Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所（WRI）和国际应用系统分析研究所（IIASA）发布 Forest Typology（ForTy）2020，把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型，作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型，并以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入；在 9000 多个随机抽样点验证中，森林类型判对率 90%，森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放，可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。
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Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020 全球森林类型地图。该地图把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型,并作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型,以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入;在 9000 多个随机抽样点验证中,森林类型判对率 90%,森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放,可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。目前尚无后续发展。
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Google DeepMind 介绍其智能体开发平台 Google Antigravity 如何加速抗菌肽（AMP）的发现，把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中，并借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白质。文中展示生物学家用该平台找到一个对呼吸道感染病原体有预测活性的新型抗菌肽候选物，该候选物目前正在进行湿实验验证。Antigravity 还内置了 Biomolecular Structure Viewer，可在同一工作区内查看 AlphaFold 预测结构并与智能体共享 3D 视觉状态。
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2026年10月15日,Google DeepMind 展示其智能体开发平台 Google Antigravity 如何加速抗菌肽(AMP)的发现。据官方介绍,该平台把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中,并借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白质。文中展示生物学家用该平台找到一个对呼吸道感染病原体有预测活性的新型抗菌肽候选物,该候选物目前正在进行湿实验验证。Antigravity 还内置 Biomolecular Structure Viewer,可在同一工作区内查看 AlphaFold 预测结构并与智能体共享 3D 视觉状态。后续报道称,该平台已发现一种新型抗菌肽候选分子,预测其对呼吸道感染病原体具有活性,目前正进行湿实验室验证。
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Google DeepMind 与新加坡政府科技局（GovTech）合作推出端侧诈骗检测模型，基于轻量级 Gemma 微调，可在普通智能手机上本地运行。模型采用两级流水线，先用轻量分类器筛查消息，再用微调后的 Gemma 分析更大范围对话上下文，检测到操纵性对话模式时在设备上实时提醒用户。训练在 GovTech 管理的 GCP 环境中完成，数据经匿名化处理，不含私人或可识别个人信息，该成果在新加坡国际网络周（SICW 2026）上展示。
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2026年10月14日,Google DeepMind与新加坡政府科技局(GovTech)合作交付一款端侧诈骗检测模型,该成果在新加坡国际网络周(SICW 2026)上展示。据Google DeepMind介绍,模型基于轻量级Gemma微调,可在普通智能手机上本地运行,采用两级流水线:先用轻量分类器筛查消息,再用微调后的Gemma分析更大范围对话上下文,检测到操纵性对话模式时在设备上实时提醒用户。训练在GovTech管理的GCP环境中完成,数据经匿名化处理,不含私人或可识别个人信息。目前尚无后续发展事实。
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Google DeepMind and the Government Technology Agency of Singapore (GovTech) 交付 on-device scam detection model
English translation is being prepared.
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Google DeepMind 公布 Gemini 4 Argon 的安全与防护方案，并开始向更广泛用户开放该模型，同时扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。在网络安全测试中，Argon 解决了全部 12 个端到端模拟网络攻击场景，上一代为 5 个；在对抗测试集上违规请求减少近一半。防护采用输入筛查、激活探针内部监测和持续监控三层实时机制，在 Gray Swan 的间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
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NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供全球科学家免费使用。这些结构由 AlphaFold2 推断，并用 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 优化以扩展到数千个病毒蛋白质组。NVIDIA 同时开源生成该数据集的 BioNeMo Structure Prediction Pipeline，其中约 30% 的蛋白相互作用此前未在 Protein Data Bank 中记录。
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Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个可搜索的数据库，用于预测全部 90 亿种可能的单字母 DNA 变异带来的影响。Demis Hassabis 表示，继 AlphaFold 绘制蛋白质宇宙之后，该工具转向绘制人类基因组，帮助科学家更好地理解疾病，并面向学术研究免费开放。
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Google DeepMind 于 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas，这是一个用 AlphaGenome 模型预先算好全部 90 亿个人类基因组单碱基变异的在线预测库，数据集约 1 PB，供非商业研究免费使用。Atlas 让科学家无需写代码或自行运行模型即可查询单个变异，并新增一个单数值影响分数，可快速判断变异是否可能重要。团队通过模型蒸馏、GPU kernel 优化和消除冗余计算把速度提升约 80 倍；DeepMind 指出该预测仍有局限，例如部分增强子调控距离超出模型 100 万碱基对的视野。
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Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出智能体视频理解功能，模型可动态扫描视频片段，token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。该功能已在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Gemini API 中上线，支持视频上传和 YouTube 视频，按标准 token 计费且不额外收费。相比固定 1 FPS 的静态处理，它结合模型推理与原生视频工具，按需检索画面、音频和转录文本，后续还将接入 Gemini 应用和 YouTube 的 Ask YouTube 功能。
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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。
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Google DeepMind 推出 Gemini for Science，包括 Google Labs 的三款实验性工具，以及 Google Antigravity 中的 Science Skills。Science Skills 整合超过 30 个生命科学数据库和工具，可将部分结构生物信息学及基因组分析从数小时缩短至数分钟；实验工具自即日起逐步开放申请。
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Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020 全球森林类型地图。该地图把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型,并作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型,以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入;在 9000 多个随机抽样点验证中,森林类型判对率 90%,森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放,可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。目前尚无后续发展。
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Google DeepMind 展示 用 Google Antigravity 发现新型抗菌肽候选
English translation is being prepared.
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Google DeepMind 发布 740M开放多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2
English translation is being prepared.
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2026年10月6日,Google DeepMind发布开放权重多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一向量空间,参数量740M。据Google Developers Blog介绍,文本权重在Google Pixel 11 Pro上仅需约191MB活跃内存,完整多模态模型约567MB,无需训练数据或微调即可作为端侧决策引擎,实现毫秒级零样本意图路由;Google AI Edge Gallery新增Instant Media Search和Video Moments Finder演示,未来数周内该模型将通过ML Kit以服务形式登陆Android并支持NPU加速。据Google DeepMind介绍,该模型采用Apache 2.0许可,在MTEB Code上从68.76提升到78.68,支持8K token上下文窗口,权重已在Hugging Face和Kaggle开放下载。10月6日,Georgi Gerganov宣布llama.cpp对EmbeddingGemma 2提供Day-0支持;10月7日,Simon Willison表示赞赏其采用
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2026年9月30日,Google DeepMind推出SynthID Bio,一种用于AI设计蛋白质的水印技术。据Google Blog介绍,该技术可在AI生成的蛋白质序列和预测3D结构中嵌入不可感知且可验证的水印;实验室测试显示,加水印的设计在多个目标蛋白上与未加水印版本的表现和天然多样性相当,为生物安全和开放科学数据库提供溯源层。10月2日,Sundar Pichai在社交平台提及该技术,称其在科学诚信与生物安全方面迈出重大一步。目前该技术已发布,尚无后续开发事实。
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2026年9月8日,Google DeepMind 开放 AlphaGenome Atlas,这是一个可搜索的数据库,用于预测全部 90 亿种可能的单字母 DNA 变异带来的影响。Demis Hassabis 表示,继 AlphaFold 绘制蛋白质宇宙之后,该工具转向绘制人类基因组,帮助科学家更好地理解疾病,并面向学术研究免费开放。同日另有来源称,该资源为 1-petabyte 开放变异数据库,提供统一的 AVI 突变评分、Web 门户与 AlphaGenome API,以及 Agent skill。目前该故事没有新的发展事实,状态停留在发布与开放阶段。
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