Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，支持实时空间推理、多步任务规划和多机器人协作，可通过 Gemini API、Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。相比 ER 1.6，新模型能通过连续视频流跟踪任务进度并实时纠错，在进度分类任务上达到 57.4% 准确率，在 moment-finding 任务上达到 91.3% 准确率和 0.96s 平均绝对距离。官方还展示了其编排 Boston Dynamics Spot 的导航与机械臂 API 完成取物，并支持 Apptronik Apollo 2 与 Franka F3 Duo 协作，代码已在 GitHub 开源。
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Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，在音乐性、歌词和人声质量上有明显提升，即日起在 Google Flow Music 中上线。官方称该模型旨在帮助用户创作更丰富的曲目，并提供创作控制。
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xAI 推出 Grok 的 Google Workspace 插件，在 Sheets、Slides 和 Docs 中把 Grok 放在当前打开的文件旁边。在 Sheets 中它可依据表格内容回答问题并标注引用的单元格，还能写入和填充公式、插入图表、在假设变化时重跑场景；Slides 中可把大纲变成可编辑的演示文稿并沿用原有主题，Docs 中可把草稿整理成带标题和列表的结构化文本。该插件免费，从 Google Workspace Marketplace 一次安装即可覆盖三个应用，同时也提供 Microsoft 365 版本。
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一份关于 AI 如何在 Google 各产品中被使用的非常有用的概览。 能更深入了解全球 AI 采用情况，来补充我们在 Anthropic Economic Index 中看到的内容，这很好。 这项工作帮助我们所有人理解 AI 的经济影响。
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Google Cloud 基于 Arm Neoverse V2 自研的 Axion 服务器 CPU 已落地 C4A 与 N4A 实例，官方称 C4A 相比 x86 的 C4 实例性价比最高提升 65%、每瓦性能提升 60%。N4A 在 SPECrate2017 整数测试中性价比优于 x86 N4 实例 105%，Nginx 反向代理场景提升 90%，SPECjbb2015 Java 负载提升 85%。C4A 于 2024 年 10 月可用，N4A 于今年 1 月可用，均通过 Titanium DPU 卸载网络与存储虚拟化。
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Google Research 发布研究论文 SymptomAI，用 Gemini Flash 2.0 驱动的对话式智能体完成端到端症状问诊与鉴别诊断（DDx），并在 n=13,917 的全国随机研究中与真实临床医生的评估对比。由三名认证临床医生盲评，超过 50% 的案例中临床医生更偏好 SymptomAI 生成的 DDx，且 SymptomAI 的 DDx 更常包含参与者事后从医疗提供者处获得的真实诊断。研究还发现，主动追问的智能体策略显著优于无提示的 Base 条件，且 SymptomAI 诊断出的呼吸道感染与参与者 Fitbit 在问诊前数日的生理信号变化相吻合。所有诊断与标签仅用于研究分析，不构成确诊或官方医疗评估。
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Google Research 在 Nature 发表研究，将强化学习与量子纠错结合，让自主智能体从量子错误检测事件中学习，在计算过程中持续调节数千个控制参数，抵抗漂移。在 Willow 超导处理器上人为注入控制参数漂移后，该方案将纠错码的逻辑稳定性提升 3.5 倍，延长了处理器作为可靠量子存储的时间。
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Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布，向 Genesis Mission 研究人员提供 4000 万美元的 AI tokens 和云 credits，并向 DOE 国家实验室数万名用户提供为期一年的 Gemini for Government 席位与 tokens。PNNL 的 Dr. Henry Kvinge 正用 AlphaEvolve 探索复杂数学系统；NLR 的 Dr. Steven R. Spurgeon 将 Gemini 部署到仪器中，把显微镜校准时间从 90 多分钟缩短到约 13 分钟（快 8 倍），手动对焦步骤从最多 50 步减到 2 步。
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Google 发布 3 款 Gemini 新模型：3.6 Flash 在编码上更快、更便宜、更精准，3.5 Flash-Lite 以 350 tokens/s 成为该系列最快，3.5 Flash Cyber 可自行发现并修复安全漏洞。三款模型即日起在 AIS 和 API 中提供。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞。该模型以限量试点形式通过 CodeMender 向政府和可信合作伙伴开放，后续逐步扩大范围。在 V8 JavaScript 引擎测试中，它发现 55 个已确认的独立问题，高于主线 3.5 Flash 的 47 个和 Claude Opus 4.6 的 36 个，其中 10 个为另外两个模型未发现的问题。
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Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 认为，基础模型可以学习语言之外复杂系统的底层规律，未来十年的进展将更多来自世界、机器人、生物和天气等领域。她以 DiffusionGemma 的文本扩散机制、Genie 世界模型及机器人训练为例，说明整块生成、自适应计算和模拟交互数据如何支持推理与具身智能。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全漏洞的 3.5 Flash Cyber。3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上输出 token 比 3.5 Flash 少 17%，定价为每百万输入 token 1.50 美元、每百万输出 token 7.50 美元，并配备 CBRN 与网络攻击滥用的 Frontier Safety 防护。3.5 Flash-Lite 以 350 output tokens/s 运行，定价每百万输入 token 0.3 美元、每百万输出 token 2.5 美元，在 Terminal-Bench 2.1 上从 3.1 Flash-Lite 的 31% 提升至 54%；3.5 Flash Cyber 基于 3.5 Flash 微调，将通过 CodeMender 以限量试点形式仅向政府和可信伙伴开放。3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 即日起可用，Gemini 3.5 Pro 正在与伙伴测试，Gemini 4 已启动预训练。
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Google Quantum AI 团队在 Nature 发表研究，用强化学习让量子计算机在检测到错误时实时调整控制参数，无需停机重校准。该方法在 Willow 超导量子芯片上使逻辑错误率稳定性提升 3.5 倍、错误率降低约 20%，智能体可管理超过 1000 个控制参数，数值模拟中可达 40000 个。研究团队称这为容错量子计算提供了更智能的控制路径。
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欧盟委员会宣布两项规格决定，要求 Google 允许第三方 AI 助手在 Android 上被语音激活并代用户操作应用，同时向其他搜索引擎和 AI 聊天机器人共享经匿名化处理的搜索数据。Google 全球事务总裁 Kent Walker 称这些决定会削弱隐私与安全护栏，并指出搜索数据仅做假名化而非完全匿名。搜索数据共享要求自 2027 年 1 月起生效，AI 互操作部分自 2027 年 7 月起生效。
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Google Research 在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中证明，扩散模型的创造力源于神经网络学习到的是被“平滑”过的 score function，而非完美版本。权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非记忆训练集。
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Google Research 发布 SensorFM，一个在超一万亿分钟、来自 500 万人的多模态传感器数据上预训练的可穿戴健康基础模型。它通过缺失感知的掩码重建学习通用生理表征，可迁移到 35 项健康预测任务，最大模型 SensorFM-B 相比最小版本重建损失降低 31%，分类任务平均提升 9% AUC、回归任务提升 21% Pearson 系数。研究还用 LLM 智能体自动构建预测头，并将其接入 Personal Health Agent，临床医生盲评显示加入 SensorFM 预测后各维度评分显著提升。
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Google Research 在 Nature Cities 发表首个大规模真实世界研究，通过修改 Google Maps 算法，将约 2% 的行程引导至耗时相近的替代路线，在 10 座美国城市测试 6 个月。结果显示目标路段行驶速度中位数提升约 2%，燃油消耗率中位数下降 0.5% 至 1.0%，每座城市每年可减少数千吨 CO2e 排放。
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Google DeepMind 研究负责人 Vivek Natarajan 介绍了 AI co-scientist 与 AMIE，利用自博弈、搜索和多智能体辩论辅助科研假设生成与医疗诊断。AI co-scientist 的候选药物在人体肝脏类器官实验中将 TGF-beta 诱导的染色质损伤降低超过 91%；AMIE 在模拟问诊中匹配或超过医生，并在受监督的早期可行性研究中未触发预设安全中止。
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Google Research 将建筑级屋顶反射率数据集扩展至 9 个国家 50+ 全球城市，并通过新的高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 开放访问。该方法融合 Sentinel-2 卫星数据与 30 厘米分辨率商业影像，将反照率制图分辨率从 10 米提升至 30 厘米，验证 RMSE 仅 0.04；建模显示针对性冷屋顶规划可使全球城市极端高温降低最多 0.5°C。该研究发表于 Nature Communications，并与世界资源研究所（WRI）合作完成。
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Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和复杂特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。模型完全基于数亿个由结构因果模型生成的合成数据集训练，采用融合 TabPFN 与 TabICL 的混合架构。TabFM 已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，并上线 Google Cloud BigQuery；在 TabArena 的 38 个分类和 13 个回归数据集上评测。
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