Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物韧性联合方案
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物韧性联合方案，一方面防止威胁行为者滥用其模型，一方面让政府和科研机构用 AI 应对疫情。过去 12 个月，双方已推进超 15 项合作，覆盖预防、检测与响应三环节，包括将 SynthID 水印技术适配生物学、用 AlphaEvolve 优化宏基因组测序算法，并向可信研究者开放最新 AI 系统以加速疫苗设计。
Google DeepMindAI 评分3838 Google ResearchAI 评分2727 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 机制
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中的 score smoothing 效应：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。研究用一维 +1/-1 示例和两层 ReLU 网络实验验证，即使没有显式正则化，梯度训练的隐式正则化也能产生该效应。
Google DeepMindAI 评分3434 Google DeepMind 推出 Gemini 驱动的 ATL Saathi，助力印度 ATL 教育者
Google DeepMind 在印度启动 ATL Saathi 试点，这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用，为 Tinkering Lab 教育者提供 24/7 备课与培训助手。该工具基于 NotebookLM 整理 12 个核心模块内容，支持 10 个模块的项目生成，初期支持 8 种语言，由 Gemini 3.5 Flash 提供底层能力。首批覆盖 100 所试点学校。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
Google Research 发布 SensorFM，一个从无标注可穿戴数据中学习的大型传感器基础模型，预训练语料来自五百万名同意参与者、超过一万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、50 个美国州和 20 多种 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：Google 用五百万人的万亿分钟可穿戴数据预训练通用生理表征，读者可了解基础模型在健康信号上的规模化路径。
Google ResearchAI 评分5050 Google Research 用 Google Maps 路由干预缓解城市拥堵
Google Research 在 Nature Cities 发表首个大规模真实世界研究，通过修改 Google Maps 算法将不到 2% 的行程引导至替代路线，在美国 10 座城市测试后，目标路段车速中位数提升约 2%，燃油消耗率中位数下降 0.5% 至 1.0%。
Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMind 与 A24 宣布首个此类研究合作
Google DeepMind 与 A24 宣布达成首个此类研究合作，将顶尖研究实验室与电影制作公司配对，帮助艺术家开发新工作流与技术。合作将跨越多个项目，让 A24 及其电影人直接参与塑造新技术，同时为 Google DeepMind 提供艺术家反馈。Google 还对 A24 进行了投资。
Google ResearchAI 评分3838 Google Research 将 Heat Resilience 数据扩展至全球 50+ 城市
Google Research 将建筑级屋顶反射率数据集扩展至 9 个国家 50+ 城市，并通过新的 Heat Resilience Earth Engine App 开放访问。该方法融合 Sentinel-2 与 30-cm 高分辨率卫星影像，在 Boulder 验证中 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。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型。
推荐理由：两款新模型同时开放开发者入口，并给出延迟、单价与能力边界，便于判断多模态流水线的成本与可行性。
Google Research精选AI 评分7676 Google 发布 TabFM 零样本表格数据基础模型
Google Research 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、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：原文给出零样本表格预测的架构设计与 TabArena 基准对比，可据此判断它能否替代传统树模型流程。
Google Research精选AI 评分6262 Google 用冻结多 token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 发布新架构，将多 token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在不改动主干权重的前提下加速端侧推理，已上线 Pixel 9 和 10 系列。
推荐理由：Google 把多 token 预测接到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推理在内存与能耗约束下的具体优化路径。
Google ResearchAI 评分3838 Google 用线性弹性缓存优化云成本：Spanner 内存占用降 15.5%
Google Research 提出线性弹性缓存，将页面淘汰建模为滑雪租赁问题，用轻量机器学习动态调整缓存大小。在 Spanner 生产环境测试数月后，内存占用降低 15.5%，缓存未命中仅增加 5.5%，总拥有成本（TCO）降低约 5%，实际 I/O 成本影响仅 0.5%。
Google ResearchAI 评分3939 Google Research 研究：推理如何解锁 LLM 的参数化知识召回
Google Research 在 COLM 2026 发表的论文揭示，推理能让 LLM 召回原本几乎无法获取的参数化知识，且这一效果并非来自复杂问题的分解。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 在 Gemini 3.5 Flash 中内置 computer use 工具
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
推荐理由：原文说明 computer use 从独立模型并入主 Flash 模型，并给出企业级安全护栏，读者可据此判断智能体自动化任务的落地路径。
Hugging Face BlogAI 评分3434 在 Transformers.js 中试验拟议的 Cross-Origin Storage API
Google Chrome 团队开发者关系工程师 Thomas Steiner 在 Hugging Face 博客展示如何用 Cross-Origin Storage（COS）扩展在 Transformers.js 中试验跨源缓存。
Import AIAI 评分6262 牛津等机构研究：AI 说服力稳定超过人类专家，真实捐款效果近 3 倍
牛津大学、英国 AI 安全研究所、斯坦福大学和伦敦政治经济学院的研究者通过四项实验、6,923 人参与的 18,978 场对话发现，AI 系统在文本说服上稳定强于人类专家，即便专家可自选议题、提前研究并接受 1,000 英镑奖金激励。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Agentic Resource Discovery 规范与 Discover 工具
Hugging Face 发布 Agentic Resource Discovery（ARD）规范草案及参考实现 Discover Tool，让智能体在运行时按自然语言搜索能力，而非预先安装。
推荐理由：原文给出 ARD 规范草案与 Hugging Face 参考实现，读者可据此了解智能体能力发现从预装转向运行时搜索的路径。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 与英国政府合作开发 AI 规划审批原型
Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Dorset、Camden 地方规划部门合作，开发一款基于 Gemini 的 AI 规划审批原型，目标是帮助审批人员将申请决策时间缩短 50%。
推荐理由：英国政府与 Google DeepMind 合作开发规划审批原型，目标将审批时间减半，可观察 AI 进入公共服务的落地方式。
Google ResearchAI 评分3434 Google Earth AI 发布矢量化数据集，用深度学习绘制英国乡村树篱与石墙
Google Research 基于 Google Earth AI 的 RSF Vision-Transformer 骨干模型，发布了一套覆盖英格兰逾 13 万平方公里区域的矢量化数据集，可将树篱、石墙和小树林等细尺度生态特征转化为可操作的清单。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap 与智能体安全技术框架
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于在 Google 内部部署和管理高级 AI 的框架，采用纵深防御思路，在模型对齐之外增加系统级安全层，把内部智能体视为可能未对齐的潜在内部威胁。
推荐理由：DeepMind 公开内部 AI 控制路线图，给出检测与响应分级和百万条编码智能体轨迹的实测数据，可供安全团队参考。
Google ResearchAI 评分3838 Google Research 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题
Google Research 公布两项关于 AI 辅助皮肤问题理解的研究，其中发表于 JAMA Dermatology 的大规模调查显示，2345 名参与者使用 AI 工具后尝试命名皮肤状况的比例超 62%，准确率 23%，约为对照组 8% 的近三倍。但 AI 组在判断下一步就医建议上未取得统计显著改善，且比对照组更易给出不够紧急的建议。
Google ResearchAI 评分3838 Google 支持加州大学圣地亚哥分校用 2000 台退役 Pixel 手机搭建低碳计算平台
加州大学圣地亚哥分校在 Google 支持下，正用 2000 台退役 Pixel 手机的主板搭建数据中心，为数百名师生提供低成本、低碳的云计算。研究显示 25-50 台手机约等于一台现代服务器，20 台手机组成的集群已能支撑 75 人以上课程的评分负载，且延迟低于 AWS 默认后端。该系统预计 2026 年秋季上线。
Google ResearchAI 评分2929 Google Research 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于审计机器遗忘
Google Research 在 AISTATS 2026 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用相对距离检验判断遗忘后的模型在分布上更接近安全重训模型还是原始受损模型。该框架基于 f-divergence，支持 Chi-squared、KL 和 Hockey-stick 等散度，可自动选择最优散度与超参数，无需样本划分，并在任意样本量下控制假阳性。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度、显存与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否值得换用。
Google DeepMindAI 评分4343 Google DeepMind 联合多方发起最高 1000 万美元多智能体 AI 安全研究资助
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 并获 Google.org 支持，发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全技术研究资助，面向全球研究者开放。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，可自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：Google 发布支持 70+ 语言的实时语音翻译模型，并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉与音频直接接入 LLM 主干，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMindAI 评分2626 Google DeepMind 启动欧洲机器人加速器，15 家初创入选
Google DeepMind 推出为期三个月的机器人加速器项目，从欧洲选拔 15 家早期机器人初创公司，提供技术指导并开放其 AI 技术栈与 Gemini 机器人模型。入选企业覆盖物流、制造、医疗、气候和导航等领域，本周在伦敦启动。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 在塞拉利昂开展 AI 学习试验并发布教师培训指南
Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册试验结果，使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差，约相当于 1.2 至 1.7 年的常规学习进度，八周内完成。
推荐理由：原文给出塞拉利昂预注册试验的量化结果与教师主导设计，可了解 AI 辅助教学在真实课堂中的效果边界。
Import AIAI 评分5050 Import AI 460：社会可被 reward hacking、Anthropic 的 RSI 数据、基于 RL 的四旋翼竞速
伦敦国王学院、复旦大学与 Alan Turing Institute 构建了 SocioHack 基准，用 72 个沙盒社会环境测试 AI 的"社会性 hacking"，RL 训练的 LLM 能以 61.25% 召回率和 90.85% 精确率重新发现历史上已被修补的规则漏洞。
Google ResearchAI 评分5858 Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上线 Agentic RAG
Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 推出由 Agentic RAG 驱动的跨语料检索公开预览版，通过编排器、规划器、查询改写、搜索扇出和充分上下文智能体协同处理多源多跳查询。相比标准 RAG，该框架在事实性数据集上准确率最高提升 34%；在跨语料设置下从 4 个候选语料中路由查询，90.1% 的问题回答正确，单语料与跨语料版本延迟平均相差约 3%。
Google Research精选AI 评分7171 Google 研究用手机前摄实现被动心率监测
Google Research 在 Nature 发表 PHRM 研究系统，利用手机前摄在面部解锁后拍摄视频，在后台被动估算心率和静息心率。该系统与 ECG 对比的 MAPE 低于 10%，每日 RHR 与 Fitbit Charge 6 对比的 MAE 为 4.39 bpm，并在浅、中、深三种肤色分组中均达到预设的非劣效标准。
推荐理由：Google 用手机前摄在解锁后被动测心率，论文给出跨肤色误差与可申请的数据和模型资源。
Google Research精选AI 评分6262 Google 开源洪水预报水文建模框架
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 协议开源其水文建模框架，供各国气象与水文机构将 AI 洪水预报接入自身工作流。该框架是基于 PyTorch 的 Python 包，采用 LSTM 网络架构，可用开源 Caravan 数据集训练，并支持加入本地数据微调。
推荐理由：Google 开源其洪水预报水文建模框架，读者可了解模型架构、训练数据与业务化接入方式。
Import AIAI 评分3838 Import AI 459：AI 监管为何困难、蛋白质折叠模型的缩放定律、以及为 AI 系统灭绝风险定价
Import AI 459 聚焦三项研究：英国 AI 安全研究所的论文指出用 AI 监督 AI 训练的自动化对齐并非万能方案；另有工作提出蛋白质折叠模型的缩放定律，以及为 AI 系统灭绝风险定价的尝试。同期还介绍了美国 AI 经济年增速约 2,000%、2025 年名义 AI GDP 约 2500 亿美元的测算研究。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 在 I/O 2026 发布 Gemini for Science 与 Antigravity 2.0 等进展
Google Research 在 I/O 2026 上公布多项进展，包括面向科研的 Gemini for Science 工具套件、智能体开发平台 Google Antigravity 2.0，以及健康、天气预报、量子计算等方向的研究成果。
Google ResearchAI 评分3636 Google 推出零信任聚合的隐私分析方案
Google 为隐私分析服务推出零信任聚合方案，结合新型密码学聚合协议与 TEE，使设备只需单条消息即可安全提交数据，无需多轮在线交互。该协议可证明 Google 只能获得群体的匿名聚合洞察，原始个体数据即使在硬件保护范围内也不会被解密或重建，TEE 证明机制则向参与者验证协议按公开代码正确执行。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 在亚太推出“AI for the Planet”加速器计划
Google DeepMind 在亚太地区启动首届加速器计划，聚焦“AI for the Planet”，面向该地区初创公司、研究团队和非营利组织，为期三个月。入选机构将获得专家指导，以及 Google AI 专家协助将前沿 AI 与科学 AI 模型集成到项目或产品中，覆盖自然、气候、农业、能源等领域。计划以在新加坡举行的线下 bootcamp 启动，现已开放注册意向。
Google Research精选AI 评分7878 Google 将 ERA 科研编码工具开放使用，并推出 Computational Discovery
Google 宣布把基于 Gemini 的科研工具 Empirical Research Assistance（ERA）开放给科学家使用，相关论文同日发表于 Nature。
推荐理由：Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具，并给出八个跨学科应用案例，可据此判断科研编码自动化的落地边界。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 用 Co-Scientist 加速细胞衰老逆转的基因线索发现
Google DeepMind 介绍其 Co-Scientist 正被用于细胞衰老逆转研究，帮助生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 的实验室筛选基因通路。Co-Scientist 扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选基因因子，实验室测试验证了其中几个假设，成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。它还能将原本需要长达六个月的筛选数据分析缩短到几天。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与耗时对比，可了解 AI 智能体参与科研假设生成的实际方式。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 为 Project Genie 加入 Street View 真实场景能力
Google DeepMind 在 Project Genie 中上线 Street View 真实影像锚定能力，用户可选取美国境内地点并叠加风格，生成以真实地点为起点的可交互世界。
推荐理由：Google DeepMind 把 Genie 的世界模型与 Street View 真实影像打通，读者可据此判断世界模型从纯生成走向现实锚定的路径。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash 视频生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni 把多模态输入与对话式视频编辑结合，读者可据此判断视频生成工作流的变化方向。