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二元陈述返回 0 到 1 的概率。 为完整披露：Google 与 TypeSafe 并无合作关系，本文也不构成对 TypeSafe 或其产品的背书。此处使用 Jev 仅作为轻量级分类器的一个示例，同样的路由模式也可以用其他分类器构建，包括 Google 原生的分类器。例如， 判别式模型入门 codelab 就在你自己的 Google Cloud 项目中，对 Google DeepMind 的开源权重模型 DiffusionGemma 运行同类分类器。 我们针对实时 Gemini 和 Jev API 运行了一个 50 题、自动评分的编码智能体基准测试，以检验一个近乎免费的分类器能否将每个任务路由到仍能正确完成它的最便宜模型。以下是我们得到的发现： 1. 正则表达式和 token 长度框架路由器在未见过的智能体任务上会失效 让 Jev 路由编码任务的最朴素方式，是提出一个宽泛的单一 Choice 问题： simple 或 complex。当我们最初在 16 个编码智能体任务上测试时，Jev 几乎把所有任务都路由到了 simple，甚至包括需要 LRU 缓存追踪或模幂运算的任务。TypeSa

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措施并扩大合作伙伴测试，为随后向开发者、企业和消费者更广泛地推出做准备。 步入 Genie 4 带来的实时交互世界Genie 4 为实时交互式模拟带来了前所未有的真实感、先进物理效果、逼真的人物动作和原生音频。你可以用自然语言在场景展开时对其进行操控。Genie 4 提升了我们为机器人和 AI 智能体创建安全训练环境的能力，是迈向 AGI 的关键一步。请在 Google DeepMind 博客. 在全球范围内更轻松地验证 AI 生成内容我们已使用 SynthID 为超过 1800 亿张图片和视频以及 24 万年的音频添加水印，现在正以英文在全球范围扩展 SynthID Detector，让任何人都能检查图片、视频或音频片段是否由 AI 生成。除了 Search、Chrome 和 Gemini 应用中每天定期处理超过一百万次请求的内置验证工具外，SynthID Detector 还能识别来自 OpenAI、NVIDIA、Kakao 和 Apple 等行业合作伙伴的 AI 内容。 借助全新的 Android 防护措施，远离移动诈骗，保障安全。Google 与 Google Messages

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42.5分、30.7分。在工具调用测试BFCL V4中，该模型取得84.0分，高于DeepSeek-V4.1-Flash-1017的75.0分。 超衍智能成立于今年6月，核心业务是研究下一代自进化基础大模型（RSI），其创始人、CEO陈勇超今年27岁，是清华大学人工智能学院助理教授，本科毕业于中国科学技术大学，拥有哈佛大学与麻省理工学院联合培养博士学位，曾在Google DeepMind、微软研究院等机构从事AI研究。 ▲超衍智能创始人陈勇超（图源：清华大学） 今年5月，超衍智能曾利用其自动化研究系统Apex Research生成34篇AI研究论文，并提交至ACL Rolling Review（ARR）评审。据团队公布的研究报告，其中8篇论文的平均整体评分超过3.0分，2篇达到3.67分，评分高于约99%的人类投稿。 ▲Apex Research生成的34篇AI研究论文在ARR首轮评审中的评分分布及录用概率估算。图中11篇评分不低于3.0分，其中8篇超过3.0分；3篇评分不低于3.5分，其中2篇达到3.67分（图源：超衍智能） 截至今年9月，该公司已累计融资近4亿元，IDG资本、星连资

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Google于10月28日发布了Gemini 4 Carbon，称其为该公司最强的人工智能模型，具备改进的网络安全能力以及处理复杂、长时间运行任务的能力。据该公司介绍，该模型旨在识别软件漏洞、评估安全风险并开发代码修复方案。 Google DeepMind高级副总裁兼Google首席AI架构师Koray Kavukcuoglu在一篇博客文章中表示，Carbon建立在两周前发布的Gemini 4 Argon之上。Google表示，新模型还改进了编码、科学任务、Web开发以及执行多步骤工作流的AI智能体。 该公司表示，Carbon旨在解决可能需要数天才能完成的复杂工程问题，包括在大型代码库和底层系统中识别缺陷的成因并加以修复。 Google报告称，Gemini 4 Carbon在SEC-bench Pro上得分88.2%，该基准用于评估识别真实世界软件漏洞的能力。它在评估漏洞利用的ExploitGym上得分54.8%，在评估修复软件弱点能力的CWE-bench上得分71.0%。Google表示，这些外部网络安全评估是在未加护栏的情况下进行的。 该公司表示，内部基准测试显示，Carbon在生

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尝试作弊的比例降至0.4%。 据Google称，在综合评价AI模型能力的Artificial Analysis Intelligence Index v5.0中，Carbon取得59分，位居首位。该公司在发布时提供的比较表中，Argon的得分为50。 Gemini 4 Carbon是我们的下一代前沿模型。 它在网络安全和长时程能力方面均处于最先进水平。—— Google DeepMind（@GoogleDeepMind）2026年10月28日 Google的模型评估资料中，除这一综合评价外，还刊载了Artificial Analysis测得的Terminal-Bench系列结果。关于编码领域的Terminal-Bench 4.0（AA）和科学领域的Terminal-Bench-Science 0.1（AA），与其他公司模型的比较如下。 模型 Terminal-Bench 4.0（AA） Terminal-Bench-Science 0.1（AA） 从漏洞发现、可利用性验证到修复，对各阶段性能进行评估 Google表示，Carbon在从漏洞发现到可利用性验证、原因修复的网络安全防御各阶段

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了一些已饱和的问题，即被认为对前沿模型过于简单的问题。 Carbon 尤其擅长网络安全任务。它在 SEC-bench Pro 上轻松打破了此前的纪录，该测试评估大语言模型在复杂软件系统中发现弱点的能力。该模型在修补其发现的漏洞方面也优于前代。 “Chrome 团队报告称，在生成高质量补丁时，Carbon 的表现比另一家实验室的大型前沿模型好 10 倍以上，”Google DeepMind 高级副总裁兼 Google 首席人工智能架构师 Koray Kavukcuoglu 在博客文章中写道。 该公司上一代旗舰大语言模型 Argon 包含旨在减轻幻觉和网络攻击的护栏。Google 在 Carbon 中实施了该功能集的改进版本。据该公司称，多个在“实时编程环境”中使用 Carbon 的内部团队报告称，失准警报减少了近 80%。 当大语言模型难以回答用户问题时，它们有时会通过幻觉出不准确的信息来填补知识空白。Google 对 Carbon 进行了配置以避免此类行为。 “在我们的内部测试中，Carbon 将无依据主张减少了约 2 倍，优于 Argon，”Kavukcuoglu 写道。“它会将方法

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Gemini 如何帮助课堂上的学生和教师 2026年10月29日 | x.com Facebook LinkedIn 邮件 来自英国和意大利的新研究显示，Gemini 能够提升学生的学习效果，并帮助教师在课堂上促进更主动的学习。 Kevin McKee Google DeepMind 教育 AI 评估负责人 Amanda Rosenburg Google for Education 专职研究员 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 收听文章 [[duration]] 分钟 此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段 我们正在分享关于 Gemini 如何支持英国和意大利各地课堂中学生与教师的新研究结果。我们的研究表明，AI 辅导能够提供有效的数学支持，而使用 Gemini 共同设计课程的教师则报告称学生参与度更高、自身福祉也有所改善。您可以阅读我们的完整技术报告和实施报告，进一步了解这些工具在不同教育环境中的运作方式。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 我们通过在英国和意大利开展的研究试验，研究了 Gemini

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t 打算利用这笔额外资金，支持仓储、国防、建筑以及其他正在采用日益自主系统的市场中的新客户机会和不断扩大的客户机会。 Fort 的 Trust Layer 是机器人系统的基础安全基础设施，目前已部署在超过 19,500 台设备上，服务于全球 600 多家客户，包括 Agility Robotics、DoorDash、Cobot、Zoox、Textron 和 Google DeepMind。 业务合并完成后，合并后的公司将被命名为 Fort Robotics Holdings，并预计将在纳斯达克股票市场以新股票代码“FROB”上市，但须获得监管批准，从而成为首家主要致力于物理 AI 安全且可扩展部署的上市公司。 “随着物理 AI 的机遇持续扩大，我们相信 Fort 在构建独立安全层方面发挥着关键作用，而这一安全层是其应用的基础，”Tiger Global 合伙人 Griffin Schroeder 表示。“我们的持续投资体现了我们对 Fort 进展和前景的信心。” Tiger Global 自 2022 年起一直是 Fort 的投资者，当时其领投了该公司的 B 轮融资。此次投资紧随 Fo

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计算资源 上，并没有向投资者承诺具体的商业化时间表——话里话外都是 完全不急着赚钱 。 不是？完全没有商业化收入，资本却给出了更高的估值溢价……神了。这帮平时精明得要死的老钱和VC集体失心疯了？ 或许你会觉得这是彻头彻尾的泡沫。但翻开PI的创始团队名单，就能明白顶级风投为何不看营收也敢下重注。 这家公司成立于 2024年 ，坐标美国旧金山。核心创始团队来自 Google DeepMind、斯坦福大学和加州大学伯克利分校 ，堪称全球机器人学术界和工业界的天花板阵容： 联合创始人兼首席执行官 Karol Hausman ，此前在Google与Google DeepMind深耕多年，是负责前沿机器人研究的核心科学家，还是斯坦福大学兼职教授，长期主导谷歌机器人的前沿探索。 联合创始人 Sergey Levine ，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）教授，机器人学习和强化学习领域宗师级的大神，很多研究具身智能的学生应该都读过他的论文。 以及联合创始人 Chelsea Finn ，斯坦福大学助理教授，元学习和机器人领域的领军学者（也曾是Levine的博士生）。 还有一位联合创始人，就是前

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预览了 Genie 4，这是一款能够生成逼真三维环境的人工智能模型。 该算法是该公司于 2024 年推出的一系列世界模型中的最新成员。与其前代相比，Genie 4 更擅长渲染流体运动和其他复杂细节。此外，它还能生成配套音频，例如海浪拍击的声音。 “最显著的飞跃在于 Genie 4 如何模拟人物，创造出动作自然、能对环境做出有机反应、并可实时交互操控的角色，”Google DeepMind 员工 Raia Hadsell、Diego Rivas 和 Hang Qi 在博客文章中写道。 用户可以通过向 Genie 4 提供希望渲染内容的自然语言描述来创建虚拟世界。随后，他们可以浏览模拟场景，并通过输入后续提示词进行编辑。例如，用户可以要求 Genie 4 改变天气或添加更多物体。该模型进行此类编辑时，不会降低虚拟世界的照片级真实感或一致性。 Genie 4 的自然语言界面与键盘控制并存。键盘控制可用于改变摄像机的位置和角度。 在底层，Genie 4 使用 Google 的其他多个模型来提升其输出质量。它依赖这家搜索巨头于 5 月推出的视频生成器 Gemini Omni，以确保其生成的视觉素

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，还秀了一把发现漏洞、利用漏洞、修复漏洞的完整闭环： 找漏洞的 SEC-bench Pro，拿到 88.2%；在 ExploitGym 中编写漏洞利用代码、验证漏洞时，从上一代 Argon 的 42% 飙升到 54.8%，把只有 34.5% 的 Claude Opus 5.5 远远甩在身后；到了打补丁修漏洞的 CWE-bench，又拿下 71.0%。 图源：Google DeepMind 这就相当于 Carbon 拥有了发现后门，验证后门，和修补后门的完整能力，把网安人员和黑客想做的事情都具备了。 而且据谷歌说，以上三项外部安全评测，全部是在“解除安全防护限制”的裸奔状态下跑出来的。这就意味着无防护状态下完全体的 Carbon，完全有可能展现出非常强烈的攻击性，如果被有心人利用，也很有可能造成严重的网络安全威胁。 图源：Google DeepMind 因此，谷歌在收集够反馈、想好怎么给这头猛兽套上绝对可靠项圈之前，还不能直接放到公网上。 除此之外，Carbon 的“耐力”也是谷歌对它慎之又慎的重要原因。 据谷歌披露，在内部复杂任务中，工程师已经放手让 Carbon 连续工作好几天了。面

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题。” DecoyCount 论文中的前沿模型对比 视觉思维究竟是什么？ Andrew Dai 在 AI 领域并非初来乍到者。2015 年，在 Google 工作期间，他与人合著了一篇题为《半监督序列学习》的论文。在这篇论文中，Dai 和他当时的同事 Quoc Le 展示了后来被大型语言模型采用的“预训练后再微调”方法的早期版本。在随后的十年里，Dai 在 Google DeepMind 工作，参与了 GLaM MoE、PaLM 2，以及后来的 Gemini。赞助你的赞助广告位在这里触达正在构建未来的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位。business@latent.space → Dai 今年才离开 Google，目的是联合创立 Elorian。他的部分动机是推动视觉模型能力的边界。他向 Latent Space 解释说，他的方法基于人类心理学中一个名为视觉思维的概念。 当大多数人“思考空间问题或视觉问题”时，他解释说，“他们会通过在大脑中生成图像和编辑图像来将问题可视化。” 他举了一个买沙发并在脑海中想象它放在

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pus 5.5。 不止 Artificial Analysis，Arena.ai 最新公布的榜单也显示，Gemini 4 Carbon（High）在 Text Arena 登顶第一、Agent Arena 排名第二、Code Arena WebDev 排名第四。 伴随着新模型登顶，谷歌内部也开始为 Gemini 积极造势。此前从 Anthropic 跳槽至 Google DeepMind 的华人研究员姚顺宇，同样为 Gemini 系列宣传打 call。 除了综合排名，Gemini 4 Carbon 在实际工程任务上的表现也有明显变化。 过去，大模型可以在几分钟内写出一段程序，但面对大型软件工程，问题就复杂得多。一个隐藏在数百个文件中的故障，可能需要开发者反复检查依赖关系、定位异常、修改代码，再经过多轮测试才能解决。 谷歌表示，Gemini 4 Carbon 已经能够连续运行数天，处理大型代码库和底层系统中的复杂工程问题，即使遇到障碍，也能持续寻找其他方案，最终定位并修复一些隐蔽的软件缺陷。 网页开发方面，Gemini 4 Carbon 在 WebDev Arena 上的 Elo 评分提

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句话： Prompt engineering is dead. Prompt however you want. Have fun。提示工程已死，想怎么问就怎么问，玩得开心。 三句话，加起来 10 个英文单词。可就这 10 个词，在 AI 圈掀起了滔天巨浪。 这话不是谁说都有这分量。 Goodside 做过 Scale AI 的首席提示词工程师，后来又加入 Google DeepMind 继续干这行。Scale AI 的 CEO Alexandr Wang当年亲自站台说，他打赌 Goodside 是全球第一个被正式雇用的提示词工程师。 早年他靠公开做实验出名，专门研究怎么跟大模型打交道，连「提示注入攻击」这个安全概念都是他早期研究的重点方向之一。 有网友评论一针见血：这话出自一个几乎亲手设立了这个职位的人之口，真是一篇有趣的悼词。 念「咒语」的日子，你也经历过吧 把时钟往回拨一拨。 ChatGPT 刚火那阵子，谁的收藏夹里没躺过几份「万能提示词模板」呢？ 先给 AI 指定一个身份——「你是一位资深 XX 专家」，再规定输出格式，再叮嘱一句「请一步步思考」，最后还得加两句客气话。 那时候

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本周五(10月23日)，美国能源部宣布，已根据《2020年能源法》将氦气认定为关键材料，以加强美国制造业和供应链安全； ②美国能源部长克里斯·赖特在一份声明中写道，氦气对于生产推动美国经济发展的半导体和先进技术至关重要。 OpenAI、Anthropic齐参与！全球首个AI生物安全实验室将问世 财联社 潇湘 2026-10-24 15:45 ①英国内阁办公厅周六发布公告表示，英国将设立一个国家级人工智能生物安全实验室，以帮助加强其应对新出现生物威胁的防御能力； ②该实验室将由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持，这是英国为提升理解并化解AI技术潜在风险而推出的一揽子关键举措之一。 什么信号？亚马逊CEO：AWS 2027年容量基本售罄，巨额投资仍难匹配需求！ 财联社 黄君芝 2026-10-24 13:40 ①受人工智能基础设施需求不断增长的影响，亚马逊网络服务的云计算容量在2027年底前已基本售罄，且大量订单已排至2028年； ②亚马逊计划在2026年投入约2200亿美元用于资本支出，反映出其对数据中心和配套基础设施的积极投资，但供应仍然受到限制。

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关键在于怎样运用这些条件，而非公司成立了多少年。 机器开始学习新的工作 汽车工厂并不缺机器人，固定机械臂擅长的焊接、喷涂等工作，早已形成成熟方案。今天还要研究人形机器人，是因为企业希望机器处理更有变化的任务：物品的位置会变，生产的型号会变，原本由人完成的取放、搬运和操作，也很难全部用一套固定动作覆盖。 视觉、语言与动作模型正在尝试把环境、指令和动作联系起来。Google DeepMind在2025年公布的端侧机器人模型，已展示通过少量示范适应新任务的研究进展。对车企而言，值得下注的方向是：汽车换型、零件换位置之后，机器人能否通过训练继续工作，减少每次重新开发专用方案的负担。 人形结构的吸引力也与此有关，大量工位、工具和通道本来就是供人使用的，接近人的操作范围，使机器人有机会沿用部分现成环境。企业便可以尝试把机器送到任务面前，而不必每次围着设备重建一套工作场地。双足并非所有任务的最佳选择，稳定地面上的轮式设备也能完成许多工作；车企最终购买的仍是适合任务的方案。人形带来的空间适应性，要与动作能力一起证明价值。 宝马与Figure的合作，已经展示了真实任务怎样改变机器人。Figure 02在

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