Google Cloud 的 Gemini Enterprise 开发者体验（DevEx）Program 通过 Program Sprints 在不使用内部凭证或捷径的情况下走查开发者工作流，本轮聚焦智能体治理，梳理出从配置受治理的智能体身份、注册到 Agent Registry、绑定 Agent Gateway，到应用 IAM/IAP 与 Semantic Governance 策略、启用 Model Armor 并验证执行的 5 步流程。团队据此修复了文档与集成摩擦，包括明确启用 Identity-Aware Proxy API 为硬性要求、将 Model Armor 扩展示例改为默认安全（fail-closed）、自动放行 Google 托管平台 API，并补充 Private Service Connect 与私有 Cloud DNS 配置指引。
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Google Research 利用 UK Biobank 与 Biobank Japan 数据评估跨人群多基因风险评分（PRS）迁移学习效果，发现从欧洲队列迁移学习在目标人群样本量极小时（如 5,000 例）能提升预测精度，但当目标人群样本量超过 15,000 例后反而会降低精度。该交叉点因性状而异：遗传相关性高的“保守”性状可受益至 25,000–40,000 例以上，而 HDL、LDL、血糖等人群特异性强的性状交叉点更早。
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Google Research 与 HHMI Janelia 等机构合作，在 Cell 发表完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱，包含超 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，为迄今神经元数量最多的脑图谱。该图谱涵盖相当于脊髓的腹神经索，经人工校对后可通过开源工具 Neuroglancer 查看和下载，并与雌性果蝇图谱互补，用于研究求偶与攻击行为的生物学机制。
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Google 推出 Managed Agents，让 Gemini 3.8 Flash 通过单次 API 调用获得专属远程沙箱，便于在智能体环境中试用。沙箱支持 Python、Node.js、Git 和 Bash，具备完整网络访问与控制能力，并支持 Google Search、Function Calling 或 MCP，以及用于持久化工作的文件系统、后台运行和 Cron 触发。用户可在 Google AI Studio 免费层试用。
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Meta 发布 Muse Spark 1.3（Max），Google 推出 Gemini 3.8 Flash，两款模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。
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Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，这是其目前最先进的全球天气 AI 模型，直接学习实时地球静止卫星数据，每小时生成一次预报，最高分辨率达 5 公里，整体比上一代 WeatherNext 2 的 25 公里网格、6 小时更新清晰约五倍。模型还针对可再生能源提供 100 米风速、云量和太阳辐射预测，降水预报在中期全球评估中对 IMERG 的 CRPS 提升最高 60%。该模型已接入 Google Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform 和 Cloud。
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Google 发布 Gemini 3.8 Flash，这是不到一个月内的又一次升级，同时推出新的 Gemini 3.8 Flash Cyber，官方称其推进了网络防御的前沿。Demis Hassabis 表示更多模型与网络安全工作细节见博客。Logan Kilpatrick 称该模型在智能体与编码能力上有提升，是 6 周内第三次更新的 Flash 模型。
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Google 在 2023 年 7 月发布 RT-2，把多模态 LLM 训练成直接输出机器人动作的视觉-语言-动作（VLA）模型，其泛化能力来自网络规模的视觉-语言预训练。此后 Google、Nvidia、Hugging Face、小米、字节跳动、智元等相继推出用扩散或流匹配生成动作块的 VLA 模型，Physical Intelligence 则通过强化学习、子目标图像和长短期记忆把机器人能力推向折衣服、做咖啡等长任务。作者认为 VLA 与世界模型之争尚无定论，最终胜出的可能是两者的混合架构。
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Google AI Developers 展示了用 Gemini 3.8 Flash 与 ThreeJS 在 Google AI Studio 中构建的交互式 3D 可视化工具，用于测试该模型的复杂推理能力。该模型能为硬件设备生成比例真实的拆解图，自动把设备分解成多个图层，用户可通过拆解滑块展开并查看各层结构。官方同时给出了开始使用 3.8 Flash 的链接。
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Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全伙伴提供受限访问，首批开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 组合，用于自主发现、验证并修复漏洞。官方称该组合可在数分钟内生成经过验证、可直接部署的补丁，运营成本远低于传统前沿模型，目前已有超过 650 家全球伙伴参与。参与机构需遵守严格操作标准，包括仅限内部网络安全、事件响应或渗透测试团队使用，并部署多因素认证等防护措施。
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Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全伙伴提供受限访问，首批开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型与 CodeMender harness，用于自主发现、验证并修复漏洞。Google 称该组合能以远低于传统前沿模型的运行成本，在组织自有安全云环境中于数分钟内生成可部署的验证补丁，而非数周人工修复。目前已有超过 650 家全球伙伴参与，参与者需遵守仅限内部网络安全、事件响应或渗透测试团队使用并启用多因素认证等运营标准。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为目前推理与编码能力最强的模型，速度与成本与 3.7 Flash 相当。3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 上超过多数更大的前沿模型，HLE-Verified 得分 54.9%，复杂任务会执行更多推理步骤并迭代调用工具。3.8 Flash Cyber 在 CyberGym 上达到前沿水平，内部跨 20 种编程语言的漏洞发现基准成功率超过 70%，CWE-Bench 补丁 pass@1 为 47.2%。
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Google for Startups AI Agents Challenge 评审结束后，Google Developers Blog 从高分提交中提炼出四个工程模式：双向 MCP（智能体既是自己工具的客户端，也是其他智能体可调用的服务端）、事件驱动并发（智能体并行响应同一信号而非串行调用链）、同标准回退（小模型顶替过载模型时仍走同一校验函数）、分层路由（先用正则和廉价模型做确定性检查，再交给完整推理模型）。其中一个团队用正则加 10 token 的 Gemini 分类调用，在真正模型调用前处理了超过 40% 的入站消息。这些模式多出现在基于 Agent Development Kit（ADK）并通过 Agents CLI 驱动的提交中。
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Google Research 发布 MAPL-EMIT 深度学习框架，基于 NASA EMIT 高光谱卫星数据自动检测、量化并定位全球甲烷羽流，在专家标注羽流上召回率达 84%。该模型采用 Swin-S 视觉 Transformer 架构，结合空间上下文区分真实甲烷羽流与相似光谱地表，并同步完成重叠排放源的解耦。团队已在 Earth Engine 发布全球羽流数据库，并在 Kaggle 和 GitHub 开放训练模型、合成羽流与推理库。
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Google 发布 8 月 AI 更新汇总，推出面向编程与智能体的 Gemini 3.7 Flash，每百万 token 定价为 3.6 Flash 的一半，并发布语音转文本模型 Gemini 3.5 Transcribe。同期亮相的 Pixel 11、Pixel 11 Pro、Pixel 11 Pro XL 和 Pixel 11 Pro Fold 搭载 Google Tensor G6 芯片，运行最新 Gemini Nano 模型。Gemini 应用月活用户突破 10 亿，Gemini Omni 1.1 Flash 已在 Google Flow、Google AI Studio、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Gemini 应用中上线。
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Google 发布 AI 图像创建与编辑工具 Google Pics，基于 Nano Banana 图像生成与编辑模型，支持用文本提示生成和精修图像。功能包括对象分割、图内文字编辑与翻译、多人协作编辑同一张图，以及一次提示生成多个版本。该工具既是独立产品，也已集成进 Workspace，Docs 和 Slides 即日起可用，Drive 将在未来几周内上线，入口为 pics.new。
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Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出智能体视频理解功能，模型可动态扫描视频片段，token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。该功能已在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Gemini API 中上线，支持视频上传和 YouTube 视频，按标准 token 计费且不额外收费。相比固定 1 FPS 的静态处理，它结合模型推理与原生视频工具，按需检索画面、音频和转录文本，后续还将接入 Gemini 应用和 YouTube 的 Ask YouTube 功能。
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Google Research 发布 Google Earth AI 下的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数据检索、特征工程、模型训练评估并生成报告，把复杂行星级预测建模从数周人工流程缩短到几分钟。在 21 项 CDC 健康指标上，PPE 的平均 R² 为 76.8%，高于人工专家流程的 60.0%；在尼日利亚粮食安全降尺度任务中 R² 达 66.1%，基线为 31.5%；在刚果（金）2026 年 Bundibugyo 埃博拉疫情期间的实时热点预测中 Recall@10 为 83.3%，较已发表的贝叶斯建模基线约 73% 提升 10.3 个百分点。研究还发现统计协变量与基础模型嵌入向量具有互补性，多模态融合加智能数据选择优于基线。
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Marvell 在 8-K 文件中披露与 Google 扩大定制芯片合作，涉及 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器和近存计算等接入 TPU 生态的项目。报道称 Google 获得 5897 万股 Marvell 认股权证，按每 5 亿美元对 Google 销售额分批归属，全部归属后约占 6.3% 股份，但 Google 可推迟至 2033 年 8 月 18 日再行权。双方均未回应有关代号 Merope 的 LPU 芯片传闻，文件另提到代号 Kestrel 的产品需在 2027 年 11 月 10 日前完成认证。
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Google DeepMind 宣布试点全球首个针对专有前沿模型的雙盲评测，与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作，在隐私保护环境中用机密基准测试 Gemini Flash Lite。评测借助 Google Cloud 的 Confidential Space，使评测方看不到 Gemini 模型权重，Google 也看不到评测方的测试提示词，从而降低基准污染风险。Google DeepMind 表示，这一做法让独立机构无需交出模型权重或测试题即可严格测试先进模型，并发布了技术报告说明方法与发现。
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