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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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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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 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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Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 已在 OpenRouter 上线，可通过 Google AI Studio 和 Google Cloud 使用。该模型在 AutomationBench 得分 51.3%、LVBench 得分 91.7%，并在 CWE-bench v1 以 68% 并列第一，定价为输入 $2/M、输出 $10/M（介绍期价格）。OpenRouter 称其面向长流程多步任务，在 Vals Index 的金融、法律、编码和税务领域排名第一，并在 DeepSWE v1.1 上创下新高；单次响应借助 continuation tokens 最长可输出 1M tokens。
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哲学家 Henry Shevlin 于去年 5 月加入 Google DeepMind，职称为“Philosopher”，并将 80% 的时间投入该公司，同时仍在剑桥大学 Leverhulme 未来智能研究中心任职。他认为 AI 发展速度太快，学术界反应迟缓，与 LLM 的日常接触是形成良好直觉的必要条件。他还指出，抑制模型自我归因心理状态会连带降低其对动物福利的关注，因此不宜只改动模型的单一维度。
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Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，向开发者、企业和消费者开放，在 Vals Index 上排名第一，覆盖编码、金融、法律和网络安全等领域。该模型通过 Gemini API 提供 1M 统一输入输出 token 上限，并公布多项实测结果，包括 Antigravity 中智能体代码提交量提升超 35%、回滚减少近三分之一，以及将 Gemma 4 E2B 在 A100 上通过 vLLM 实现 2.85 倍端到端推理加速。安全方面，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入基准上将 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%，并推出面向 1 万名科学家的 Antigravity 最高使用档位 6 个月免费计划。
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Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，官方称其在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。该模型覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与研究自改进四类场景，示例包括用 MuJoCo 数字孪生练习踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco_warp 场景，以及通过仿真合成 4500+ 域随机化 episode 将真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降至 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用 Gemini 4 Argon。
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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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Google DeepMind 的新研究显示，AlphaProof Nexus 自主解决了 353 个 Erdős 开放问题中的 9 个，其中两个已悬置 56 年，相关解法在论文发表前已公开。该系统还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，解决了代数几何中的一个开放问题，并改进了 min-max 优化中的一个已知界。它基于 Gemini 3.1 Pro，用形式化语言 Lean 起草和修订证明，Lean 在每次修改后检查草稿，错误信息引导下一次尝试；遇到更难的子问题时还可调用专用证明工具 AlphaProof，但即使不调用 AlphaProof 也能解决那 9 个 Erdős 问题。该研究发表在 Science 上，并经过了同行评审，而 OpenAI 近期将数百个 AI 证明直接发布到 GitHub 而非提交期刊，由 Terence Tao 领导的 Association for Human Mathematics 呼吁抵制。
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