Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其为最强模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一，并在 SEC-bench Pro（88.2%）、ExploitGym（54.8%）和 CWE-bench（71.0%）上取得领先。该模型面向长程工程任务，内部团队曾让其连续运行数天排查并修复大型代码库中的隐蔽缺陷，WebDev Arena 上提升 89 elo 至第 4 名（1768）。Carbon 本周起先向部分网络安全防御人员开放，再通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，之后才面向开发者、企业和消费者；介绍期后价格为每 1M 输入 token 4 美元、每 1M 输出 token 20 美元。
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其为最强模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一，并在 SEC-bench Pro 取得 88.2%、ExploitGym 取得 54.8%、CWE-bench 取得 71.0%。该模型面向长程工程任务，内部团队曾让其连续运行数天排查并修复大型代码库中的隐蔽缺陷，WebDev Arena 上以 1768 分升至第 4。Carbon 本周起先向部分网络安全防御者开放，再通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，之后才面向开发者、企业和消费者；介绍期后价格为每 100 万输入 token 4 美元、每 100 万输出 token 20 美元。
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Google DeepMind 与多所顶尖高校的新论文显示，测试中表现最好的 AI 智能体解出了 50 道未公开研究级理论物理题中的 49 道，每题约相当于领域专家一天的工作量，单题成本低于 3 美元。这些题目由专家从自身研究中提供，智能体独立作答，分联网与不联网两组，仅按最终数值答案评分。GPT-6-Astra 在 Codex 中联网解出 49 道，它与 Opus 5.5 在 Claude Code 中不联网各解出 46 道，去掉联网后准确率变化很小，作者据此认为模型可能已记住大量物理文献。
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Google DeepMind 新论文发现，同一个 AI 助手在部分员工眼中是救星，在另一些人眼中却是压力源，原因是它会未经请求就自行行动。该智能体在一家大型科技公司的 20 多个团队中运行了 5 个月，研究者访谈了 17 位用户；它把过期文档当作最新内容、在 16 个 bug 上标记了一位 VP、在作者准备好之前分享了海报草稿，还误读了讽刺语气。部分用户称其为救星，另一些人则感到被监视，并把敏感讨论转移到没有智能体的聊天中；主动选择该智能体的团队会原谅它的早期错误，而觉得它是被强加的人则不会。作者建议在部署智能体时取得团队同意、分离权限，并提供便捷的操作撤销方式。
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谷歌 DeepMind 让四个 Gemini 4 Argon 组队从零开始玩《我的世界》，在现实时间 27 小时后击败末影龙，过程中死亡 605 次、编写 2700 多个程序、共 6.33 万行代码。四个 Agent 没有人类编写的程序可依靠，砍树、挖矿、做装备都要自己写代码并测试，还会互相共享经验、通报队友死亡位置。文章同时回顾了从 2016 年 Malmo 平台、2019 年 MineRL 挖钻石比赛到 2022 年 OpenAI VPT、2023 年 Voyager 等用《我的世界》研究 AI 的工作。
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英国宣布将设立国家级AI生物安全实验室，由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持，政府为此投入1亿英镑，OpenAI和Anthropic另提供价值最高达2亿英镑的AI模型调用额度。该实验室被官方称为全球首个专门从事AI生物安全的机构，将利用AI侦测和监控生物安全威胁，并与Google DeepMind及生命科学企业Basecamp Research合作，具体职能架构尚未完全公开。此次一揽子举措还包括向英国AI安全研究所追加1.2亿英镑、向筹建中的英国AI经济研究所增拨2300万英镑。
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英国内阁办公厅宣布，英国将设立国家级人工智能生物安全实验室，用于侦测和监控生物安全威胁，由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持。英国政府将为此投入1亿英镑，OpenAI和Anthropic另提供价值最高达2亿英镑的AI模型调用额度，实验室还将与Google DeepMind及生命科学企业Basecamp Research合作。公告同时包括向英国AI安全研究所追加1.2亿英镑、向筹建中的英国AI经济研究所增拨2300万英镑。
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Alex Heath 转述 Sundar Pichai 对 Demis Hassabis 卸任 DeepMind 负责人、Jeff Dean 离开 Google 的解释。Pichai 称这是人员长期投入后的自然演变，并提到 Jeff Dean 将去做 Discovery Loop；他表示前沿模型开发已成为从数据、算力到算法和团队管理的高强度规模化工作，而 Hassabis 希望把更多时间投入安全推进前沿以及用 AGI 解决其他问题，AlphaFold 和 Isomorphic 是这类应用的例子。
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谷歌 DeepMind 发表论文《A team of Gemini 4 Argon agents beats Minecraft》，四个 Gemini 4 Argon 编程智能体在随机生成的《我的世界》生存世界中自主分工，累计死亡 605 次、编写 2783 段程序，用 27 小时 14 分钟击败末影龙。实验使用 Minecraft Java 版 1.20.4、Easy 难度、随机地图且不开作弊，智能体通过 Mineflayer 读取环境并编写 JavaScript 指挥角色，全程约 24000 次模型调用、13.5 亿输入 Token，其中 91% 来自上下文缓存。作者指出约 22% 的游戏程序出现错误、服务器重启 6 次，论文未通过多次随机地图重复测试证明稳定通关，按优惠 API 价格估算通关成本约 520 美元。
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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，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 与剑桥的新论文显示，一个基于 Gemini 的智能体能够自主发现新数学，为 11 台此前没有分析记录的 Busy Beaver 图灵机找到并给出精确规则。该智能体在模拟器中测试边界情况、起草非形式化证明，再在 Lean 证明检查器中完成证明，相关规则均通过 Lean 验证。论文称这体现了 AI 从回答人类提出的数学问题走向开放式发现。
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Google DeepMind 新论文发现，自进化智能体在编辑系统提示词、记忆或技能文件来学习新任务时，会遗忘此前已掌握的任务。团队在话题、工作流或领域不断变化的任务流上测试了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness，其中 GEPA 学得最多，平均每块提升 6.2 分，但在其他任务上损失也最大，为 4.3 分；它学会向用户追问缺失信息后，后续任务块改写了这条规则，15.5 分的增益降至 2.5 分。作者建议，若智能体会自行修改提示词或记忆，应把任务专属规则分开存放，并在每次更新后重测旧任务。
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由前 Google DeepMind 研究负责人、AlphaGo 共同创造者 Thore Graepel 联合创办的伦敦 AI 公司 Metis Reasoning 正式成立，寻求一条区别于 Anthropic 和 OpenAI 前沿模型的算力高效路线，据信初期融资数千万美元。公司团队共 12 人，涵盖研究者、数学家、机器人专家和技术创业者，认为 LLM 在推理上存在根本局限、结果难以验证且缺乏审计轨迹，其方法更可验证、更稳健也更安全，并称已在前沿推理问题上以远低于前沿模型的成本取得一些积极结果。Metis 尚未公布首个 AI 模型的发布时间。
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Google DeepMind 的自动数学证明系统 AlphaProof Nexus 登上 10 月 8 日的《Science》，在 353 道悬而未决的 Erdős 问题中自主解出 9 道，其中两道自 1970 年悬置至今。系统由 Gemini 3.1 Pro 用 Lean 起草证明、编译器逐行校验并反馈迭代，每道题推理开销为几百美元。论文的消融结果显示，去掉子代理锦标赛等复杂结构、只保留大模型加 Lean 反馈的简版系统同样能解出这 9 道题，只是最难的几道更烧钱。
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Google DeepMind 发布技术演示，生物学家使用其智能体开发平台 Antigravity，在肺炎链球菌中识别出一个新型抗菌肽候选物，该候选物正接受湿实验验证。演示中研究者负责科学策略，智能体负责跨数据库检索、结构分析与文献综合，界面显示使用 Gemini 3.8 Flash 模型。候选物为 Lactococcin 972 家族的 97 个氨基酸肽段，经 BLAST 比对未发现人工审阅蛋白中的同源序列，AlphaFold 结构比对与基因簇上下文均支持其预测。DeepMind 同时推出嵌入 Antigravity 的 Biomolecular Structure Viewer，并称向 1 万名科学家免费开放 Gemini 4 Argon 最高使用档位。
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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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Google DeepMind 正式上线通用物理推理模型 Gemini 4 Argon，并发布与 Apptronik Apollo 人形机器人合作的演示视频，机器人仅观看一段掷沙包示范视频后反复练习，最终连续投中 7 次。该模型具备视觉语义推理、物理理解和代码生成能力，可用于机器人控制、仿真环境构建、物理数据分析和动作优化，在纯推理模式下 ERQA 基准得分达 87%。演示还覆盖从机器人视角、人类视角视频及手绘草图生成 MuJoCo 仿真环境，以及用仿真数据把真实机器人抓取成功率从 56% 提升至 75%。
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Google DeepMind 主席兼联合创始人 Demis Hassabis 在都柏林国际 AI 峰会上表示，AI 有望在气候建模、天气预测、核聚变等离子体约束、超导材料、电池和太阳能材料等方面带来突破，从而帮助解决气候问题。他提到本周 Google 新 Gemini 4 Argon 模型的推出，以及 OpenAI 宣称解决 Navier-Stokes 方程的争议，但整场对话未提及 AGI。
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Google DeepMind 和 Google Cloud 将向最多 200 名欧洲顶尖科研人员提供前沿模型直接访问权限，以及 300 万美元算力额度。研究人员可使用 AlphaFold 3、WeatherNext、AlphaGenome、AlphaEvolve 和 AlphaEarth Foundations 等科学工具，并通过欧盟 RAISE 计划获取这些资源，以缓解欧洲科学家面临的算力缺口。
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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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