Google DeepMind Co-Scientist 加速细胞衰老逆转研究
Google DeepMind 的 Co-Scientist 正被用于加速细胞衰老逆转研究，它扫描数万篇论文后提出 20 多个可测试的新遗传因子，其中几个经实验室验证能成功驱动细胞进入更年轻状态并改善整体功能。它还能将原本长达六个月的筛选数据分析缩短至几天。
全部 AI 动态
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今日 27 条5月19日
5月18日
Import AI 457：AI 版 Stuxnet、有缺陷的 Muon 优化器与“正向对齐”
Import AI 457 聚焦三项研究：SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys，它通过篡改 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID 等高精度计算软件的内存结果来破坏工程与物理仿真。
Google DeepMind 为 Project Genie 加入 Street View 真实地点生成能力
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 Flash 视频生成模型
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。
5月17日
Google DeepMind 推出 Gemini for Science 科研工具与 Science Skills
Google DeepMind 发布 Gemini for Science，在 Google Labs 上线三款实验工具：基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation。
Google 将 SynthID 与 C2PA 内容验证扩展到搜索、Gemini 和 Chrome
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。
5月16日
Google DeepMind 与新加坡达成国家 AI 合作，落地医疗、教育与气候项目
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。
剑桥大学 Clare Bryant 用 Google Co-Scientist 寻找跨物种传染病的分子开关
剑桥大学教授 Clare Bryant 使用 Google Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播引发败血症的分子机制，该工具生成并排序的假说帮她锁定了一个此前未关注的蛋白，并逐步细化到具体氨基酸位点。她的团队正构建携带这些氨基酸突变的细胞系验证假说，原本需两到三年的实验工作预计可在六个月内完成。
Google DeepMind Co-Scientist 如何助力 Calico 探索衰老生物学新路径
Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现并生成可验证假设。
Google Co-Scientist 加速肝病机制发现，提出 MASH 组合疗法新假设
爱丁堡大学团队用 Google Co-Scientist 研究 MASH 肝病，系统整合肝脏生物学与药理学证据，锁定 NLRP3 炎症小体作为连接炎症与代谢的关键分子桥梁，解释药物 resmetirom 为何仅对少数符合条件的患者有效。该假设经实验验证，有望推动靶向双重疗法。
Google Co-Scientist 如何连接 MIT 与波士顿儿童医院实验室，探索 ALS 新疗法
Google DeepMind 的 Co-Scientist 帮助 MIT 机械工程师 Ritu Raman 快速梳理 ALS 相关文献，将想法转化为可检验假设并按可行性与风险收益排序。
Google Co-Scientist 助力斯坦福团队发现肝纤维化候选药物
斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队利用 Google Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物，其提出的 3 个候选药物中有 2 个在活体人类肝细胞测试中阻断纤维化并促进肝细胞再生，而 Peltz 自行挑选的 2 个药物均无效。其中抗癌药 vorinostat 阻断了 91% 可驱动肝瘢痕形成的损伤反应，相关研究已发表于 Advanced Science。
WeatherNext 如何帮助美国国家飓风中心预测飓风 Melissa 登陆牙买加
Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 天气模型 WeatherNext 帮助美国国家飓风中心提前五天以 80% 置信度预测飓风 Melissa 将以五级强度登陆牙买加，三日前置信度接近 100%。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
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。
5月12日
Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 构建的多智能体 AI 系统，可迭代生成、辩论并演化科学假设。
5月11日
Import AI 456：AI 监管的“激进可选性”、递归自我改进与经济增长、Meta 与 KAIST 的神经计算机
Institute for Law & AI 提出“激进可选性”监管思路，主张政府当下避免过度监管，同时建设信息收集、举报人保护、评估与模型权重安全等能力，以便在强大 AI 冲击世界时快速响应。Meta 与 KAIST 的论文提出 Neural Computer，将计算、内存与 I/O 统一在学习到的运行时状态中。
5月8日
自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 多由外部预设并行结构，未教会模型自适应行为。
5月6日
Google DeepMind 回顾 AlphaEvolve 一年跨领域落地成果
Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一年进展汇总，这款由 Gemini 驱动的编码智能体已从数学与计算机科学的开放问题扩展到基因组、电网、量子物理和 AI 基础设施等领域。
5月4日
Import AI 455：AI 系统即将开始自我构建
Jack Clark 在 Import AI 455 中判断，到 2028 年底出现无需人类参与、能自主训练后继模型的 AI 研发的概率约为 60%，2027 年的概率约为 30%。
5月2日
Google Research 如何通过全球合作与开放资源推动科学影响
Google Research 披露其开源工具与开放数据集已赋能全球超 25 万名研究者和开发者。其中基因组学工具 DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher 已支持处理 250 万人的外显子与全基因组，医疗基础模型 MedGemma 下载量超 480 万次。Open Health Stack 已在 10 多个国家部署，覆盖超 6500 万受益者。
4月30日
Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗研究计划
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 Research 科学家使用 Empirical Research Assistance 的四种方式
Google Research 介绍科学家如何使用其 Empirical Research Assistance（ERA）工具推进科研，涵盖流行病预测、宇宙学、碳监测和神经科学四个方向。
4月27日
Mistral AI 发布 Workflows 企业 AI 编排层公开预览
Mistral AI 发布 Workflows 公开预览，定位为企业 AI 的编排层，提供持久执行、可观测性和容错能力，用于把 AI 流程从概念验证推进到生产。
Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成 AI 合作
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部（MSIT）达成合作，将在首尔办公室设立 AI Campus，向韩国学界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
4月23日
Google Photos 上线 Auto frame，可事后调整照片视角
Google Research 宣布在 Google Photos 的 Auto frame 功能中上线一种新方法，可在照片拍摄后调整相机视角。该方法先用内部 3D 点图估计模型重建场景与焦距，再用生成式潜在扩散模型补全新视角下暴露出的空白区域，并自动检测人脸位置与广角畸变来推荐理想取景。该功能已面向含人物的照片自动生效，用户可在 Auto frame 候选中选择重新构图后的版本。
4月22日
Google DeepMind 提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆分为解耦的计算孤岛，孤岛间以异步数据流通信，从而隔离局部硬件故障。
Google 提出 ReasoningBank：让智能体从成功与失败经验中学习
Google Research 发布 ICLR 论文 ReasoningBank，一种从成功和失败经验中提炼高层推理模式的智能体记忆框架，并已开源。
4月21日
Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡合作加速企业 AI 转型
Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte、McKinsey 五家咨询公司合作，推动前沿 AI 在企业规模化落地。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权，并围绕金融、制造、零售、媒体娱乐等行业开发行业专属 AI 方案。目前仅 25% 的组织成功将 AI 推进到规模化生产阶段。
4月20日
GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度，使长时程规划更实用、更鲁棒。
4月16日
Google 提出 Simula：基于推理的合成数据生成框架
Google 提出推理优先的合成数据生成框架 Simula，将数据集构建重构为机制设计问题，通过全局多样化、局部多样化、复杂化和双批评家质量检查四个步骤，从零构建数据集，无需种子数据。
Google Research 用 AI 生成合成神经元加速脑图谱绘制
Google Research 提出 MoGen（Neuronal Morphology Generation），用 PointInfinity 点云流匹配模型生成合成神经元形态，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，在保留的小鼠轴突上把重建错误率降低 4.4%，主要来自合并错误的减少。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 语音模型
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。
4月14日
Google 推出 Vantage：用生成式 AI 评估未来技能
Google 发布研究实验 Vantage，通过生成式 AI 构建模拟对话环境，评估高中与大学生的问题解决、协作等未来技能，现已在 Google Labs 开放英文注册。该系统由 Executive LLM 动态引导对话、AI Evaluator 依据评分量表打分，与纽约大学合作对 188 名 18-25 岁美国测试者的研究显示，AI 评分与人类专家评分的一致性接近两位人类专家之间的一致性。
4月13日
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
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。
4月9日
Google Research 发布 ConvApparel 数据集，量化并弥合用户模拟器的真实感差距
Google Research 推出 ConvApparel，一个包含 4000 多组人机多轮对话（近 15000 轮）的服饰购物领域数据集，用于量化 LLM 用户模拟器与真实人类的真实感差距。
Google 推出 PaperVizAgent 与 ScholarPeer 两个学术 AI 智能体
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。
4月3日
Google Research 评估 LLM 行为倾向与人类的对齐程度
Google Research 提出一套框架，用改编自 IRI、ERQ 等心理学问卷的情境判断测试（SJT），在真实用户-助手场景中评估 LLM 行为倾向与人类共识的对齐程度。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
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。
4月1日
Google Research 研究：AI 评测需要多少标注者才够？
Google Research 在《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》中研究了评测条目数与每条目标注者数的权衡，发现常用的每条目 1、3、5 名标注者往往不足，反映人类意见分歧常需超过 10 名。
3月31日
Mistral AI 推出 Spaces：一款为人类和智能体打造的 CLI
Mistral AI 发布 Spaces CLI，同时面向人类开发者和编码智能体。它通过 `spaces init`、`spaces dev` 等命令完成项目脚手架、开发环境与部署，并为每个交互式提示提供对应的 flag，使智能体可自主完成端到端操作。每次 init 还会生成 context.json 和 AGENTS.md 两个文件，为智能体提供项目结构与规则上下文。