Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频控制能力。
推荐理由：原文列出场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力，读者可据此判断生成视频工作流的可控性变化。
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Google DeepMind精选68
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，称其为目前最精确的语音转文字模型，可将原始音频直接转为准确、格式化文本。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数据，并对比上一代 Chirp 3，可据此判断语音转写在实际工作流中的可用性。
Google DeepMind精选82 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体并降价一半
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：原文给出 3.7 Flash 相对 3.6 Flash 的多项基准提升与半价定价，读者可据此判断编码与智能体场景的成本收益变化。
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T，首次将手语 AI 带入消费级产品，在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语（ASL）转英文听写，后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由：原文给出多语种手语到文本模型的能力边界与落地入口，读者可据此判断手语翻译在真实产品中的可用程度。
Google Research精选60 Google Research 提出知识画像框架：召回而非编码是前沿 LLM 事实性的瓶颈
Google Research 提出知识画像（knowledge profiling）框架，将事实性错误区分为编码失败与召回失败，并发布包含 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准。
推荐理由：通过知识画像区分编码失败与召回失败，为理解前沿模型事实性错误来源提供了新的诊断视角。
Google Research精选72 Google 研究团队将 AMIE 推进到专家级音视频临床问诊
Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频临床问诊，可感知非语言线索、引导虚拟体格检查并实时进行诊断推理。
推荐理由：AMIE 从纯文本扩展到实时视频问诊，读者可了解异步多智能体架构如何兼顾对话延迟与临床推理。
Google DeepMind精选76 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA，平均多出约一天的预报提前量，相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预报多出约一天预警时间的实测结果，并开放模型权重与代码。
Google Research精选62 Google Research 提出 Science One Framework：用 Chain-of-Evidence 实现可验证的自主科研
Google Research 提出 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并落地为自主科研原型 Science One Framework 与自动审计工具 CoE Audit。
推荐理由：原文给出可验证性框架与审计指标，读者可据此比较自主科研系统在引用与代码一致性上的差异。
Google DeepMind精选71 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把动作执行交给底层 VLA 模型，还可原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出 ER 2 在进度分类与时刻定位上的具体数字和开放入口，可据此判断机器人在长任务中的可用边界。
Google DeepMind精选80 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。
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 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。
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 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 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 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。
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。