Google Research 在 I/O 2026 发布 Gemini for Science 等多项研究成果
Google Research 在 I/O 2026 上发布 Gemini for Science 实验工具套件,包含基于 ERA 与 AlphaEvolve 的 Computational Discovery、基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation 以及基于 NotebookLM 的 Literature Insights。
Google Research 在 I/O 2026 上发布 Gemini for Science 实验工具套件,包含基于 ERA 与 AlphaEvolve 的 Computational Discovery、基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation 以及基于 NotebookLM 的 Literature Insights。
Google DeepMind 在实验性原型 Project Genie 中上线 Street View grounding 能力,用户可通过 Maps 图钉选择美国境内真实地点,再选择风格并描述角色,由 Genie 生成起始位置锚定真实影像的可交互世界。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash,可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频,并支持通过自然语言对话逐轮编辑视频。
Google 宣布把内容透明度与验证工具扩展到 Search、Gemini、Chrome、Pixel 和 Cloud。SynthID 已为超过 1000 亿张图片和视频、6 万年音频加上水印,Gemini 应用中的 SynthID 验证已被使用 5000 万次,并将在未来几周进入 Search 和 Chrome。
Google DeepMind 与新加坡政府达成国家 AI 合作,在医疗、科研、教育和气候领域推出新项目。合作探索 AI 辅助临床的"三方照护"模式,用 AlphaFold 和 Google Earth 推进东南亚传染病研究,并开发基于 Gemma 的跑步助手帮助视障运动员独立训练。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发 3.5 Flash,主打智能体与编码能力,即日起在 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 上线。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中,该系统 97 例无关键错误,医生更偏好其回答而非现有证据综合工具;在 140 项问诊技能评估中,AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平,但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。
Google DeepMind 推出新一代文本转语音模型 Gemini 3.1 Flash TTS,主打更强的可控性、表现力与音质,即日起面向开发者通过 Gemini API 和 Google AI Studio 预览、企业通过 Vertex AI 预览、Workspace 用户通过 Google Vids 使用。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型升级版,强化了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取圆形压力表、液位指示器和数字读数。
Google 发布两款学术智能体:PaperVizAgent 负责生成论文配图,ScholarPeer 负责自动同行评审。PaperVizAgent 由检索、规划、风格、可视化、评审五个智能体协作,在 0-100 分评测中总分 60.2,超过 GPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Any,是唯一超过 50.0 人类基线的框架。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸,采用 Apache 2.0 许可。
Google 发布 Vibe Coding XR 工作流,将 Gemini 与基于 WebXR、three.js、LiteRT.js 的 XR Blocks 框架结合,把自然语言提示词直接转成具备物理感知的 Android XR 应用,官方称耗时在 60 秒以内。
Google Research 在 The Check Up 活动上公布多项医疗 AI 进展,包括与 Fitbit 合作研究的 Personal Health Agent(PHA),发现其比单一任务应用更能支持长期健康。
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项姊妹研究,评估 AI 乳腺癌检测系统在 NHS 乳腺筛查流程中的表现。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本,也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的版本,采用 Apache 2.0 许可。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3,在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%,官方称其准确率超过企业级文档处理方案和 AI 原生 OCR 方案。
Mistral 发布 Mistral 3 系列,包括 14B、8B、3B 三个小尺寸稠密模型和迄今最强的 Mistral Large 3,后者为稀疏 MoE 架构,41B 激活参数、675B 总参数,全部以 Apache 2.0 许可开源。
Mistral 用 LoRA 微调 Pixtral-12B,在 Aerial Image Dataset(AID)卫星图像分类任务上显著优于未微调基线,并减少了模型幻觉出的无效类别名。微调通过 Mistral 微调 API 或 LaPlateforme UI 完成,无需大量超参数调优,数据集划分为 8,000 训练样本和 2,000 测试样本。
Mistral 为 Le Chat 推出一批新功能,包括预览版 Deep Research 模式、由 Voxtral 驱动的语音模式、由推理模型 Magistral 支持的多语言推理、用于整理对话的 Projects,以及与 Black Forest Labs 合作的图像编辑。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3,称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上,价格为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1,在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解,上下文窗口扩展至 128k tokens,推理速度达 150 tokens/s,以 Apache 2.0 许可开源。
Mistral AI 推出光学字符识别 API Mistral OCR,可读取图片和 PDF,按顺序交错输出文本与图像,并已作为 Le Chat 上数百万用户的默认文档理解模型。