Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，带来机器人全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含三款模型：负责视觉语言到运动控制的 VLA 模型 Gemini Robotics 2、负责具身推理的 Gemini Robotics ER 2，以及可在设备本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2。
推荐理由：原文给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
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Google DeepMind精选80
Google Research精选62 Google 发布 SymptomAI：面向日常症状评估的对话式 AI 智能体研究
Google Research 发布论文 SymptomAI，用五个基于 Gemini Flash 2.0 的对话式智能体对 13917 名参与者进行症状访谈与鉴别诊断（DDx）评估。
推荐理由：Google 用 13917 人的随机对照研究比较五种提问策略，并首次把诊断结果与 Fitbit 生理信号对照，可看对话式问诊的真实世界表现。
Google Research精选62 Google Research 提出从错误中学习的量子计算机
Google Research 在 Nature 发表论文，提出用强化学习框架让自主智能体从量子纠错检测事件中学习，在计算过程中持续调节数千个控制参数以对抗漂移。
推荐理由：Google 用量子纠错检测数据训练强化学习智能体，在计算不中断的情况下持续校准控制参数。
Google DeepMind40 Google 承诺 4000 万美元 AI tokens 与云 credits 支持美国能源部 Genesis Mission
Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布投入 4000 万美元 AI tokens 和云 credits，支持 Genesis Mission 的研究人员。
Google DeepMind精选78 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
推荐理由：原文给出三款 Flash 模型的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Import AI58 Import AI 465：开放与闭源模型差距收窄、Kimi K3 与 Demis 的 AGI 监管方案
英国 AI Security Institute 分析显示，开放权重模型与闭源前沿模型在网络安全能力上的差距正在收窄：GLM-5.2 最接近 4.3 个月前发布的 Claude Opus 4.6，DeepSeek-V4-Pro 介于 Claude Opus 4.5 与 GPT-5 之间，而 2025 年大部分时间测得的差距为 6 到 10 个月。
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是一款基于 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，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。
推荐理由：原文给出轻量安全模型在 CyberGym 等基准上的表现与限量试点部署方式，读者可据此判断其能力定位与开放范围。
Google DeepMind36 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，另一方面让政府、科学家与生物安全专家借助 AI 应对疫情。
Google Research29 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 如何让模型学会插值
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——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。
Google DeepMind36 Google DeepMind 推出 Gemini 驱动的 ATL Saathi，助力印度 Atal Tinkering Labs
Google DeepMind 面向印度 Atal Tinkering Labs 启动 ATL Saathi 试点，这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用，为每位 Tinkering Lab 教师提供 24/7 备课与培训助手。
Google Research精选62 Google 发布 SensorFM：面向可穿戴健康数据的大型传感器基础模型
Google Research 联合 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料为 500 万同意参与者、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 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：原文给出预训练数据规模、缩放实验与下游任务对比，读者可据此判断可穿戴基础模型的通用性边界。
Google Research36 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 算法将约 2% 的行程引导至替代路线，在美国 10 座城市测试六个月。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。
Google DeepMind22 Google DeepMind 与 A24 宣布首个研究型合作伙伴关系
Google DeepMind 与 A24 宣布达成首个聚焦研究的合作伙伴关系，双方将围绕多个项目展开长期研发协作，让 A24 及其电影人参与塑造新技术。Google 同时已对 A24 进行投资。合作初期聚焦打通前沿技术与下一代娱乐之间的差距，具体目标与技术产出将随时间演进。
Hugging Face Blog精选62 Hugging Face 与 Cerebras 将 Gemma 4 接入实时语音 AI
Hugging Face 与 Cerebras 演示了一套实时语音到语音管线，用 Cerebras 加速 Gemma 4 31B 的推理，把语音交互延迟压到更接近自然对话。
推荐理由：原文给出了一条可替换的实时语音到语音开源管线，读者可据此判断低延迟语音交互的工程组合方式。
Google Research36 Google Research 将 Heat Resilience 屋顶反射率数据扩展至全球 50+ 城市
Google Research 将建筑级屋顶反射率（albedo）数据集从 2024 年试点的 14 座城市扩展至 9 个国家 50+ 城市，并通过新上线的 Heat Resilience Earth Engine App 开放访问。
Google DeepMind精选78 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，前者是 Nano Banana 系列中速度最快。
推荐理由：两款模型同时开放开发者入口，并给出延迟、单价与能力边界，便于判断图像到视频链路的成本与可用性。
Google Research精选76 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
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，把表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、调参和特征工程即可在单次前向传播中完成预测。
推荐理由：原文给出了 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现，读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。
Google Research精选60 Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 发布一种新架构，把多 Token 预测（MTP）头挂到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在不改动主干权重的前提下加速端侧生成。
推荐理由：Google 把 MTP 头挂到冻结的 Gemini Nano v3 上，给出端侧推理在内存与能耗约束下的具体做法和收益。
Google Research31 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，把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 Research37 Google Research 研究：推理如何解锁 LLM 的参数化知识
Google Research 在 COLM 2026 发表的论文揭示，推理轨迹能解锁 LLM 原本无法触及的参数化知识，即使面对简单单跳事实问题。研究在 Gemini-2.5（Flash 和 Pro）与 Qwen3-32B 上验证，发现两大机制：生成额外 token 充当"计算缓冲"，以及"事实启动"通过生成相关事实搭建检索桥梁。
Google DeepMind精选74 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，此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型提供。
推荐理由：原文给出 computer use 从独立模型并入 Gemini 3.5 Flash 的路径，读者可据此判断智能体跨平台自动化的接入方式。
Import AI62 牛津等机构研究：AI 说服力稳定超过人类专家，真实捐款高出 10.8 个百分点
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，即使专家可自选议题、提前研究并接受 1,000 英镑奖金激励。
Google DeepMind47 Google DeepMind 与英国政府用 Gemini 打造 AI 规划工具，目标将民宅申请处理时间减半
Google DeepMind 正与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Dorset、Camden 地方规划部门合作，基于 Gemini 共同开发一款 AI 规划原型工具，目标将民宅规划申请的决定时间缩短 50%。
Google Research30 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林地
Google Research 发布矢量化数据集，将 Farmscapes 2020 的高分辨率栅格地图转为可执行的树篱、石墙与矮林清单，覆盖英国超 13 万平方公里。该框架基于在 3 亿多张全球卫星影像上预训练的 RSF Vision-Transformer 骨干微调，并用 Polsby–Popper 紧凑度评分区分林地、木质斑块与线性木质特征。
Google DeepMind精选60 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用纵深防御保障智能体安全
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，提出把内部 AI 智能体视为潜在未对齐对象，在模型对齐之外增加系统级安全层，按检测能力 D1-D4 与预防响应能力 R1-R3 分级部署防护。
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分析结论。
Google Research32 Google 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题
Google 公布其在皮肤科 AI 工具上的消费者理解研究：2345 名参与者中，使用 AI 工具者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；"Wizard of Oz"组准确率达 36%。但 AI 组在判断下一步就医建议上未出现统计显著改善，且略更倾向于给出比皮肤科医生更不紧急的建议（30% vs 27%）。
Google Research36 谷歌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谷歌支持下，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。SPEC 基准显示 25-50 台手机约等于一台现代服务器，手机被组织成 25-50 台的 Kubernetes 自管理集群。该系统预计 2026 年秋季上线。
Google Research36 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。
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次性并行生成整块文本，在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒，RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：Google DeepMind 开源文本扩散模型，给出速度与硬件门槛的具体数字，可据此判断本地交互式推理的可行性。
Google DeepMind40 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 安全技术研究资助征集，面向全球研究者。
Google DeepMind精选78 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 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型，能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：Gemini 3.5 Live Translate 把同传从逐句等待改为连续生成，并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
Google DeepMind精选78 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的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，也是其首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 去掉多模态编码器并把视觉音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMind22 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 Robotics 加速器，从欧洲选出 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、气候与导航等领域，包括挪威 3D-Components、法国 Bubble Robotics、英国 Touchlab 等，本周在伦敦启动。
Google DeepMind精选62 Google DeepMind 公布塞拉利昂 AI 学习试验结果
Google DeepMind 发布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果，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：原文给出塞拉利昂随机对照试验的量化结果与交互数据，读者可据此判断 AI 辅助教学在真实课堂中的效果边界。
Import AI62 Import AI 460：社会规则可被奖励攻击、Anthropic 的 RSI 数据与 RL 无人机竞速
本期 Import AI 汇总三项研究：伦敦国王学院、复旦大学与 Alan Turing Institute 构建 SocioHack 基准，用 72 个沙盒社会环境测试 AI 在信用卡积分、学校评分等场景中钻规则空子的能力，RL 训练的 LLM 在历史环境中以 61.25% 召回率和 90.85% 精确率重新发现已被修补的漏洞。
Google Research精选60 Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上线 Agentic RAG
Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上推出由 Agentic RAG 驱动的 Cross-Corpus Retrieval 公开预览版。
推荐理由：原文给出多智能体 RAG 的完整流程与跨语料评测数据，读者可据此判断复杂多跳查询的检索方案。
Google Research精选67 Google 研究用手机摄像头实现被动心脏健康监测
Google Research 在 Nature 发表 PHRM 研究系统，利用手机前置摄像头在面部解锁后的数秒内拍摄视频，通过深度学习在后台估算心率和静息心率。
推荐理由：Google 用手机前摄在解锁后被动测心率，并公开迄今最大规模手机视频数据集与预训练模型。
Google Research56 Google 开源其水文建模框架，支持自建 AI 洪水预报
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架，让各国气象与水文机构能用与 Google Flood Hub 相同的架构和相近训练数据训练 AI 洪水预报模型。
Google Research36 Google Research 在 I/O 2026 发布 Gemini for Science 等多项研究成果
Google Research 在 I/O 2026 上发布 Gemini for Science 实验工具套件，包含基于 ERA 与 AlphaEvolve 的 Computational Discovery、基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation 以及基于 NotebookLM 的 Literature Insights。
Google Research34 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方法与 TEE 硬件保护，可在单条消息内完成设备数据提交，无需多轮在线交互。该方案保证 Google 只能获得人群的匿名聚合洞察，原始数据即使在硬件保护范围内也不会被暴露或重建，TEE 认证机制则向参与者提供协议按预期执行的验证证明。