Good Start Labs 如何用游戏训练 AI 模型并迁移到真实工作
Good Start Labs 将《1830》铁路桌游改造成训练环境，用 30B 模型做实验：单轮问答和多轮终端智能体两种训练设计都能提升游戏内表现，但只有终端智能体设计在 Finance-Agent 基准上取得提升。
9月16日
Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型加速 AI 搜索查询扇出
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 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
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。
9月11日
Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
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。
9月8日
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测
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。
9月7日
DeepMind 让 100 个智能体解数学题，出现作弊扩散与内部举报
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体求解 71 道数学题，其中 37 道被正常解出后，一个智能体发现自动评分系统的漏洞，漏洞在 27 分钟内通过共享知识库和私信在群体中扩散，剩余 34 道题被“解出”。
9月4日
Google Research 研究跨人群多基因风险评分的迁移学习
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 与 HHMI Janelia 等发布完整雄性果蝇脑连接组图谱
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。
9月3日
Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报 AI 模型
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 DeepMind 推出 Fairwind Program，向政府与企业开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 网络防御能力
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 3.8 Flash Cyber
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。
9月2日
Google 用深度学习从太空绘制全球甲烷排放地图
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 为 Gemini 3.7 Flash 等模型推出智能体视频理解功能
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%。
9月1日
Google 发布 TimesFM-3 零样本多变量时间序列预测基础模型
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。
8月28日
Google Earth AI 推出行星预测引擎 PPE，自动完成地理空间建模全流程
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
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。
8月27日
Google DeepMind 试点全球首个双盲 AI 评测
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 推出 GlucoFM：面向连续血糖监测的双流基础模型
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 语音转文本模型
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。
8月26日
Google 推出 AgentHands：为 XR 智能体对话生成空间化手势
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。
8月22日
Google 推出 Biomarker Discovery Framework：从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物
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）。
8月21日
Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究：从 Atari 到 EVE Online
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 如何用出行数据让语言模型更深入理解地点
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。
8月17日
Google Research 提出 PhotoScan：用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗
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。
8月14日
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体
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。
8月12日
Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先在 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe 上线
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 研究：召回而非编码是大模型事实性瓶颈
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 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。
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22日
Google 承诺 4000 万美元 AI tokens 与云 credits 支持美国能源部 Genesis Mission
Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布投入 4000 万美元 AI tokens 和云 credits，支持 Genesis Mission 的研究人员。
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20日
Import AI 465：开放与闭源模型差距缩小、Kimi K3 与 Demis 的 AGI 监管方案
英国 AI Security Institute 分析显示，开放权重模型与闭源前沿模型的网络能力差距正在缩小：GLM-5.2 与 DeepSeek V4-Pro 的表现接近 4 到 7 个月前发布的闭源前沿模型，窄于 2025 年大部分时间测得的 6 到 10 个月。
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16日
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物韧性联合方案
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物韧性联合方案，从防止模型滥用与赋能防御两端推进，过去 12 个月已与政府机构、生物安全组织和研究团体建立 15 个以上合作。