Google Research 推出 S2Vec：用自监督学习读懂城市建成环境
Google Research 发布 S2Vec，一个将复杂地理空间数据转化为通用嵌入向量的自监督框架，可预测全球社会经济与环境模式。该方法先将建成环境栅格化为特征图像，再用掩码自编码（MAE）学习嵌入，在零样本地理适应任务（如美国人口密度和中位收入预测）中表现优于图像基线，与图像嵌入融合后效果最佳。
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Google Research 在 The Check Up 展示医疗 AI 新进展：从乳腺癌筛查到 AMIE 智能体
Google Research 在 The Check Up 活动上公布多项医疗 AI 进展：与 Imperial College London 及英国 NHS 合作的研究显示，其实验性 AI 系统识别出 25% 此前被漏诊的"间期癌"；与 Fitbit 合作的研究发现，Personal Health Agent（PHA）比单一任务应用更能支持长期健康。此外，多智能体系统 AMIE 正与 Beth Israel Deaconess Medical Center 开展临床研究测试，MedGemma 已在印度、新加坡等地用于分诊和皮肤科筛查。
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Google 与 NHS 研究：AI 参与乳腺筛查双读流程可减少 46% 人工阅片量
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项成果，评估 AI 乳腺筛查系统在双读流程中的表现。回顾性阶段覆盖 125,000 名女性的乳腺 X 光片，AI 单独阅片的敏感度显著高于原第一阅片人且特异度不降，癌症检出率从每 1000 人 7.54 例升至 9.33 例，并检出原双读流程漏掉的 25% 间期癌症。前瞻性部署在伦敦 12 个筛查点处理 9,266 例，AI 阅片中位耗时 17.7 分钟，而人工首读超过 2 天；读者研究显示 AI 辅助流程在敏感度与特异度上不劣于传统双人流程，预计可减少 46% 的人工阅片量、36–44% 的阅片时间。
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Google 用高温超导问题测试六款 LLM 的研究能力
Google Research 与康奈尔大学合作，以高温超导为案例测试 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统六款 LLM 回答专家级物理问题的能力。由 12 位国际专家出题并评分，结果显示 NotebookLM 和自建 RAG 系统这两套基于受控来源的封闭系统表现最佳，所有系统均有改进空间。
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Google 在 Flood Hub 上线城市山洪预报，提前 24 小时预警
Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪预报，可提前最多 24 小时预测城市山洪风险。该模型用 Groundsource 方法借助 Gemini 从公开新闻报道中提取历史山洪事件作为训练数据，弥补地面观测站缺失，输入仅依赖全球气象产品与 ECMWF、Google DeepMind 的天气预报，当前空间分辨率为 20x20 公里，覆盖人口密度大于每平方公里 100 人的区域。Google 称在南美、东南亚等全球南方地区，模型的精确率与召回率与富裕国家相当，并计划继续提升对农村地区的泛化能力。
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Google 推出 Groundsource，用 Gemini 将新闻报道转为灾害数据
Google 推出 Groundsource，用 Gemini 从全球新闻报道中抽取结构化灾害事件数据，首个开放数据集收录 260 万条城市山洪记录，覆盖 150 多个国家、时间跨度从 2000 年至今。人工复核显示 60% 的抽取事件在地点和时间上均准确，82% 足以用于实际分析；与 GDACS 的时空匹配显示，2020 至 2026 年间 Groundsource 覆盖了后者记录的 85% 至 100% 的严重洪水事件。基于该数据，Google 已在 Flood Hub 推出提前最多 24 小时的近全球城市山洪预报，并表示该方法可扩展到干旱、滑坡和雪崩等灾害。
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Google 与 BIDMC 开展 AMIE 对话式诊断 AI 真实临床可行性研究
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究，让对话式医疗 AI AMIE 在门诊就诊前与患者进行病史采集对话，全程由医生通过视频实时监督。研究纳入 100 名成年患者，98 人完成后续就诊，全程未触发任何安全暂停；盲评显示 AMIE 与初级保健医生在鉴别诊断和管理计划整体质量上相当，但医生在管理计划的实用性和成本效益上更优。AMIE 的鉴别诊断在 90% 病例中覆盖最终诊断，56% 病例将其列为最可能诊断，患者对 AI 的信任度在交互后显著提升。
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Google 推出 Gemini 3.1 Pro，作为 Gemini 3 Deep Think 突破的核心智能基础
Google 推出 Gemini 3.1 Pro，为最具挑战性的任务提供更智能、更强大的基础模型，并称其核心智能促成了 Gemini 3 Deep Think 的突破。该模型现已可用。
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谢赛宁：感谢 Google 支持 GPU 匮乏的学术叛逆者
喜欢这个 teaser 哈哈（而且是真的） 学术界把我们框得太紧了，我们差点撑不住，但我们硬是爬了出来，在另一边发现了一个全新的宇宙😅 感谢 Google 支持这些 GPU 匮乏的叛逆者，把我们拉上这趟旅程，帮我们打造了我认为是 Google 之外最好的 tpu/gcp 基础设施团队之一
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PromptArmor 披露 Google Antigravity 可被间接提示注入窃取 .env 变量
PromptArmor 发布文章称，Google Antigravity 存在间接提示注入问题，可被用来外泄 .env 变量，即使用户设置中已明确禁止。该文当天登上 Hacker News 榜首，作者在推文中附上了文章链接。
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PromptArmor 披露 Google Antigravity 经间接提示词注入外泄 .env 变量
PromptArmor 发布文章称，Google Antigravity 可通过间接提示词注入外泄 .env 变量，即使用户设置中已明确禁止该行为。该文当天登上 HackerNews 榜首，PromptArmor 在推文回复中给出了文章链接。
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Google Antigravity IDE 被曝五类安全漏洞，含远程命令执行与数据外泄
安全研究者 Johann Rehberger 在 Google 新发布的 Antigravity IDE 中发现五个安全漏洞，包括通过间接提示注入实现的远程命令执行和数据外泄，其中部分问题可追溯到 2025 年 5 月他向 Windsurf 报告过的同类缺陷。Antigravity 默认由 AI 自行判断终端命令是否安全执行，且 MCP 工具调用完全没有人工确认环节，攻击者可利用不可见的 Unicode Tag 字符在源码或 Linear 工单中隐藏指令。作者建议禁用自动执行、谨慎启用 MCP 服务器，并指出 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Codex 等编码智能体在安全性和补丁历史上更成熟。
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Google Gemini 提升日常工作效率
Google Workspace 为 Gemini 增加会议摘要、文档起草和数据洞察功能，帮助团队减少日常事务性工作。简报还介绍了 Salesforce 用 AI 智能体处理一半客户互动并缩减约 4,000 个客服岗位，以及 Capgemini 关于六成组织预计未来 12 个月内将 AI 作为团队成员的调查结果。
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Google Nano Banana 提升 AI 图像生成的视觉一致性
Google 发布 Gemini 2.5 Flash Image 模型“Nano Banana”，可在生成和编辑图像时，让人物、宠物或产品在不同姿势与角度下保持视觉一致。该模型已在 Pixel、Android 和 Gemini API 中提供，并支持近乎即时的图像编辑，可用于营销与设计。
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Google Workspace 为 Slides 和 Vids 添加 AI 图像编辑功能
Google Workspace 为 Slides 和 Google Vids 添加了图像背景移除与扩展功能，并在 Android 版 Google Docs 中支持 Gemini 图像生成。团队可直接在文档中创建视觉素材，减少制作演示文稿和培训材料时与设计团队的反复沟通。
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Google Jules 被曝可遭不可见提示词注入攻击
安全研究者 Johann Rehberger 演示，Google Jules 在处理 GitHub issue 时会被其中隐藏的 Unicode Tag 字符指令劫持，自动添加后门函数并编译执行代码。该问题根因于 Gemini 模型将不可见字符当作指令，作者称其早在 2024 年 2 月 22 日就报告给 Google，至今未在模型或 API 层缓解，因此影响所有基于 Gemini 的应用。作者建议不要让 Jules 接触私有代码、密钥或不可信来源的 issue，并仔细审查其生成的计划和代码。
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Google Jules 被曝多个数据外泄漏洞
安全研究者 Johann Rehberger 披露 Google Jules 存在多个数据外泄漏洞，攻击者可通过间接提示注入让 Jules 把机器上的文件内容发送到第三方服务器。其中一条路径利用 Markdown 图片渲染，另一条滥用 view_text_website 工具，两者都在 Jules 提出计划前就已完成，绕过了人工审批环节。作者建议对图片渲染启用 CSP、为 view_text_website 设置域名白名单或人工审批，并提醒用户谨慎向异步编码智能体提供敏感信息。相关漏洞已于 2025 年 5 月 21 日告知 Google。
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什么是 Gemma 3？Google 开源权重模型的能力与部署解析
Vapi 博客介绍 Google 于 2025 年发布的开源权重模型 Gemma 3，它基于 Gemini 2.0 研究，支持文本、图像和视觉输入，可在单 GPU/TPU 上运行，支持 140+ 语言和最高 128k token 上下文，并提供 1B、4B、12B、27B 四种尺寸。文章称 Gemma 3 在人类偏好评测中优于 Llama3-405B 和 DeepSeek-V3，27B 版本在 LMArena Elo 榜得 1338 分，高于 DeepSeek-V3 的 1318 和 o3-mini 的 1304。经量化感知训练后，1B 模型显存占用最低 861 MB（INT4），27B 为 19.9 GB（INT4）；该模型已内置在 Vapi 控制台的 LLM 下拉菜单中。
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搜索竞争：Google 默认协议被判违法之后
Benedict Evans 分析美国法院本周裁定 Google 的默认搜索协议违法一事，指出搜索是依靠用户行为强化的飞轮，Google 2022 年向苹果支付约 200 亿美元、向其他公司支付 100 亿美元换取默认地位，美国 50% 的搜索发生在有默认合同的渠道上。他认为法院大概率会叫停 TAC 支付，但后续补救措施效果不明，苹果、三星、微软与 Google 之间的博弈结果难以预判。他还提到 LLM 的出现改变了人们对搜索本身的想象，可能成为绕开 Google 强化学习引擎的入口，但对幻觉问题能否被现有厂商更好处理持怀疑态度。
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Google Gemma 2 上线 Ollama，提供 2B、9B、27B 三个尺寸
Google Gemma 2 已在 Ollama 上线，提供 2B、9B 和 27B 三个参数尺寸，采用全新架构。Ollama 给出的运行命令为 ollama run gemma2:2b、ollama run gemma2 和 ollama run gemma2:27b，并可与 LangChain、LlamaIndex 等工具配合使用。原文称 27B 版本在基准测试中性能超过参数量两倍于它的模型。
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