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  1. 事件5 条新闻 · 2 个事实

    谷歌发布Gemini 3.5 Flash

    2026年5月19日,Google DeepMind发布Gemini 3.5系列,率先推出Gemini 3.5 Flash模型。据其介绍,该模型在Terminal-Bench 2.1获得76.2%,输出速度为其他前沿模型的4倍,已全面开放,并成为Gemini应用和全球搜索AI Mode的默认模型;3.5 Pro计划下月推出。5月20日,Google的Noam Shazeer表示,Gemini 3.5的性能与速度组合适合长周期和智能体任务。同日另有消息称,由Gemini 3.5驱动的24/7个人AI智能体Gemini Spark可在文档、日历、幻灯片等应用间工作,关闭电脑后仍继续运行,下周开始推送。

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  2. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    谷歌推出Gemini Omni Flash

    2026年5月19日,Google DeepMind推出多模态视频生成与编辑模型Gemini Omni Flash。据Google DeepMind介绍,该模型可接收图像、音频、视频和文本输入,生成高质量视频,并支持通过多轮自然语言对话进行编辑。该模型正向Gemini app、Google Flow和YouTube Shorts推出,未来数周将通过API面向开发者和企业客户开放;初期音频输入仅支持语音参考,生成视频均含SynthID数字水印。另有报道称,Gemini Omni将Gemini的智能与Veo、Nano Banana的能力结合,支持跨场景角色一致性、文生视频编辑以及动态物理与环境表现,当天开始推送。目前该故事尚无后续发展事实。

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  3. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    谷歌发布Gemini 3.1语音模型

    2026年4月15日,Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 文本转语音模型。据官方信息,该模型可通过 audio tags 精细控制语音风格、节奏和表达,支持 70 多种语言及原生多说话人对话,在 Artificial Analysis TTS 排行榜获得 1,211 Elo 分,并正逐步上线 Google AI Studio、Vertex AI 和 Google Vids,生成的音频均带有 SynthID 水印。目前尚无后续有证据支持的发展。

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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite

    2026年3月4日,Google DeepMind发布Gemini 3.1 Flash-Lite,定位于高吞吐量工作负载。输入材料称,该模型在推理、可靠性和扩展性方面优于Gemini 2.5 Flash,同时成本更低。模型引入thinking levels,可依据任务复杂度调整计算量:高吞吐量任务可不产生思考开销,遇到复杂边缘情况时则可启用相应推理能力。目前故事仍处于活跃状态。

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  5. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Gemini 3.1 Pro正式发布

    2026年2月20日,Google DeepMind发布Gemini 3.1 Pro。此前一周,团队已升级Gemini 3 Deep Think;此次推出的3.1 Pro被称为支撑相关突破的核心智能。Google将其定位为面向高难度任务、更智能且能力更强的基础模型,并表示该模型现已可用。

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星期二

  1. 事实所属事件

    谷歌发布Gemini 3.5 Flash

    2026年5月19日,Google DeepMind发布Gemini 3.5系列,率先推出Gemini 3.5 Flash模型。据其介绍,该模型在Terminal-Bench 2.1获得76.2%,输出速度为其他前沿模型的4倍,已全面开放,并成为Gemini应用和全球搜索AI Mode的默认模型;3.5 Pro计划下月推出。5月20日,Google的Noam Shazeer表示,Gemini 3.5的性能与速度组合适合长周期和智能体任务。同日另有消息称,由Gemini 3.5驱动的24/7个人AI智能体Gemini Spark可在文档、日历、幻灯片等应用间工作,关闭电脑后仍继续运行,下周开始推送。

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    查看事件：谷歌发布Gemini 3.5 Flash

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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Import AI 作者提出无人类参与的 AI 研发可能在 2028 年底前发生

    2026 年 5 月 4 日,Import AI 作者 Jack Clark 提出判断,认为 AI 系统很可能在 2028 年底前实现无人类参与的 AI 研发,即前沿模型能自主训练出自己的后继版本,他给出的概率是 60% 以上,2027 年前实现的概率约为 30%。他依据公开数据梳理证据链:SWE-Bench 从 Claude 2 的约 2% 升至 Claude Mythos Preview 的 93.9%,METR 时间跨度从 2022 年 GPT 3.5 的约 30 秒升至 2026 年 Opus 4.6 的约 12 小时,CORE-Bench、MLE-Bench、PostTrainBench 以及 Anthropic 的模型训练优化任务也显示 AI 在核心研发环节快速进步。他认为 AI 目前尚不能提出颠覆性新想法,但 AI 研发大量属于可自动化的工程性工作,且 OpenAI、Anthropic、DeepMind 及多家初创公司都在明确追求自动化 AI 研发。目前尚无后续发展事实。

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