊与鉴别诊断，共纳入 13917 名受试者。
Google Research 用强化学习让量子计算机从错误中学习
Google Research 在 Nature 发表研究，提出用强化学习框架让智能体从量子纠错检测事件中持续学习，在计算进行中动态调节数千个控制参数以对抗漂移。
7月21日
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
7月17日
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。
7月9日
Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自 500 万同意参与者、超过 1 万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、20 多款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。
7月1日
Hugging Face 与 Cerebras 将 Gemma 4 引入实时语音 AI
Hugging Face 与 Cerebras 联合演示了一套实时语音到语音流水线，用 Cerebras 加速 Gemma 4 31B 推理，串联 Nvidia Parakeet 语音识别与阿里 Qwen3TTS 语音合成。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。
6月30日
Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中完成预测。
6月27日
Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 发布一种新架构，将多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在不改动主干权重的前提下加速端侧推理，已随 Pixel 9 和 10 系列推出。
6月25日
Google DeepMind 在 Gemini 3.5 Flash 中内置 computer use 工具
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
6月16日
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用纵深防御保障内部 AI 智能体安全
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于构建和管理 Google 内部部署的先进 AI 的框架，采用纵深防御思路，在模型对齐之外增加系统级安全层，即使对齐不完美也能提供保障。
6月11日
Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
6月9日
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，可自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本本地运行的多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，采用无编码器统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。