Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。Nano Banana 2 Lite 主打速度与成本，官方建议用它替换第一版 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image），并将登陆 Search 的 AI Mode、Gemini app、NotebookLM、Google Photos 等消费端产品。Gemini Omni Flash 通过 Gemini API 和 Google AI Studio 开放，支持文本、图像、视频输入的高质量视频生成与对话式编辑，定价为每秒视频输出 $0.10，与 Veo 3.1 Fast 相同。
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Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用它构建能跨浏览器、移动端和桌面环境感知、推理并执行操作的智能体，面向持续软件测试等长周期与企业自动化任务。为降低实时环境中的提示词注入风险，官方对 computer use 做了针对性对抗训练，并发布两套可选的企业级防护系统。
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Google DeepMind 与 A24 宣布建立首个聚焦研究的合作伙伴关系，将研究实验室与电影制作工作室结合，帮助艺术家开发新工作流与技术。双方将围绕多个项目展开长期研发协作，Google 同时已对 A24 进行投资。
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Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架，在模型对齐之外增加系统级安全层，即便对齐不完美也能提供保障。该框架把不受信任的 AI 智能体视为潜在内部威胁，基于 MITRE ATT&CK 拆解攻击战术与技术，并按模型能力划分检测等级 D1-D4 与预防响应等级 R1-R3。团队已分析一百万个编码智能体任务，并据此为 Gemini Spark 智能体搭建实时监控，数据显示多数被标记事件并非恶意意图，而是智能体误解或过度追求用户目标。
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Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation 和 ARIA，并获 Google.org 支持，面向全球研究者发起最高 $10M 的多智能体 AI 安全研究资助征集。项目聚焦大规模智能体系统的群体行为，以及理解、预测、监测和缓解交互风险的框架。申请截止日期为 2026 年 8 月 8 日，获奖者预计于 2026 年秋季公布。
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Google DeepMind 发布 DiffusionGemma，一个采用 Apache 2.0 许可的 26B MoE 实验性开源模型，探索文本扩散生成，在 GPU 上文本生成速度最高提升 4 倍。该模型不再逐 token 顺序生成，而是同时生成整块文本，面向内联编辑、快速迭代等速度敏感的本地交互工作流。其加速优势主要体现在单加速器、低到中等批大小的本地低并发推理场景，高 QPS 云端服务下并行解码收益递减。
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Google DeepMind 选出欧洲15家早期机器人公司参加为期三个月的 Accelerator: Robotics 项目，帮助其将 AI 融入核心产品。入选团队将获得技术辅导、产品指导、AI 技术栈及 Gemini robotics models，应用涵盖医疗、建筑、回收、物流和制造等领域。
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Google DeepMind 推出 Gemma 4 12B，将智能体式多模态能力带到笔记本电脑，并首次在其中型模型中支持原生音频输入。该模型在标准评测中的表现接近 26B MoE，内存占用不到后者一半，可在配备 16GB RAM 的消费级笔记本上本地运行。其无编码器架构可直接整合音频与视觉输入，以减少延迟和内存用量。
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Google DeepMind 推出 Gemini for Science，包括 Google Labs 的三款实验性工具，以及 Google Antigravity 中的 Science Skills。Science Skills 整合超过 30 个生命科学数据库和工具，可将部分结构生物信息学及基因组分析从数小时缩短至数分钟；实验工具自即日起逐步开放申请。
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Google DeepMind 推出 Gemini Omni，其首款模型 Gemini Omni Flash 可接收图像、音频、视频和文本输入，生成高质量视频，并支持通过多轮自然语言对话编辑。该模型正向 Gemini app、Google Flow 和 YouTube Shorts 推出，未来数周将通过 API 面向开发者和企业客户开放；初期音频输入仅支持语音参考，生成视频均含 SynthID 数字水印。
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Google DeepMind 在亚太地区启动首个以“AI for the Planet”为主题的加速器项目，帮助机构利用前沿 AI 应对自然、气候、农业和能源等领域的问题。该项目为期三个月，面向初创企业、研究团队和非营利组织，入选者将获得专家指导、定制支持及 Google AI 模型集成协助，并在新加坡参加线下训练营。
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Google DeepMind 与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte 和 McKinsey 合作，推动企业以负责任的方式规模化采用前沿 AI 和智能体技术。双方将结合 AI 研究与战略咨询能力，重点服务金融、制造、零售、媒体和娱乐等行业，并让合作伙伴直接与 Google DeepMind 的技术人才协作。
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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 DeepMind 发布交互式世界模型 Genie 4，支持自然语言操控与原生音频，先向 Trusted Testers 开放，后续接入 Google AI Ultra 和 Gemini API。微软 AI 推出图像编辑模型 MAI-Image-2.7-Preview，在 Arena Edit 排第 3、AA-Image-Editing 排第 2。Liquid AI 开源 LFM3 系列六个 2B 级文本、视觉、音频与全模态模型，采用三混合架构。
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Anthropic 招聘经理 Felix Reiseberg 宣布不再用传统编程面试考察候选人，理由是 Claude 在 React 挑战和汇编题上都已强于人，真正有影响力的构建者不靠这类测试取胜。他建议初级工程师选能带来业务影响的想法、周末做出可运行原型、只聚焦一个好点子，并发挥对用户的新鲜视角。同日 Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，Artificial Analysis Intelligence Index v5 榜首为 Claude Opus 5.5（58 分）。
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Demis Hassabis 分享 Google DeepMind 的交互式世界模型 Genie 4，称其整合了实时物理、推理与音频能力。Google DeepMind 官方账号称这是其迄今最真实、最具交互性的世界模型，可实时探索动态环境，观察场景如何响应、发声，以及其中人物的移动、反应与说话。Hassabis 还提到模拟之中嵌套模拟。
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Ethan Mollick 评论 Google DeepMind 的《The Economics of Intelligence》研究，指出组织不只是最优秀个体的加总，因此单个智能体变强不会独自改变经济，能协同工作的智能体才可能带来转型。该研究由 Alex Imas、Andrew Koh 和 Shane Legg 发布，提出能力与协调两个经济能力门槛，并认为经济转型取决于 AI 成为超强个体、超强协作还是两者兼具。
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Arena.ai 称 Gemini 4 Carbon 推动帕累托前沿。其引用的帖子指出，Google DeepMind 的 Gemini 4 Carbon（High）在 Agent Arena、Code Arena: WebDev 和 Text Arena 中进入帕累托前沿；在 Agent Arena 中排名第 2，净提升 +16.2%，每任务成本中位数 $1.80，比第 1 名 Claude Opus 5.5（Max）低 72%。
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Arena.ai 称 Gemini 4 Carbon 在基于真实任务的 Agent Arena 中排名第 2，净提升 16.2%，并在成本、时间和每任务输出 token 上处于帕累托前沿。相比排名第 7、提升 11% 的 Gemini 4 Argon，Carbon 高出 5 个名次和 5.2 个百分点，提升主要来自好评与投诉比 +13.2 个百分点、确认成功 +5.6 个百分点、可操控性 +4.8 个百分点。Arena 表示 Carbon 的可用性将由 Google DeepMind 公布。
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Google 在新加坡设立 Google Research 研究枢纽，并与新加坡卫生部合作，将前沿 AI 部署到该国医疗系统。该枢纽聚焦基础 AI 模型，并与新加坡国立大学、南洋理工大学合作培养科研人才；Google.org 与 Google DeepMind 向 Philanthropy Asia Alliance 的 Health for Human Potential Coalition 投入 700 万美元，其中 100 万美元用于 PathGen 疾病检测平台。Google DeepMind 还将与国立大学医学组织评估 AI 临床助手工具，Google Cloud 与 NHG Health 合作开展群体健康项目。
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