Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 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。该模型以限量试点形式通过 CodeMender 向政府和可信合作伙伴开放，后续逐步扩大范围。在 V8 JavaScript 引擎测试中，它发现 55 个已确认的独立问题，高于主线 3.5 Flash 的 47 个和 Claude Opus 4.6 的 36 个，其中 10 个为另外两个模型未发现的问题。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 认为，基础模型可以学习语言之外复杂系统的底层规律，未来十年的进展将更多来自世界、机器人、生物和天气等领域。她以 DiffusionGemma 的文本扩散机制、Genie 世界模型及机器人训练为例，说明整块生成、自适应计算和模拟交互数据如何支持推理与具身智能。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全漏洞的 3.5 Flash Cyber。3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上输出 token 比 3.5 Flash 少 17%，定价为每百万输入 token 1.50 美元、每百万输出 token 7.50 美元，并配备 CBRN 与网络攻击滥用的 Frontier Safety 防护。3.5 Flash-Lite 以 350 output tokens/s 运行，定价每百万输入 token 0.3 美元、每百万输出 token 2.5 美元，在 Terminal-Bench 2.1 上从 3.1 Flash-Lite 的 31% 提升至 54%；3.5 Flash Cyber 基于 3.5 Flash 微调，将通过 CodeMender 以限量试点形式仅向政府和可信伙伴开放。3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 即日起可用，Gemini 3.5 Pro 正在与伙伴测试，Gemini 4 已启动预训练。
匹配字段标题、摘要
Google Quantum AI 团队在 Nature 发表研究，用强化学习让量子计算机在检测到错误时实时调整控制参数，无需停机重校准。该方法在 Willow 超导量子芯片上使逻辑错误率稳定性提升 3.5 倍、错误率降低约 20%，智能体可管理超过 1000 个控制参数，数值模拟中可达 40000 个。研究团队称这为容错量子计算提供了更智能的控制路径。
匹配字段标题、摘要、正文
欧盟委员会宣布两项规格决定，要求 Google 允许第三方 AI 助手在 Android 上被语音激活并代用户操作应用，同时向其他搜索引擎和 AI 聊天机器人共享经匿名化处理的搜索数据。Google 全球事务总裁 Kent Walker 称这些决定会削弱隐私与安全护栏，并指出搜索数据仅做假名化而非完全匿名。搜索数据共享要求自 2027 年 1 月起生效，AI 互操作部分自 2027 年 7 月起生效。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中证明，扩散模型的创造力源于神经网络学习到的是被“平滑”过的 score function，而非完美版本。权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非记忆训练集。
匹配字段标题、摘要
Google Research 发布 SensorFM，一个在超一万亿分钟、来自 500 万人的多模态传感器数据上预训练的可穿戴健康基础模型。它通过缺失感知的掩码重建学习通用生理表征，可迁移到 35 项健康预测任务，最大模型 SensorFM-B 相比最小版本重建损失降低 31%，分类任务平均提升 9% AUC、回归任务提升 21% Pearson 系数。研究还用 LLM 智能体自动构建预测头，并将其接入 Personal Health Agent，临床医生盲评显示加入 SensorFM 预测后各维度评分显著提升。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 在 Nature Cities 发表首个大规模真实世界研究，通过修改 Google Maps 算法，将约 2% 的行程引导至耗时相近的替代路线，在 10 座美国城市测试 6 个月。结果显示目标路段行驶速度中位数提升约 2%，燃油消耗率中位数下降 0.5% 至 1.0%，每座城市每年可减少数千吨 CO2e 排放。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 研究负责人 Vivek Natarajan 介绍了 AI co-scientist 与 AMIE，利用自博弈、搜索和多智能体辩论辅助科研假设生成与医疗诊断。AI co-scientist 的候选药物在人体肝脏类器官实验中将 TGF-beta 诱导的染色质损伤降低超过 91%；AMIE 在模拟问诊中匹配或超过医生，并在受监督的早期可行性研究中未触发预设安全中止。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 将建筑级屋顶反射率数据集扩展至 9 个国家 50+ 全球城市，并通过新的高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 开放访问。该方法融合 Sentinel-2 卫星数据与 30 厘米分辨率商业影像，将反照率制图分辨率从 10 米提升至 30 厘米，验证 RMSE 仅 0.04；建模显示针对性冷屋顶规划可使全球城市极端高温降低最多 0.5°C。该研究发表于 Nature Communications，并与世界资源研究所（WRI）合作完成。
匹配字段标题、摘要、正文
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和复杂特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。模型完全基于数亿个由结构因果模型生成的合成数据集训练，采用融合 TabPFN 与 TabICL 的混合架构。TabFM 已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，并上线 Google Cloud BigQuery；在 TabArena 的 38 个分类和 13 个回归数据集上评测。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。Nano Banana 2 Lite 主打速度与成本，官方建议用它替换第一版 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image），并将登陆 Search 的 AI Mode、Gemini app、NotebookLM、Google Photos 等消费端产品。Gemini Omni Flash 通过 Gemini API 和 Google AI Studio 开放，支持文本、图像、视频输入的高质量视频生成与对话式编辑，定价为每秒视频输出 $0.10，与 Veo 3.1 Fast 相同。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 提出将多 token 预测（MTP）改造到已冻结的 Gemini Nano v3 上，在不改动主干权重的前提下加速端侧推理。该方法在主干最后几层附加轻量 Transformer 头，直接交叉注意力读取主干的 KV cache，省去独立草稿模型的预填充延迟，并比独立草稿模型节省最多 130MB 内存。在 Pixel 9 上，其 token 预测速度比同参数量独立草稿模型快 50% 以上，已随 Pixel 9 和 10 系列推送，用于 AI 通知摘要和校对等功能。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 在 CIDR 论文中提出线性弹性缓存，将页面淘汰建模为滑雪租赁问题，用浅层决策树为每个缓存页预测 TTL，动态调整缓存大小以最小化总拥有成本。该策略在 Spanner 生产服务器上运行数月，相比固定大小缓存显著降低成本，缓存未命中仅增加少量且集中在从存储读取成本低的数据上，实际 I/O 成本影响仅 0.5%。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 在 COLM 2026 论文中揭示，推理能帮助 LLM 回忆简单事实，机制包括用生成的推理 token 进行隐式计算，以及生成相关事实来激活正确答案。研究在 Gemini-2.5 Flash/Pro 和 Qwen3-32B 上，用 SimpleQA Verified 与 EntityQuestions 数据集对比推理开关模式，发现开启推理后模型能回忆起关闭时几乎无法获取的答案。
匹配字段标题、摘要
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用它构建能跨浏览器、移动端和桌面环境感知、推理并执行操作的智能体，面向持续软件测试等长周期与企业自动化任务。为降低实时环境中的提示词注入风险，官方对 computer use 做了针对性对抗训练，并发布两套可选的企业级防护系统。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Cloud 数据库高管在伦敦峰会上表示，未来三到五年人类将不再直接使用数据平台，而是由人类编排智能体、智能体完成实际工作，数据检索的重点也从“精确结果”转向“最佳结果”。Google SQL 已引入 AI.IF 等 AI 函数，由 Gemini LLM 评估自然语言条件并返回 true 或 false；其代理模型方案据论文称可减少约 400 倍 token 消耗，延迟降低 30 至 100 倍。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 与 A24 宣布建立首个聚焦研究的合作伙伴关系，将研究实验室与电影制作工作室结合，帮助艺术家开发新工作流与技术。双方将围绕多个项目展开长期研发协作，Google 同时已对 A24 进行投资。
匹配字段标题、摘要、正文
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架，在模型对齐之外增加系统级安全层，即便对齐不完美也能提供保障。该框架把不受信任的 AI 智能体视为潜在内部威胁，基于 MITRE ATT&CK 拆解攻击战术与技术，并按模型能力划分检测等级 D1-D4 与预防响应等级 R1-R3。团队已分析一百万个编码智能体任务，并据此为 Gemini Spark 智能体搭建实时监控，数据显示多数被标记事件并非恶意意图，而是智能体误解或过度追求用户目标。
匹配字段标题、摘要、正文
Google Research 发布基于 Farmscapes 2020 的矢量化数据集，将英格兰树篱、石墙、小树林等细尺度生态特征转为可操作的清单。该框架用预训练于超 3 亿张全球卫星图像的 RSF Vision-Transformer 骨干微调，仅用约 247 km² 标注数据，并借助 Polsby–Popper 紧凑度评分（线性特征阈值小于 0.5）按生态功能分类，覆盖英格兰超 13 万 km²。
匹配字段标题、摘要、正文