Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先向 Fairwind Program 的可信网络防御方开放,后续将面向开发者、企业和消费者推出,起步价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先向 Fairwind Program 的可信网络防御方开放,后续将面向开发者、企业和消费者推出,起步价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio,把水印技术引入合成生物学,在生物代码中嵌入不可感知的签名,使水印在数字模型和合成出的实体蛋白质上都能被验证,同时保持其生物功能。
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架,将扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题,用一个轻量"转向阻尼器"网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测,其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率,并支持在无法访问内部权重的闭源模型上实现定制控制。
Google Research 发布长视频生成研究,提出 AI 视频联合导演这一多智能体编排框架,构建在 Gemini 与 Veo 之上,用于规划多镜头叙事的视觉连续性。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在原生实时对话模型上加入近实时视频生成,形成能听、能看、能说的动态视觉形象,即日起在 Gemini Enterprise 上线。
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。
Remedy Entertainment 的 CONTROL Resonant 已在发售当日登陆 GeForce NOW,Ultimate 会员可以 GeForce RTX 5080 级性能串流,支持 NVIDIA DLSS 4、光线追踪、NVIDIA Reflex 和最高 5K HDR,无需 100GB 本地安装。
Google DeepMind 公布 Private AI Compute 架构更新,将持久化、跨设备的 AI 记忆引入云端,同时保持端侧级别的隐私标准。新架构把数据封存在加密存储中,解密密钥只保留在用户设备上,模型需要访问时通过端到端加密通道连到云端安全隔离区(secure enclave),在隔离内存中临时解密、保存新上下文后立即重新加密。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与逐行表演指导,后者面向高并发配音与语音智能体。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 公开。
Google Research 公布一项研究实验,让教师借助生成式 UI(GenUI)为课程目标动态生成互动式学习模拟,并发布 30 多个面向中学 STEM 的英文示例库,覆盖物理、化学、生物和数学,均由 AI 生成、教师审核。
Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI Energy Management Alliance(AEMA),推动数据中心根据电网状况动态调节用电。
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现推理时单次非自回归的查询扇出,无需生成 CoT 推理 token。
Google DeepMind 发布两款实时对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,前者面向规模与成本效率,后者面向高复杂度任务与多步推理。
Google Research 在 ACL 2026 提出 ToolGrad,采用“先答案后问题”范式,先生成真实工具调用链再反推用户查询,替代传统 DFS 试错式标注。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组中 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍。
Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人群数据,在 8 项临床指标上评估多基因风险评分(PRS)的跨人群迁移效果。结果显示,目标人群样本量达到 15k 以上时,目标人群专属模型优于混合欧洲数据训练;而遗传相关性高的性状可继续受益于欧洲数据,直到目标样本量达 25-40k+。
Google Research 与 HHMI Janelia、剑桥大学等合作,在 Cell 发表论文,发布完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱,包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接,是迄今按神经元数量计算最大的脑图谱。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为目前最先进、最准确的全球天气模型,直接学习实时对地静止卫星数据,每小时生成一次预报,关键地表变量分辨率达 5 公里,整体比 WeatherNext 2 清晰约五倍。
Google 推出 Fairwind Program,面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其网络防御能力,首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型与 CodeMender 工具链,用于自主发现、验证并修复漏洞。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者面向长时程编码与自主智能体,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
Google Research 提出 MAPL-EMIT,一个基于 Swin-S transformer 的深度学习框架,可从 NASA EMIT 高光谱卫星数据中自动检测、预测增强并定位甲烷羽流,在专家标注羽流上召回率达 84%。
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能,视频分析 token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
Google Research 发布 TimesFM-3,这是其首个原生预训练支持多变量预测的时间序列基础模型,参数量 3.3 亿,预训练语料超过 1 万亿个时间点。
Google Research 在 Google Earth AI 下推出实验性研究能力行星预测引擎(PPE),可依据自然语言查询自主完成地理空间数据发现、特征工程、模型训练与评估,并生成报告,把原本需要数周人工数据工程的建模过程压缩到数分钟。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,为开发者带来更可控的生成视频能力,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供。
Google DeepMind 宣布推出全球首个针对专有前沿级 AI 模型的双盲评测,将外部评测限制在密码学隔离环境中,避免模型提前接触测试题。该试点与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,在隐私保护环境下用保密基准测试 Gemini Flash Lite 模型。
Google 发布自监督基础模型 GlucoFM,采用双流设计分离缓慢血糖趋势与短期波动,在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练。在四个队列、七项临床任务共 14 组评估中,其 PR-AUC 平均比最优 GluFormer 变体高 5.8 个百分点,并在餐后血糖响应预测中取得最低 MAE。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,称其为目前最精确的语音转文本模型,可直接把原始音频转成准确、经过格式化的文本。
Google 发布研究原型 AgentHands(论文发表于 CHI 2026),可将 LLM 的推理输出映射为 XR 头显中与语音同步的手势动画,让智能体在 3D 空间里指点、演示物体操作。系统包含环境感知、手势事件库、手势嵌入推理与本地同步执行四个模块,支持递指、象形和表达三类手势。在 N=12 的用户研究中,AgentHands 相比纯语音基线在空间指代效果上有显著提升。
Google 推出 Biomarker Discovery Framework,一个在人类监督下将候选生物标志物优先级排序组织为迭代研究循环的多智能体系统。该系统在三个队列共 9,279 条参与者观测中自动识别出 41 个心理健康候选数字生物标志物和 25 个代谢候选标志物,例如睡眠时长变异性与 PHQ-8 严重程度的关联(ρ = 0.252)。
Google DeepMind 与 Fenris Creations 达成新研究合作,围绕 EVE Online 所在的 EVE Universe 探索 AI 驱动的全新玩法原型。
Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs(ME-POIs)框架,将匿名化出行模式与文本描述结合,为地点生成同时编码身份与动态功能的嵌入向量。
Google Research 提出 PhotoScan,一个可从普通 2D 手机照片估算体脂率、A/G 比值和 V/S 比值的深度学习框架,用于预测胰岛素抵抗。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T,首次把该能力带入消费产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语(ASL)转英文听写,后续将扩展更多设备与语言。
Google Research 提出知识画像框架,用 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准评测 13 个 LLM,发现 Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实,却仍有 26–34% 无法直接召回,开启思考后仍有 11–12% 失败。研究认为前沿模型的事实错误更多源于知识可及性不足,而非知识缺失,瓶颈正从知识获取转向知识利用。
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 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。
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。