从 Atari 到 EVE Online：Google DeepMind 基于 15 年游戏 AI 研究的探索
Google DeepMind 回顾从 DQN、AlphaGo 到 AlphaStar 的游戏 AI 研究，并宣布与 Fenris Creations 围绕 EVE Universe 开展新合作。其 Gemini 驱动的 SIMA 2 可通过键盘鼠标理解自然语言指令，已在 No Man's Sky、Valheim 等游戏环境中实现类人游玩。
Google DeepMindAI 评分4747 Google ResearchAI 评分4343 ME-POIs 如何借助移动数据让语言模型更深入理解地点
Google Research 提出 ME-POIs 框架，将匿名聚合的移动模式与文本描述结合，增强语言模型对地点动态功能的表征。该框架在访问意图预测、价格层级分类和繁忙度估计上分别取得最高 81.9%、75.1% 和 24.7% 的相对提升，并通过空间多尺度访问传播缓解长尾地点数据稀疏问题。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 提出 PhotoScan：用智能手机照片估算身体成分与心脏代谢风险
Google Research 发布实验性深度学习框架 PhotoScan，可通过标准 2D 智能手机照片估算体脂率、A/G 比例和 V/S 比例。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体工作流降价
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码和智能体的高智能主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 仅三周。
推荐理由：官方给出编码、网页开发、复杂文档与业务流程基准，并标明 API 价格和可用入口，便于评估生产级智能体迁移成本。
Google DeepMind精选AI 评分8383 Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，并在 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe 落地
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T，首先支持 ASL 到英语，并在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中提供手语转文字听写，更多设备和语言将随后推出。
推荐理由：原文说明了 SL2T 的手语到文本技术路径、训练规模和首批落地入口，可帮助读者理解视觉手语翻译进入消费产品的方式。
Google Research精选AI 评分7070 Google Research 提出知识画像与 WikiProfile：前沿 LLM 事实性的瓶颈在回忆而非编码
Google Research 发布研究，提出知识画像框架和包含 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准，用来区分 LLM 的编码、回忆与识别。
推荐理由：研究把事实错误拆成编码失败与回忆失败，并用 WikiProfile 量化前沿 LLM 的知识可访问性，为后训练和推理时干预提供诊断依据。
Google Research精选AI 评分7575 Google Research 推出 AMIE (Video)，在实时视频临床问诊中达到专科医生级表现
Google Research 发布基于 Gemini 和 Project Astra 的 AMIE (Video)，可进行同步临床视频问诊、识别非语言线索、引导虚拟查体并实时完成诊断推理。
推荐理由：文章给出 AMIE (Video) 的三智能体架构和 300 场随机视频问诊结果，可用于理解多模态临床 AI 从文本走向实时音视频的技术路径。
Google DeepMind精选AI 评分8686 Google DeepMind 发布并开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 宣布 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风结构预测上达到 state-of-the-art 准确率，并开源 WeatherNext 2 与 WeatherNext Cyclones 的代码和模型权重。
推荐理由：文章同时给出 Nature 论文结果、开源权重和预报应用场景，可帮助读者理解 AI 气象模型从研究到业务使用的落地路径。
Fireworks AI（网页）AI 评分5454 Fireworks 上线 Voyage AI 全系列模型，统一检索与生成 API
Fireworks 宣布原生上线 Voyage AI by MongoDB 全系列模型，包括 Voyage 4 family、voyage-multimodal-3.5 和 rerank-2.5，使 embed、retrieve、rerank、generate 流程运行在同一平台、同一 API 和同一延迟域。
Google ResearchAI 评分5757 Google Research 提出 Science One Framework，用 Chain-of-Evidence 构建可验证自主科研智能体
Google Research 发布论文，提出 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并用 Science One Framework 原型和 CoE Audit 自动审计指标评估 AI 生成科研论文。
Google DeepMind精选AI 评分8181 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是面向机器人的具身推理模型，可理解视频、编排多步任务、调用 Google Search 或用户自定义工具，并把运动执行交给低层 VLA 模型。
推荐理由：官方说明了视频理解、任务编排和多机器人协作能力，并给出 API 与 AI Studio 的可用入口。
Google DeepMindAI 评分5757 Google DeepMind 在 Google Flow Music 中推出音乐生成模型 Lyria 3.5
Google DeepMind 在 Google Flow Music 中推出最新音乐生成模型 Lyria 3.5。新版本提升旋律结构的丰富度与自然度，改进歌词质量、提示词遵循和结构感知，并增强人声的真实感、情感表达与发音。用户还可更方便地控制输出音乐的速度和时长。
Berkeley AI ResearchAI 评分5353 K-Search 如何把 CUDA kernel 优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX
Berkeley AI Research 与 IBM Research 介绍扩展 K-Search 的 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把既有 CUDA kernel 优化知识转化为 Apple Silicon 可用的搜索约束。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，带来机器人全身智能与多机协作
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2。
推荐理由：官方拆解了三款模型在全身控制、灵巧操作、长程协作和端侧适配上的分工，可帮助理解机器人智能层的能力边界。
Google Research精选AI 评分7272 Google Research 发布 SymptomAI 研究：面向日常症状评估的对话式 AI 智能体
Google Research 介绍实验性对话式 AI 智能体 SymptomAI，并在 13,917 名同意参与者中比较 5 种基于 Gemini Flash 2.0 的症状问诊方式。
推荐理由：研究在真实参与者中比较 AI 智能体与临床医生的鉴别诊断，并结合可穿戴生理信号，为日常症状问诊评估提供实测依据。
Google ResearchAI 评分5656 Google Research 用强化学习让量子计算机在运行中从错误里学习校准
Google Research 与 Google DeepMind 在 Nature 论文 Reinforcement learning control of quantum error correction 中展示强化学习框架，让自主智能体根据量子纠错检测事件持续调整数千个控制参数，在计算过程中抵消漂移。
Google DeepMind精选AI 评分6161 Google DeepMind 承诺投入 4000 万美元 AI token 与云额度支持 Genesis Mission
Google DeepMind 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布，为研究人员提供价值 4000 万美元的 AI token 和云额度，以支持美国 Genesis Mission。
推荐理由：可借此了解 Google DeepMind 面向 DOE 国家实验室开放的科学 AI 工具组合，以及 token 和云资源支持的具体落地方式。
Google DeepMind精选AI 评分8989 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 和网络安全专用的 3.5 Flash Cyber，主打规模化构建 AI 智能体所需的效率、低延迟与可靠性。
推荐理由：官方同时给出三款模型的定位、价格、速度与基准表现，可帮助开发者按延迟、成本和智能体任务需求选型。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布网络安全模型 Gemini 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 推出基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型 Gemini 3.5 Flash Cyber，用于快速发现、验证和修补软件漏洞。
推荐理由：文章说明了该网络安全模型的定位、受限开放方式和多项代码漏洞评测结果，可帮助读者理解轻量模型在安全扫描中的取舍。
Google DeepMindAI 评分5252 Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 阐述生物韧性方法
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 发布联合生物韧性方案，重点是防止模型被威胁行为者滥用，并支持政府、科学家和生物安全专家利用 AI 应对未来疫情。
Google ResearchAI 评分4141 Google Research 如何解释扩散模型创造力的来源
Google Research 在 ICLR 2026 论文中指出，扩散模型的创造力并非随机偶然，而是神经网络训练中 score smoothing 使去噪过程在训练点之间插值，生成新样本。研究通过一维示例和 AdamW、weight decay 实验说明，显式或隐式正则化都会让 score function 变平滑，并有助于数据流形恢复。
Google DeepMindAI 评分5252 Google DeepMind 与 Atal Innovation Mission 推出 ATL Saathi 试点，用 Gemini 辅助印度 ATL 教师
Google DeepMind 宣布启动 ATL Saathi 实时试点，这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用，为 Atal Tinkering Labs 教育者提供 24/7 规划与培训助手。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 发布可穿戴健康数据基础模型 SensorFM
Google Research 与 Google DeepMind 等推出 Large Sensor Foundation Model SensorFM，直接从大规模无标签可穿戴设备数据学习通用生理表征。
Google ResearchAI 评分5555 Google Research 研究显示导航协同分流可缓解城市拥堵
Google Research 在 Nature Cities 发表研究，通过 Google Maps 在美国 10 个主要城市开展为期 6 个月的全城切换实验，让少于 2% 的行程改走时间相近的替代路线。
Google DeepMindAI 评分4545 Google DeepMind 与 A24 宣布首创性研究合作关系
Google DeepMind 与电影公司 A24 宣布达成首创性研究合作，双方将开展长期、跨多个项目的深度研发协作。合作将 Google DeepMind 的技术创新嵌入创作流程，由 A24 及其电影人为新技术提供反馈，共同开发新工作流与技法、拓展叙事可能性，Google 同时对 A24 进行了投资。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Hugging Face 与 Cerebras 推出基于 Gemma 4 的实时语音 AI 演示
Hugging Face 与 Cerebras 发布实时语音 AI 演示，将开放的级联语音到语音架构与 Cerebras 推理结合。链路使用 Nvidia Parakeet 做语音识别、Cerebras 上的 Google DeepMind Gemma 4 31B VLM 推理，以及 Alibaba Qwen3TTS 生成语音；各层开放、可替换。
Google ResearchAI 评分5757 Google Research 将 Heat Resilience 屋顶反射率数据扩展至 50 多个全球城市
Google Research 发布覆盖 50 多个全球城市的建筑级屋顶反射率数据集，并上线高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 供公众使用。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 并向开发者开放 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布图像模型 Nano Banana 2 Lite，并首次通过 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 向开发者开放视频生成与对话式编辑模型 Gemini Omni Flash。
推荐理由：原文同时给出两款生成媒体模型的接入平台、价格、延迟和当前限制，便于开发者评估图像到视频工作流的组合用法。
Google Research精选AI 评分7070 Google Research 发布表格数据零-shot 基础模型 TabFM
Google Research 推出面向表格数据分类和回归的基础模型 TabFM，可将整张表作为统一提示词，在单次前向传播中对未见过的表格生成零-shot 预测。
推荐理由：原文说明了 TabFM 的零-shot 表格预测机制、训练数据来源和 BigQuery 入口，便于理解其对传统表格建模流程的替代思路。
Google Research精选AI 评分6666 Google 用冻结式 Multi-Token Prediction 加速 Pixel 上的 Gemini Nano v3
Google 宣布为已部署的冻结 Gemini Nano v3 模型加装轻量 MTP 头，并已在 Pixel 9 和 Pixel 10 系列推出，用于加速 AI Notification Summaries 和 Proofread。
推荐理由：文章解释了冻结 Gemini Nano v3 主干并加装 MTP 头的移动端加速方案，可帮助理解端侧 LLM 在内存和能耗约束下的工程取舍。
Google ResearchAI 评分4747 Google Research 提出线性弹性缓存，以滑雪租赁问题优化云端缓存成本
Google Research 提出线性弹性缓存，将页面淘汰建模为滑雪租赁问题，并利用轻量机器学习动态调整缓存大小。该方法已在 Spanner 生产环境测试，内存使用降低 15.5%，缓存未命中仅增加 5.5%，总拥有成本降低约 5%。相关论文发表于 CIDR。
Google Research精选AI 评分6565 Google Research 论文解析：推理如何唤醒大语言模型的参数化知识
Google Research 介绍将在 COLM 2026 发表的论文 Thinking to Recall，发现开启推理后，Gemini-2.5 Flash、Gemini-2.5 Pro 和 Qwen3-32B 能召回关闭推理时几乎无法得到的简单单跳事实答案。
推荐理由：文章用受控实验区分计算缓冲与事实启动两种机制，并审计中间事实幻觉对最终答案的影响，可帮助理解推理型模型的知识召回边界。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Gemini 3.5 Flash 内置 computer use，可构建跨浏览器、移动端和桌面操作的智能体
Google DeepMind 宣布 Gemini 3.5 Flash 现已内置 computer use 工具，支持开发者构建可在浏览器、移动端和桌面环境中观察、推理并执行操作的自定义智能体。
推荐理由：原文说明 computer use 从独立模型并入 Gemini 3.5 Flash，并给出 API、企业平台入口和两项安全机制，便于评估智能体自动化落地方式。
Google DeepMindAI 评分4848 Google DeepMind 携手英国政府用 Gemini 打造 AI 规划工具，加速英国住房建设
Google DeepMind 正与英国政府等合作开发基于 Gemini 的 AI 规划原型，目标将业主规划申请处理时间缩短 50%。该工具可整合数据、匹配政策、汇总反馈并起草评估，最终决定权仍在规划官员手中，计划 2027 年起向英国全国议会推广。
Google ResearchAI 评分4545 Google Earth AI 如何从像素走向规划，用高分辨率深度学习助力自然恢复
Google Research 发布矢量化数据集，将 Farmscapes 2020 高分辨率栅格地图转化为可操作的英国树篱、石墙和矮林清单，支持土地所有者测量并扩展这些细尺度生态特征。该框架基于 RSF ViT Backbone 微调，结合亚米级影像、1 米 LiDAR 与 Polsby–Popper 紧凑度评分，解决重叠拓扑、瓦片切割和大规模栅格转矢量难题。
Google DeepMind精选AI 评分6363 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用系统级安全管控内部 AI 智能体
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，提出在传统模型对齐之外增加系统级安全层，把内部 AI 智能体视为可能未对齐的 insider threat。
推荐理由：框架把内部智能体视为可能失准的 insider threat，并用 D1-D4、R1-R3 将防护强度与模型能力对应，便于理解系统级安全设计。
Google ResearchAI 评分4747 Google Research 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题
Google Research 发布针对皮肤问题 AI 信息工具的研究，评估用户在 AI 辅助下识别病症与决定后续行动的能力。2345 名参与者的随机对照实验显示，AI 组病症命名准确率为 23%，对照组为 8%，但标准 AI 组的后续行动准确率未显著提升。研究还通过混合方法考察用户如何将 AI 获得的理解与医生沟通进行比较。
Google ResearchAI 评分4747 Google 提出机器遗忘审计新框架 Regularized f-Divergence Kernel Tests
Google 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests 框架，用于更敏感、灵活、准确地审计机器学习模型的机器遗忘效果，相关成果发表于 AISTATS 2026。该框架通过相对距离测试判断遗忘模型更接近安全重训模型还是原始受损模型，并利用 f-divergence 与核正则化降低计算成本。其理论上可在任意样本量下控制假阳性，并随样本增加让假阴性风险收敛至零。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用 26B MoE 架构、推理时激活 3.8B 参数，并以 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 开放权重。
推荐理由：原文给出并行文本扩散的架构取舍、硬件门槛和本地推理速度，可帮助判断其适用场景。
Google DeepMindAI 评分5252 Google DeepMind 联合多家机构推出最高 $10M 多智能体 AI 安全研究资助
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA，并在 Google.org 支持下，宣布面向全球研究者提供最高 $10M 的多智能体 AI 安全技术研究资助。