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,向韩国学术界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
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,向韩国学术界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将大规模训练拆分为解耦的计算岛并异步传输数据,从而隔离局部硬件故障。测试中该系统在整块 learner unit 掉线后仍能继续训练并自动重新接入,用 Gemma 4 模型验证其基准 ML 性能与传统训练方法持平。
推荐理由:原文给出分布式训练在带宽、故障隔离和跨代硬件上的实测结果,可据此判断大规模预训练基础设施的演进方向。
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。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS,一款主打可控性与表现力的文本转语音模型,已在 Gemini API 和 Google AI Studio 面向开发者预览、在 Vertex AI 面向企业预览,并通过 Google Vids 向 Workspace 用户开放。
推荐理由:官方给出音频标签控制方式、Elo 分数与多语言覆盖,可据此判断语音生成的可控性进展。
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,增强了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由:官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比,并新增仪表读数能力,可据此判断机器人在设施巡检中的自主程度。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署,并给出 Apache 2.0 许可与首日工具链支持,便于开发者判断本地推理与微调的可行路径。
Google DeepMind 公布由 Gemini 驱动的 AI 指针实验,提出维持心流、展示与讲述、用 This 和 That 指代、把像素变成可操作实体四条交互原则,目标是让 AI 跨应用理解用户指向的内容与意图。
推荐理由:Google DeepMind 公布 AI 指针的四条交互原则,并说明这些原则已进入 Chrome 与 Googlebook 的实际产品。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live,称其为目前质量最高的音频与语音模型,精度更高、延迟更低。该模型在 ComplexFuncBench Audio 上取得 90.8%,在 Scale AI 的 Audio MultiChallenge 上开启 thinking 后取得 36.1%。
推荐理由:官方给出语音模型的基准成绩与多端开放入口,可据此判断实时语音智能体的能力边界。
Google DeepMind 发布关于 AI 有害操纵的新研究,称其为首个经实证验证、可在真实世界测量此类操纵的工具包,并公开了用同一方法开展人类受试者研究所需的全部材料。
推荐理由:Google DeepMind 公开了首个经实证验证的 AI 有害操纵测量工具包,并给出跨英、美、印三国万人级实验的关键结论。
Google DeepMind 发布音乐生成模型 Lyria 3 Pro,可生成最长 3 分钟的曲目,并支持对前奏、主歌、副歌和桥段等结构元素进行提示控制。
推荐理由:Lyria 3 Pro 把单曲时长拉到 3 分钟并支持段落级提示,读者可据此判断音乐生成在创作流程中的可用边界。
Google DeepMind 发布论文《Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Taxonomy》,提出包含感知、生成、注意力、学习、记忆、推理、元认知、执行功能、问题解决、社会认知 10 项能力的认知分类框架,并配套三阶段评估协议,用留出测试集防止数据污染、采集具人口代表性的人类基线、将 AI 表现映射到人类表现分布。
AlphaGo 成为首个击败围棋世界冠军的 AI 系统已满十年,其"第 37 手"展现了 AI 超越模仿人类、发现全新策略的能力。这一突破直接催生了 AlphaGo Zero、AlphaZero,并推动 AlphaFold 2 破解蛋白质折叠难题,其数据库已被全球超 300 万研究人员使用。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,这是 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型,即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 面向开发者预览,并通过 Vertex AI 面向企业开放。
推荐理由:官方给出价格、速度与基准数据,读者可据此判断高并发场景下的成本与延迟取舍。
Google DeepMind 发布最新图像生成模型 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image),把 Nano Banana Pro 的高级世界知识、质量与推理能力带到 Flash 级速度。
推荐理由:官方给出 Nano Banana 2 与 Pro 的能力分工和上线范围,读者可据此判断该选哪个模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,定位为面向复杂任务的更强核心推理模型,在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证得分,超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由:官方给出 ARC-AGI-2 得分与多产品线开放入口,可据此判断 Gemini 3.1 Pro 的推理提升幅度与可用范围。
Google DeepMind 的 Lyria 3 音乐生成模型以 beta 形式在 Gemini 应用上线,用户用文本或上传图片、视频即可生成 30 秒带歌词或纯音乐的曲目,并配有 Nano Banana 生成的封面图。
推荐理由:官方披露 Lyria 3 在 Gemini 应用中的生成方式、语言覆盖与 SynthID 音频验证能力,可据此判断音乐生成的使用边界。
Google DeepMind 宣布与印度政府机构及本地机构建立 National Partnerships for AI 合作,向印度研究人员开放 AlphaGenome、AI Co-scientist 和 Earth AI 等前沿科学模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级,这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题。它在 Humanity's Last Exam 上取得 48.4%(无工具),ARC-AGI-2 达 84.6%,Codeforces Elo 为 3455,并在 2025 国际数学、物理、化学奥林匹克书面部分达到金牌水平。
推荐理由:官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩,并首次开放 API 早期访问,可据此判断其科研与工程定位。
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍由 Gemini Deep Think 驱动的数学研究智能体 Aletheia 在数学、物理和计算机科学专业研究问题上的表现。
推荐理由:原文给出 Deep Think 在数学与理论计算机科学上的具体解题案例,读者可据此判断智能体推理在科研流程中的实际位置。
Google DeepMind 开始向美国 18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放 Project Genie,这是一个由 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 驱动的实验性研究原型,支持创建、探索和混编可交互世界。
推荐理由:官方披露了 Project Genie 的三项核心能力与已知限制,可据此判断世界模型原型目前能做什么、还差什么。
Google DeepMind 发布 D4RT(Dynamic 4D Reconstruction and Tracking),一个统一 4D 场景重建与追踪的 AI 模型,采用编码器-解码器 Transformer 架构和查询机制,可并行回答像素在任意时间、任意相机视角下的 3D 位置。
推荐理由:D4RT 把动态场景重建统一进单一框架,并给出相对既有方法的效率倍数,可据此判断 4D 重建的工程可行性。
Google DeepMind 更新 Veo 3.1 Ingredients to Video,让基于参考图生成的视频在简单提示词下也有更丰富的对白与叙事,并提升角色、背景和物体的一致性。
推荐理由:官方说明了 Ingredients to Video 在角色一致性与竖屏输出上的具体变化,可据此判断短视频生产流程的调整方向。
Google 回顾 2025 年在 8 个领域的研究突破,模型方面 3 月发布 Gemini 2.5、11 月发布 Gemini 3、12 月发布 Gemini 3 Flash,其中 Gemini 3 Pro 登顶 LMArena 排行榜,并在 MathArena Apex 上取得 23.4% 的 SOTA。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,主打前沿智能与速度兼顾,在 GPQA Diamond 得 90.4%、Humanity's Last Exam 无工具 33.7%、MMMU Pro 81.2%、SWE-bench Verified 78%,定价为每 100 万输入 token 0.50 美元、每 100 万输出 token 3 美元。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道,可据此判断它在速度与成本上的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2,一套面向 Gemma 3 全系列(270M 至 27B 参数)的开源可解释性工具,覆盖每一层的 SAE 与 transcoder。
推荐理由:官方给出覆盖 Gemma 3 全尺寸的开源可解释性工具与数据规模,读者可据此判断模型内部行为审计的可用手段。
Google DeepMind 发布面向实时语音智能体的 Gemini 2.5 Flash Native Audio 更新版,在函数调用、指令遵循和多轮对话三方面做了改进,其中对开发者指令的遵循率从 84% 提升到 90%,在 ComplexFuncBench Audio 上以 71.5% 领先。
推荐理由:官方给出函数调用、指令遵循与多轮对话三项能力的具体提升数据,并同步上线实时语音翻译。
Google DeepMind 宣布与英国 AI Security Institute(AISI)签署新谅解备忘录,将合作从模型测试扩展到基础安全研究。双方将共享模型、数据与思路,联合发布报告,并聚焦 AI 推理过程监控(CoT)、社会情感失准的伦理影响以及 AI 对经济系统的潜在影响三个方向。Google DeepMind 称 Gemini 3 是其迄今最智能、最安全的模型。
Google DeepMind 宣布深化与英国政府的合作,向英国科学家优先开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AI co-scientist 和 WeatherNext 等“AI for Science”模型,并计划 2026 年在英国建立其首个自动化实验室,专注材料科学研究。
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite,在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准,并将 Grounding 升级至 v2,共 3513 个公开样例。
密歇根州立大学团队借助 AlphaFold 预测植物与嗜热藻类的甘油酸激酶(GLYK)三维结构,发现植物版 GLYK 的三个柔性环在高温下会变形失稳。研究人员用藻类 GLYK 中更刚性的环替换这些不稳定片段,构建的杂合酶中有一款在高达 65 °C 时仍保持稳定,为培育耐热作物提供了新路径。
AlphaFold 2 自 2020 年在 CASP 14 上解决蛋白质结构预测难题以来,其免费开放的 AlphaFold Protein Database 已覆盖超 2 亿个蛋白质结构,被 190 多个国家的 300 多万名研究者使用。该成果于 2024 年获诺贝尔化学奖,相关论文超 35,000 篇被引用,并催生了 AI 药物发现公司 Isomorphic Labs。
密苏里大学研究人员借助 AlphaFold 与冷冻电镜,解析了“坏胆固醇”低密度脂蛋白(LDL)关键蛋白 apoB100 的结构。该蛋白因体积庞大且与脂肪等分子复杂连接,50 年来一直难以绘制。
推荐理由:AlphaFold 与冷冻电镜结合解析 apoB100 结构,展示 AI 预测在结构生物学中的具体用法。
Google DeepMind 宣布支持美国白宫的 Genesis 计划,与美国能源部合作,向全部 17 个国家实验室提供前沿 AI for Science 模型和智能体工具的加速访问通道,首批上线的是基于 Gemini 的 AI co-scientist。
推荐理由:Google DeepMind 与美国能源部 17 个国家实验室的合作,给出了 AI for Science 从模型到落地路径的具体样本。
Google 在 Gemini 应用中上线图像验证功能,用户上传图片并提问即可借助 SynthID 数字水印判断该图是否由 Google AI 生成或编辑。SynthID 自 2023 年推出以来已为超过 200 亿件 AI 生成内容添加水印,Google 还表示后续将把验证扩展到视频、音频以及 Search 等更多入口。
推荐理由:Google 把 SynthID 水印检测做进 Gemini 应用,读者可了解 AI 图像溯源在产品侧的具体落地方式。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro 构建,面向开发者提供影棚级图像生成与编辑,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以付费预览形式逐步开放。
推荐理由:官方给出新图像模型的分辨率、文本渲染与搜索接地能力,读者可据此判断多模态应用的可用边界。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro 构建,主打图像生成与编辑,支持在图中直接渲染多语言可读文本,并可连接 Google Search 获取实时信息。
推荐理由:官方给出 Nano Banana Pro 的文本渲染、多图合成与分辨率等能力细节,可据此判断图像编辑工作流的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,其中 Gemini 3 Pro 在各项主要 AI 基准上超过此前版本,编码能力也强于 2.5 Pro,兼顾智能体工作流与复杂零样本任务。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Pro 的基准成绩、API 定价与配套开发平台,读者可据此判断它在智能体编码和多模态场景中的定位。
Google DeepMind 在新加坡开设新研究实验室,聚焦推进 Gemini 核心能力与亚太语言文化包容性研究,其亚太团队过去一年已扩大逾一倍。该实验室将与当地政府、企业和学术机构合作,并延续与 AI Singapore 共建 SEA-LION 等项目,其中 SEA-LION v4 基于 Gemma 3 的多模态能力构建。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,首发 Gemini 3 Pro 预览版,即日起接入 Gemini 应用、搜索 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Pro 在推理、多模态与编码基准上的具体分数,并同步公布 Google Antigravity 开发平台。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 2,称其生成预报速度提升 8 倍,分辨率可达 1 小时,并在 99.9% 的变量和 0-15 天预报时效上超过上一代 WeatherNext。
推荐理由:原文给出 WeatherNext 2 的速度、分辨率与可用入口,读者可据此判断 AI 天气预报的落地进度。