Google Research 在 ACL 2026 提出 ToolGrad，先由 LLM 生成工具调用链再反推用户查询，用文本"梯度"迭代构建 API 工作流，数据生成通过率接近 100%。基于 ToolBench 的 16k+ API 生成 ToolGrad-500 后微调 Gemma-3（1B、4B、12B），所得模型在 BFCL 上优于 ToolACE、Hammer-2.1-7B，并在未见工具的 OOD 数据集上追平 Gemini、GPT、Claude 等专有模型。
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Gemini API 文档有了新家：https://t.co/M9gkwoTeVo。这是我们让 Gemini 资源对人类和编码智能体都更易获取的第一步。 我们把文档直接移到了 @GoogleAIStudio，这样你就能在一个地方阅读指南、获取 API key 并测试模型。 - 在任意 URL 后加 .md 即可获得 markdown 版本 - Docs MCP：`npx add-mcp "https://t.co/rRFcJjMD5Q"` - Agent Skills：`npx skills add google-gemini/gemini-skills`
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Google Search 的 AI 功能可帮跑者备战比赛：在 AI Mode 中通过 Canvas 工具生成个性化训练计划，连接 YouTube Music 账号定制跑步歌单，并借助包含超 600 亿商品列表的 Shopping Graph 筛选跑鞋、水袋背心等装备。今年“run club”“如何为马拉松训练”等跑步相关搜索量创下历史新高。
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Google 发布 Agent Development Kit（ADK）for Kotlin 1.0 正式版，功能与 ADK 1.0 Core 完全对齐，并面向 Android 提供端侧扩展。该版本支持层级多智能体、上下文压缩、Human-in-the-loop 确认流程、会话恢复，以及通过 @Tool 和 @Param 注解自动生成工具 schema，同时集成 Vertex AI 的会话、RAG 记忆与 Memory Bank 服务。Android 侧可用 LiteRT-LM 和 ML Kit（beta）运行端侧智能体，通过 Firebase AI Logic 编排混合云工作流，并用 Room 与 AppSearch 持久化智能体状态。
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Google Developers Blog 发文介绍 harness 工程中的行为评测方法，主张用离散可观察动作的断言替代只看 Terminal-Bench、DeepSWE 等端到端基准的复合分数。文章建议从开发者直觉和 dogfooding 起步，等智能体能处理自身代码库后再引入评测，并给出三步循环：选定一个失败模式、按任务复杂度写灵活断言、用批量评测跟踪聚合通过率。作者强调行为评测与端到端评测互补，前者用于安全快速迭代，后者验证最终结果。
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Google DeepMind 与 Primordial Soup 合作推出纪录片《Love, Rendered》，用生成模型修复 Burt 和 Ethelle Shatz 年轻时的黑白照片，并通过表演捕捉模型将其当下的微表情与举止映射到年轻形象上，重建两人从未被拍摄的相遇场景。用户也可在 Gemini app 中上传老照片，让 Gemini 修复并上色。
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Google Search 推出 Live Game Feed，搜索进行中的比赛即可看到实时回放、逐球更新、社交评论、视频集锦和 AI 洞察，该功能已在美国移动端英文上线。Search 还新增比赛轮播、传球达阵和冲球码数等球员数据，并支持关联 Yahoo Fantasy 或 Sleeper 账号，通过 AI Mode 获取阵容建议。
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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 Cloud 的 Gemini Enterprise 开发者体验（DevEx）Program 通过 Program Sprints 在不使用内部凭证或捷径的情况下走查开发者工作流，本轮聚焦智能体治理，梳理出从配置受治理的智能体身份、注册到 Agent Registry、绑定 Agent Gateway，到应用 IAM/IAP 与 Semantic Governance 策略、启用 Model Armor 并验证执行的 5 步流程。团队据此修复了文档与集成摩擦，包括明确启用 Identity-Aware Proxy API 为硬性要求、将 Model Armor 扩展示例改为默认安全（fail-closed）、自动放行 Google 托管平台 API，并补充 Private Service Connect 与私有 Cloud DNS 配置指引。
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Google Research 利用 UK Biobank 与 Biobank Japan 数据评估跨人群多基因风险评分（PRS）迁移学习效果，发现从欧洲队列迁移学习在目标人群样本量极小时（如 5,000 例）能提升预测精度，但当目标人群样本量超过 15,000 例后反而会降低精度。该交叉点因性状而异：遗传相关性高的“保守”性状可受益至 25,000–40,000 例以上，而 HDL、LDL、血糖等人群特异性强的性状交叉点更早。
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Google Research 与 HHMI Janelia 等机构合作，在 Cell 发表完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱，包含超 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，为迄今神经元数量最多的脑图谱。该图谱涵盖相当于脊髓的腹神经索，经人工校对后可通过开源工具 Neuroglancer 查看和下载，并与雌性果蝇图谱互补，用于研究求偶与攻击行为的生物学机制。
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Google 推出 Managed Agents，让 Gemini 3.8 Flash 通过单次 API 调用获得专属远程沙箱，便于在智能体环境中试用。沙箱支持 Python、Node.js、Git 和 Bash，具备完整网络访问与控制能力，并支持 Google Search、Function Calling 或 MCP，以及用于持久化工作的文件系统、后台运行和 Cron 触发。用户可在 Google AI Studio 免费层试用。
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Meta 发布 Muse Spark 1.3（Max），Google 推出 Gemini 3.8 Flash，两款模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。
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Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，这是其目前最先进的全球天气 AI 模型，直接学习实时地球静止卫星数据，每小时生成一次预报，最高分辨率达 5 公里，整体比上一代 WeatherNext 2 的 25 公里网格、6 小时更新清晰约五倍。模型还针对可再生能源提供 100 米风速、云量和太阳辐射预测，降水预报在中期全球评估中对 IMERG 的 CRPS 提升最高 60%。该模型已接入 Google Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform 和 Cloud。
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Google 发布 Gemini 3.8 Flash，这是不到一个月内的又一次升级，同时推出新的 Gemini 3.8 Flash Cyber，官方称其推进了网络防御的前沿。Demis Hassabis 表示更多模型与网络安全工作细节见博客。Logan Kilpatrick 称该模型在智能体与编码能力上有提升，是 6 周内第三次更新的 Flash 模型。
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Google 在 2023 年 7 月发布 RT-2，把多模态 LLM 训练成直接输出机器人动作的视觉-语言-动作（VLA）模型，其泛化能力来自网络规模的视觉-语言预训练。此后 Google、Nvidia、Hugging Face、小米、字节跳动、智元等相继推出用扩散或流匹配生成动作块的 VLA 模型，Physical Intelligence 则通过强化学习、子目标图像和长短期记忆把机器人能力推向折衣服、做咖啡等长任务。作者认为 VLA 与世界模型之争尚无定论，最终胜出的可能是两者的混合架构。
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Google AI Developers 展示了用 Gemini 3.8 Flash 与 ThreeJS 在 Google AI Studio 中构建的交互式 3D 可视化工具，用于测试该模型的复杂推理能力。该模型能为硬件设备生成比例真实的拆解图，自动把设备分解成多个图层，用户可通过拆解滑块展开并查看各层结构。官方同时给出了开始使用 3.8 Flash 的链接。
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Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全伙伴提供受限访问，首批开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 组合，用于自主发现、验证并修复漏洞。官方称该组合可在数分钟内生成经过验证、可直接部署的补丁，运营成本远低于传统前沿模型，目前已有超过 650 家全球伙伴参与。参与机构需遵守严格操作标准，包括仅限内部网络安全、事件响应或渗透测试团队使用，并部署多因素认证等防护措施。
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Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全伙伴提供受限访问，首批开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型与 CodeMender harness，用于自主发现、验证并修复漏洞。Google 称该组合能以远低于传统前沿模型的运行成本，在组织自有安全云环境中于数分钟内生成可部署的验证补丁，而非数周人工修复。目前已有超过 650 家全球伙伴参与，参与者需遵守仅限内部网络安全、事件响应或渗透测试团队使用并启用多因素认证等运营标准。
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