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Google Cloud AI Research开源Harness²框架

Google Cloud AI Research 开源 Harness²

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Google在美国推出Universal Cart

2026年10月15日,Google在美国上线Universal Cart智能购物车,覆盖Google Search和Gemini app,可将多家零售商商品集中到一个购物车。该购物车基于Google Shopping Graph的600多亿条持续更新商品信息,能推送降价和补货提醒、推荐优惠码与支付方式,并支持用Google Pay结账或把商品转回商家网站下单。Google表示其结账体验由Universal Commerce Protocol(UCP)支持,Nike、Sephora、Target、Ulta Beauty、Walmart、Wayfair及多家Shopify商家已接入。10月17日,9to5Google报道称,购物车图标已出现在google.com首页、搜索结果页以及桌面版Chrome新标签页的右上角,点击后滑出含Cart和My orders两个标签的面板,Gemini应用的账户菜单中也新增了Cart and orders。

普林斯顿与Google论文发现按智能体状态训练的4B模型任务成功率更高

普林斯顿大学与Google发表论文,研究按智能体状态训练的4B模型在智能体任务中的表现。论文报告称,在孤立问题上最准确的决策模型只解决了69.5%的智能体任务,而在智能体状态上训练的4B模型解决了91.5%。其harness把每一步的工具选择交给快速决策模型,仅当置信度超过在智能体自身运行上拟合的阈值时才采用其答案,并用智能体实际到达的状态(包括犯错之后的状态)训练了AgentDecision-4B。在类似训练数据的任务上,这类4B模型让智能体成本降低81.1%至89.0%、速度最高提升2.5倍,成功率差距在3个百分点以内;若不加阈值把所有工具选择都交出去,成功率下降19.0个百分点。论文地址为arxiv.org/abs/2610.21412。

Google Research发布Harness2框架

Google Research 发布 Harness2 框架,让智能体在冻结模型的前提下自行改进 harness。据同一报道,Gemini 3.5 Flash 在 WorkBuddy-Bench 提升 8.4 分、JobBench 提升 7.5 分,并在全部 3 个 benchmark 上均有提升;Skills 与脚本贡献约 50% 的编辑,去掉 skills 会损失 5.3 分。目前该消息来自单一来源报道,尚无后续独立发展。

Google DeepMind四个Gemini 4 Argon智能体无人工干预通关Minecraft

Google DeepMind 团队让四个运行在 Gemini 4 Argon 上的 AI 智能体在随机生成的世界中自主通关 Minecraft,击杀末影龙,全程无人类输入。团队没有为它们分配角色、策略或游戏专用工具,四个智能体自行分工、互相预警威胁、回收阵亡队友的物品,并把错误记录在共享记忆中。整轮运行耗时 27 小时 14 分钟,共编写 2783 个 JavaScript 程序、交换 229 条聊天消息、死亡 605 次,按 2027 年生效的 Gemini 4 Argon 标准价格计算花费 1620 美元。

普林斯顿与Google论文发现按智能体状态训练的4B模型任务成功率更高

普林斯顿大学与Google发表论文,研究按智能体状态训练的4B模型在智能体任务中的表现。论文报告称,在孤立问题上最准确的决策模型只解决了69.5%的智能体任务,而在智能体状态上训练的4B模型解决了91.5%。其harness把每一步的工具选择交给快速决策模型,仅当置信度超过在智能体自身运行上拟合的阈值时才采用其答案,并用智能体实际到达的状态(包括犯错之后的状态)训练了AgentDecision-4B。在类似训练数据的任务上,这类4B模型让智能体成本降低81.1%至89.0%、速度最高提升2.5倍,成功率差距在3个百分点以内;若不加阈值把所有工具选择都交出去,成功率下降19.0个百分点。论文地址为arxiv.org/abs/2610.21412。

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Google Research发布Harness²框架

Google Research 发布 Harness2 框架,让智能体在冻结模型的前提下自行改进 harness。据同一报道,Gemini 3.5 Flash 在 WorkBuddy-Bench 提升 8.4 分、JobBench 提升 7.5 分,并在全部 3 个 benchmark 上均有提升;Skills 与脚本贡献约 50% 的编辑,去掉 skills 会损失 5.3 分。目前该消息来自单一来源报道,尚无后续独立发展。

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Google发布LiteRT Tensor API

Google 发布 LiteRT Tensor API

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Google将支持页面改为AI摘要与聊天机器人

Google 改为 AI摘要与聊天机器人形式的支持页面

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Cognizant与Google Cloud宣布成立Gemini Frontier Capability Group

Cognizant and Google Cloud 宣布成立 Gemini Frontier Capability Group

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Google团队用Gemini 4 Argon做出可玩3D巫师棋

Google团队构建了一款可玩的3D巫师棋游戏。据Gemini于2026年10月20日发布的信息,该团队在Mac版Gemini应用中,使用Gemini 4 Argon和Google Antigravity从零开始完成这一游戏。团队通过协调多智能体Blender工作流,完成建模、设计与实时动画,实现从想法直接到可玩。目前没有后续发展事实。

Google团队用Gemini 4 Argon做出可玩3D巫师棋

Google团队 构建 可玩的3D巫师棋游戏

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Google为Gemini Notebook更新幻灯片与视频共创功能

Google 更新 Gemini Notebook的幻灯片和视频概览共创功能

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Google改进搜索AI回答中的链接显示

Google于2026年10月15日宣布,改进Google搜索AI模式与AI概览中的链接展示方式。据gihyo.jp报道,回答顶部将更频繁显示内联链接,部分回答末尾的相关文章链接会配上缩略图,并将在回答顶部专设栏目汇总官方站点链接。文章轮播的提供地区和语言也在扩大,优先新闻来源设置的使用者增至年初的7倍以上;AI模式视频发布者名称链接至搜索个人资料的测试已启动,但个人资料创建目前仅限美国、加拿大和印度。目前尚无后续发展事实。

Google为Gemini Notebook更新幻灯片与视频共创功能

Google为Gemini Notebook的Slide Decks和Video Overviews更新共创功能,改变此前从初始提示词直接跳到最终成品的做法,改为基于用户来源材料分步引导创作流程。据Google Blog介绍,用户确认主题后可继续引导内容与视觉风格;开启Review开关还能在渲染前查看大纲笔记或制作笔记并提反馈。Thurrott的报道同样提到,新流程会先建议包含的主题,再根据反馈确定视觉风格和格式,生成后可用Review开关继续编辑。Google Blog称,该功能将在未来一周面向所有Gemini Notebook用户全球推送。目前尚无后续发展事实。

Google发布LiteRT Tensor API

2026年10月19日,Google发布LiteRT Tensor API,允许开发者在C++中逐算子构建端侧模型计算图。据Google Developers Blog介绍,同一份代码可经LiteRT运行在CPU、GPU(ML Drift)和NPU上,也可不经模型文件直接通过XNNPACK在CPU运行。官方用该API手写SAM 2并部署到浏览器WebGPU,称在MacBook Pro上比Apple MLX快约1.5倍,输出掩码与Meta PyTorch参考逐像素一致。该API还支持从.safetensors直接加载权重,并让预处理、推理与后处理通过共享加速器缓冲区串联,避免数据回传CPU。目前尚无后续发展事实。

Google将支持页面改为AI摘要与聊天机器人

Google 正把 Google Account Help 等支持页面从详细文章改为 AI 摘要加聊天机器人形式。页面以“Ask Google Help”展示精简内容和排障步骤,用户可继续输入问题,让 Gemini 给出下一步。该改动目前仅在部分主题测试:Pixel Help 仍默认显示文章,Chrome 主题已切换。Google 仍提示 AI 摘要可能不准确。

Cognizant与Google Cloud宣布成立Gemini Frontier Capability Group

2026年10月19日,Cognizant与Google Cloud宣布扩大合作,成立Gemini Frontier Capability Group。据Unite.AI报道,该团队由超过18,000名Cognizant员工组成,目标是推动企业从试点走向智能体生产部署。团队初期聚焦遗留系统现代化、开发者体验、业务流程智能体化和前沿网络防御,并计划基于MCP与Google Cloud的Model Armor部署安全优先的智能体架构。报道还称,已有超过55,000名Cognizant员工完成Build with Gemini workshop,Cognizant计划在2026年将Gemini部署给100,000名员工。目前尚无后续发展事实。

Google改进搜索AI回答中的链接显示

Google 発表 Google検索のAIモードとAIによる概要におけるリンク表示の改善

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Google 面向开发者开放 Gemini 4 Argon

2026年10月13日,Google 宣布开发者即日起可用 Gemini 4 Argon 构建应用,该前沿模型面向真实软件工程、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流,针对需要深度推理与结构精度的长周期任务设计,官方同时给出 Gemini API 开发者指南、Google Antigravity 与 Android Studio 的使用入口。同日,Google 披露一次无人值守实验:让 Argon 在 11 小时内优化约 20.5 万行代码的开源框架 google/adk-python,模型提出 6 项优化,经人工评审后 2 项合入主干,长会话的内存会话准备时间减少约 40%,冷启动导入提速 21%。10月14日,Sundar Pichai 称这是对 Argon 4 安全与对齐工作的良好总结;Ethan Mollick 评价 Gemini 4 相比此前 Gemini 模型是大幅跃升,但在复杂多智能体任务上仍落后。10月15日,Google 开始向 AI 编程工具 Antigravity 推送 Gemini 4 Argon 支持。