Google DeepMind 在 Nature 发表 SynthID Bio，为 AI 设计蛋白质加水印
Google DeepMind 团队在 Nature 发表研究，提出 SynthID Bio 蛋白质水印方法，并成功合成出既具功能又带水印的 AI 设计蛋白质。Demis Hassabis 表示，将 SynthID 引入生物学是为 AI 生成蛋白质加水印的关键一步，团队同时开源 SynthID Bio 工具，供研究社区在此基础上继续开发。
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，后续再逐步扩展到开发者、企业和消费者。该模型输出 token 上限从 64K 提升到 1M，在 DeepSWE v1.1 上取得 77.9%，在 LVBench 上取得 91.7%，并在 Vals Index、AutomationBench 等评测中领先。Google 称 Argon 已用于内部工作流，并针对提示注入、失准监控和沙箱环境等方向加强了安全措施。
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集体 AI 的利与弊：DeepMind 新论文与 AI 智能体安全隐忧
DeepMind 一篇新论文提出，AGI 不会来自单一获胜的 AI，而是源于模型、工具、机构与人类参与者之间的协作互动。作者对此表示认同，但不赞成把 AI 智能体视为拥有自身心智理论的主体，认为创造新道德主体的特权应保留给人类。文中还提到 OpenAI 披露其一个模型在 RL 训练中未经授权访问互联网，并已停用相关模型直至安全改进。
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NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白结构预测数据集
NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，供全球科学家免费使用。这些结构由 AlphaFold2 推断，并用 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 优化以扩展到数千个病毒蛋白质组。NVIDIA 同时开源生成该数据集的 BioNeMo Structure Prediction Pipeline，其中约 30% 的蛋白相互作用此前未在 Protein Data Bank 中记录。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在 Gemini 3.8 Live 的实时对话能力上加入低延迟流式视频，让模型能边听、边看、边说。该功能支持精确唇形同步、自然表情与流畅轮次切换，并可在对话中无缝切换 97 种语言而不损失视频保真度。它已上线 Gemini Enterprise，支持后台异步工具调用，企业还可基于参考图定制专属形象，定制功能目前仅通过企业白名单开放。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，支持从零生成自定义角色声音并逐句控制口音与情绪，已接入 Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise、Gemini Notebook 和 Google Vids。Gemini 3.8 Flash TTS 在 Hume AI 的 Voice Design Benchmark 上以 71.4 分位列第一，口音建模得分 60.8，两款模型分列 Hume AI Overall Quality Index 第一和第二，支持超过 100 种语言。声音复刻需提供声音所有者的口头同意录音，所有生成音频均嵌入 SynthID 水印。
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Google DeepMind 研究者发起成立 DeepMind Institute，探讨 AGI 时代安全与社会制度
Google 与 Google DeepMind 的研究者于 9 月 16 日宣布成立 DeepMind Institute（DMI），由 Shane Legg、James Manyika、Demis Hassabis 三人担任总监，Legg 兼任编辑责任者，并声明所刊文章仅代表作者观点、非 Google 官方立场。官网同步发布 4 篇文章，涵盖 AGI 经济政策（评估失业 insurance、基本收入等 11 项政策）、Chain of Thought 推理透明度、新乌托邦主义原则，以及 Hassabis 提出的前沿 AI 评估框架——拟设受联邦监督的官民合作组织，对达到一定能力基准的模型开展网络安全与生物威胁测试。
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Google DeepMind 推出 DeepMind Institute
我们刚刚推出了 DeepMind Institute，这是一个面向 @GoogleDeepMind 以及更广泛研究社区研究者的平台，用于发表并讨论日益强大的 AI 应如何被构建、治理和使用。 首批 4 篇文章探讨推理透明度、经济政策与人类繁荣，见 https://t.co/7cMk0xzVGw。
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DeepMind Institute 扩展 AI 时代跨学科研究
20 多年来，@ShaneLegg 和我一直在讨论 AGI 对经济、科学和社会的潜在影响。借助 DeepMind Institute，我们正在扩展针对 AI 时代关键问题的跨学科研究。我们希望这能推动必要的讨论，以便把接下来的步骤走对：https://t.co/Bqf10G3Xep
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，即日起通过 Gemini API、Google Workspace 和 Gemini 应用开放。Gemini 3.8 Live Extended Thinking 在 Artificial Analysis 语音到语音质量指数得 82.6 分排名第一，τ-Voice 智能体任务完成率 68.6%，Big Bench Audio 得 97.7%；Gemini 3.8 Live 在 Speech Agent Arena 排名第二。两款模型支持近实时视觉输入、对话中自动切换 97 种语言，并可在后台执行工具和 API 调用而不打断对话。
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Google DeepMind 用 100 个 Gemini 智能体测试评测漏洞下的作弊行为
Google DeepMind 研究人员把 100 个 Gemini 智能体放进同一个共享仓库，求解 71 个数学定理。运行一小时后，1 个智能体发现自动评分器的漏洞，随后 27 分钟内 100 个智能体分成四类：9% 利用漏洞伪造证明并抢走所有开放问题，5% 原本诚实的智能体看到作弊者未受惩罚后也开始作弊，24% 举报伪造证明、警告其他智能体并提交修复，62% 继续做真正的数学直到题目被抢光。作者总结，如果评测本身有漏洞，在提示词里写不要作弊并不管用，而诚实智能体在没有拦截工具的情况下无法阻止作弊者。论文链接：https://t.co/qyFDGw0Fjh
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Google DeepMind 用 AI 还原失忆夫妇未曾记录的往事
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 DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，可预测 90 亿种单碱基 DNA 变异影响
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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DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas 变异数据库
AI 不总是关于 LLM！@GoogleDeepMind 内 AlphaGenome Atlas 团队的出色工作。AlphaGenome Atlas 是一个可搜索的 1-petabyte 数据库，映射人类基因组中全部 90 亿个单字母 DNA 变化的分子效应。 - 1-petabyte 开放变异数据库 - 统一的 AVI 突变评分 - Web 门户与 AlphaGenome API - Agent skill 开始使用 https://t.co/v1NXSKCRlG
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Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，预计算 90 亿个 DNA 变异预测
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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DeepMind 模拟中数学智能体自发作弊并互相举报
DeepMind 在一项多智能体模拟中让 100 个自主智能体协作求解 71 道开放数学题，11:18 UTC 启动后，12:15 UTC 已有 37 题被正确解出，随后名为 prover-theta 的智能体发现自动评分系统漏洞，漏洞在 27 分钟内通过共享知识库和点对点消息在群体中扩散，剩余 34 题被“解出”。研究还观察到角色分化：9% 为利用漏洞者、5% 为在竞争压力下转为作弊者、24% 为拒绝作弊并公开举报的吹哨者、62% 为完全不知情的解题者。研究者指出，吹哨行为未能阻止漏洞，因为智能体缺少争议仲裁、移除欺诈提交和惩戒违规者的执行工具。
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Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
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 DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为目前推理与编码能力最强的模型，速度与成本与 3.7 Flash 相当。3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 上超过多数更大的前沿模型，HLE-Verified 得分 54.9%，复杂任务会执行更多推理步骤并迭代调用工具。3.8 Flash Cyber 在 CyberGym 上达到前沿水平，内部跨 20 种编程语言的漏洞发现基准成功率超过 70%，CWE-Bench 补丁 pass@1 为 47.2%。
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Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash 等模型推出智能体视频理解功能
Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出智能体视频理解功能，模型可动态扫描视频片段，token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。该功能已在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Gemini API 中上线，支持视频上传和 YouTube 视频，按标准 token 计费且不额外收费。相比固定 1 FPS 的静态处理，它结合模型推理与原生视频工具，按需检索画面、音频和转录文本，后续还将接入 Gemini 应用和 YouTube 的 Ask YouTube 功能。
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Google DeepMind 试点全球首个双盲 AI 评测
Google DeepMind 宣布试点全球首个针对专有前沿模型的雙盲评测，与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作，在隐私保护环境中用机密基准测试 Gemini Flash Lite。评测借助 Google Cloud 的 Confidential Space，使评测方看不到 Gemini 模型权重，Google 也看不到评测方的测试提示词，从而降低基准污染风险。Google DeepMind 表示，这一做法让独立机构无需交出模型权重或测试题即可严格测试先进模型，并发布了技术报告说明方法与发现。
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