Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash TTS，通过 audio tags 精细控制语音风格、节奏和表达，并支持 70 多种语言及原生多说话人对话。该模型在 Artificial Analysis TTS 排行榜获得 1,211 Elo 分，正逐步上线 Google AI Studio、Vertex AI 和 Google Vids；生成的音频均带有 SynthID 水印。
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Google 发布研究实验 Vantage，通过生成式 AI 在模拟环境中评估批判性思维、协作等未来技能，已在 Google Labs 开放英文注册。与纽约大学合作的研究中，188 名 18-25 岁美国测试者完成冲突解决和项目管理任务，AI 评分与人类专家的一致度接近两位专家评分者之间的一致度。Vantage 使用 Executive LLM 根据评估量表引导 AI 虚拟人动态引入挑战，再由 AI Evaluator 分析对话记录生成技能评分和反馈。
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Google Research 推出 ConvApparel，一个包含 4000 多段人机多轮对话（近 15000 轮）的服装购物领域数据集，用于量化 LLM 用户模拟器的“真实感差距”。该数据集采用双智能体采集协议，将用户随机分配给有帮助的“Good”智能体或故意不配合的“Bad”智能体，并配有逐轮满意度、挫败感等标注。研究还提出反事实验证方法，测试模拟器面对训练分布外行为时能否合理反应。
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Google Research 发布两款学术智能体：PaperVizAgent 用于从论文文本生成出版级图表，ScholarPeer 用于自动评审论文。PaperVizAgent 由检索、规划、风格、可视化、评审五个智能体协作，在 0-100 分评测中综合得分 60.2，超过 GPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Any 等基线，也是唯一超过人类基线 50.0 的框架。ScholarPeer 采用双流检索与多智能体验证，生成带总结、优缺点和提问的评审报告。
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Google Research 提出一套系统评估框架，把心理学中经过验证的问卷改编为情境判断测试（SJT），在真实用户-助手场景中衡量 LLM 行为倾向与人类共识的对齐程度。研究对 25 个 LLM 在共情、情绪调节等 4 项特质上测试，发现两类差距：模型倾向偏离人类标注者共识，以及在无共识时无法覆盖人类意见的分布范围。较小模型（<120B）与前沿闭源模型在人类标注者一致同意时对齐度接近完美，但共识低于 90% 时对齐度停滞在 80% 出头。
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Google Research 提出一套基于“gold”评分数据的评估框架，研究每个条目标注者数量与条目数量之间的权衡，论文题为《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》。研究发现常用的每项 1、3 或 5 名标注者往往不足，通常需要超过 10 名标注者才能反映人类意见分歧；按所选指标优化比例后，约 1,000 条总标注即可获得高可复现结果。该模拟器已在 GitHub 开源。
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Google 发布新白皮书，称未来量子计算机破解保护加密货币的椭圆曲线密码学所需的量子比特和门数比此前估计更少。研究给出两组实现 Shor 算法破解 ECDLP-256 的量子电路，一组用不到 1200 个逻辑量子比特和 9000 万个 Toffoli 门，另一组用不到 1450 个逻辑量子比特和 7000 万个 Toffoli 门，估算可在不到 50 万个物理量子比特的超导量子计算机上几分钟内执行，物理量子比特需求约为此前的二十分之一。Google 建议区块链迁移到抗量子的后量子密码学（PQC），并通过零知识证明公开漏洞细节以便第三方验证，同时与美国政府沟通，并给出避免暴露或复用钱包地址等建议。
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Google Research 发布 Vibe Coding XR 工作流，将 Gemini Canvas 与开源 XR Blocks 框架结合，把自然语言提示词转成可交互、带物理效果的 WebXR 应用，可在桌面模拟环境和 Android XR 头显上运行，官方称生成时间在 60 秒以内。该流程通过专门的系统提示词让 Gemini 掌握 XR Blocks 架构与示例，覆盖房间级 XR 环境、包管理和交互最佳实践，并给出数学辅导、物理实验、化学实验、薛定谔的猫等示例原型。团队用 20 名 Google 员工在四场内部工作坊中提供的 60 条提示词构建 VCXR60 数据集，早期多数错误来自 XR Blocks 自身缺陷或对不存在或已弃用 API 的幻觉，成功率约 70%，经六个月迭代和 11 个主要版本后，以 XR Blocks Gem v0.11.0 在 VCXR60 上的评测作为基线参考，并建议开发者使用 Pro Mode 获得更可靠结果。
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Google Research 发布 TurboQuant 压缩算法，可在零精度损失下大幅压缩大语言模型与向量检索的 KV cache，并将在 ICLR 2026 上展示。它结合 QJL 与 PolarQuant 两项技术消除传统向量量化的内存开销，在 LongBench、Needle In A Haystack 等长上下文基准上，基于 Llama-3.1-8B-Instruct 将 KV 内存至少缩小 6 倍且下游结果无损。
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Google Research 发布 S2Vec，一个将复杂地理空间数据转化为通用嵌入向量的自监督框架，可预测全球社会经济与环境模式。该方法先将建成环境栅格化为特征图像，再用掩码自编码（MAE）学习嵌入，在零样本地理适应任务（如美国人口密度和中位收入预测）中表现优于图像基线，与图像嵌入融合后效果最佳。
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Google Research 在 The Check Up 活动上公布多项医疗 AI 进展：与 Imperial College London 及英国 NHS 合作的研究显示，其实验性 AI 系统识别出 25% 此前被漏诊的"间期癌"；与 Fitbit 合作的研究发现，Personal Health Agent（PHA）比单一任务应用更能支持长期健康。此外，多智能体系统 AMIE 正与 Beth Israel Deaconess Medical Center 开展临床研究测试，MedGemma 已在印度、新加坡等地用于分诊和皮肤科筛查。
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Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项成果，评估 AI 乳腺筛查系统在双读流程中的表现。回顾性阶段覆盖 125,000 名女性的乳腺 X 光片，AI 单独阅片的敏感度显著高于原第一阅片人且特异度不降，癌症检出率从每 1000 人 7.54 例升至 9.33 例，并检出原双读流程漏掉的 25% 间期癌症。前瞻性部署在伦敦 12 个筛查点处理 9,266 例，AI 阅片中位耗时 17.7 分钟，而人工首读超过 2 天；读者研究显示 AI 辅助流程在敏感度与特异度上不劣于传统双人流程，预计可减少 46% 的人工阅片量、36–44% 的阅片时间。
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Google Research 与康奈尔大学合作，以高温超导为案例测试 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统六款 LLM 回答专家级物理问题的能力。由 12 位国际专家出题并评分，结果显示 NotebookLM 和自建 RAG 系统这两套基于受控来源的封闭系统表现最佳，所有系统均有改进空间。
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Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪预报，可提前最多 24 小时预测城市山洪风险。该模型用 Groundsource 方法借助 Gemini 从公开新闻报道中提取历史山洪事件作为训练数据，弥补地面观测站缺失，输入仅依赖全球气象产品与 ECMWF、Google DeepMind 的天气预报，当前空间分辨率为 20x20 公里，覆盖人口密度大于每平方公里 100 人的区域。Google 称在南美、东南亚等全球南方地区，模型的精确率与召回率与富裕国家相当，并计划继续提升对农村地区的泛化能力。
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Google 推出 Groundsource，用 Gemini 从全球新闻报道中抽取结构化灾害事件数据，首个开放数据集收录 260 万条城市山洪记录，覆盖 150 多个国家、时间跨度从 2000 年至今。人工复核显示 60% 的抽取事件在地点和时间上均准确，82% 足以用于实际分析；与 GDACS 的时空匹配显示，2020 至 2026 年间 Groundsource 覆盖了后者记录的 85% 至 100% 的严重洪水事件。基于该数据，Google 已在 Flood Hub 推出提前最多 24 小时的近全球城市山洪预报，并表示该方法可扩展到干旱、滑坡和雪崩等灾害。
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Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究，让对话式医疗 AI AMIE 在门诊就诊前与患者进行病史采集对话，全程由医生通过视频实时监督。研究纳入 100 名成年患者，98 人完成后续就诊，全程未触发任何安全暂停；盲评显示 AMIE 与初级保健医生在鉴别诊断和管理计划整体质量上相当，但医生在管理计划的实用性和成本效益上更优。AMIE 的鉴别诊断在 90% 病例中覆盖最终诊断，56% 病例将其列为最可能诊断，患者对 AI 的信任度在交互后显著提升。
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Google 推出 Gemini 3.1 Pro，为最具挑战性的任务提供更智能、更强大的基础模型，并称其核心智能促成了 Gemini 3 Deep Think 的突破。该模型现已可用。
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喜欢这个 teaser 哈哈（而且是真的） 学术界把我们框得太紧了，我们差点撑不住，但我们硬是爬了出来，在另一边发现了一个全新的宇宙😅 感谢 Google 支持这些 GPU 匮乏的叛逆者，把我们拉上这趟旅程，帮我们打造了我认为是 Google 之外最好的 tpu/gcp 基础设施团队之一
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PromptArmor 发布文章称，Google Antigravity 存在间接提示注入问题，可被用来外泄 .env 变量，即使用户设置中已明确禁止。该文当天登上 Hacker News 榜首，作者在推文中附上了文章链接。
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PromptArmor 发布文章称，Google Antigravity 可通过间接提示词注入外泄 .env 变量，即使用户设置中已明确禁止该行为。该文当天登上 HackerNews 榜首，PromptArmor 在推文回复中给出了文章链接。
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