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#Google

今日 5 条
7月8日周三
7月3日周五
7月1日周三
  1. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型,前者是 Nano Banana 系列中速度最快、成本最低的图像模型,4 秒生成文本到图像,每张 1K 图像 0.034 美元;后者支持高质量视频生成与对话式编辑,输出视频定价为每秒 0.10 美元。

    推荐理由:两款模型同日开放开发者入口,并给出延迟、单价与能力边界,便于评估图像到视频的串联工作流。

6月30日周二
  1. Google Research78

    Google 发布 TabFM:面向表格数据的零样本基础模型

    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,将表格预测建模为上下文学习问题,无需手动训练、超参数调优和特征工程,单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。

    推荐理由:原文给出 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现,读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。

6月27日周六
6月25日周四
  1. Google Research31

    Google 用线性弹性缓存优化云成本,Spanner 内存用量降 15.5%

    Google Research 提出线性弹性缓存,把页面淘汰建模为滑雪租赁问题,用轻量机器学习动态调整缓存大小,在 Spanner 生产环境实测内存用量降低 15.5%、缓存未命中仅增加 5.5%、总拥有成本(TCO)降低约 5%。该方案用浅层决策树为每个页面预测 TTL,缓存写满时仍由 LRU 兜底,并已在公开缓存 trace 上验证。

  2. Google DeepMind78

    Google DeepMind 将 computer use 内置到 Gemini 3.5 Flash

    Google DeepMind 宣布 computer use 成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具,此前它仅作为独立的 Gemini 2.5 computer use 模型提供。

    推荐理由:原文给出 computer use 从独立模型并入主 Flash 模型的变化,以及企业级安全防护选项,读者可据此判断智能体跨平台自动化的落地条件。

6月22日周一
6月17日周三
  1. Google DeepMind60

    Google DeepMind 与英国政府合作开发 AI 规划审批工具,目标将审批时间减半

    Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Dorset、Camden 地方规划部门合作,共同开发一款 AI 规划审批原型工具,目标是将住户规划申请的处理时间缩短 50%。

    推荐理由:英国政府与 Google DeepMind 合作开发规划审批 AI 原型,目标将审批时间减半,2027 年全国推广。

  2. Google Research36

    Google Earth AI 发布矢量化数据集,用 AI 绘制英国乡村树篱与石墙

    Google Research 发布矢量化数据集,将 Farmscapes 2020 的高分辨率栅格地图转化为可用的树篱、石墙与矮林清单,覆盖英国超 13 万平方公里。该框架基于在 3 亿多张全球卫星影像上预训练的 RSF Vision-Transformer 主干,并用约 247 平方公里标注数据微调,通过双层标注与 Polsby–Popper 紧凑度评分区分林地、树丛与线性植被。

6月16日周二
  1. Google DeepMind60

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用纵深防御保障内部 AI 智能体安全

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于在 Google 内部构建和管理先进 AI 的纵深防御框架,在模型对齐之外增加系统级安全层,即使对齐不完美也能提供保障。

    推荐理由:DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap,给出把内部智能体当作潜在内部威胁的分级监控与响应框架。

6月13日周六
  1. Google Research34

    Google Research 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题

    Google Research 公布两项皮肤健康 AI 研究:一项发表于 JAMA Dermatology 的大规模调查显示,2345 名参与者借助 AI 工具尝试命名皮肤状况的比例达 62%,准确率 23%,约为无辅助对照组 8% 的近三倍。但 AI 组在判断下一步就医建议上未取得统计显著提升,且比对照组更倾向建议较低紧急度的处理方式。

  2. Google Research34

    Google 支持加州大学圣地亚哥分校用 2000 台退役 Pixel 手机搭建低碳计算平台

    加州大学圣地亚哥分校在 Google 支持下,正用 2000 台退役 Pixel 手机的主板搭建数据中心,为数百名师生提供低成本、低碳的云计算。SPEC 基准显示 25-50 台手机约等于一台现代服务器,20 台手机的小型集群已能支撑 75 人以上课程的评分负载,且延迟低于默认 AWS 后端。该系统预计 2026 年秋季上线。

6月11日周四
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 实验模型,文本生成最高提速 4 倍

    Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理加速,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒、RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。

    推荐理由:官方给出 4x 加速的实测数字与硬件门槛,读者可据此判断本地低并发场景是否值得换用扩散式生成。

6月10日周三
6月9日周二
6月8日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 公布塞拉利昂 AI 学习试验结果

    Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果,使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差,约相当于八周内取得 1.2 至 1.7 年的常规学习进度。

    推荐理由:塞拉利昂预注册随机对照试验给出了 Guided Learning 的量化增益与交互数据,可了解 AI 辅助教学的实际效果与局限。

6月5日周五
  1. Google Research71

    Google 研究用手机摄像头实现被动心脏健康监测

    Google Research 在 Nature 发表研究,提出 PHRM 系统,利用手机前置摄像头在面部解锁后采集 8 秒面部视频,通过端侧深度学习估算心率,与心电图对比的平均绝对百分比误差低于 10%,覆盖所有肤色人群。

    推荐理由:Google 用手机前摄在解锁后被动测心率,并公开迄今最大规模手机视频数据集与预训练模型。

6月4日周四
  1. Google Research62

    Google 开源其水文建模框架,用于 AI 洪水预报

    Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架,让各国气象与水文机构能用与 Google Flood Hub 相同的架构和相近训练数据训练 AI 洪水预报模型。

    推荐理由:Google 把驱动 Flood Hub 的水文模型架构与训练流程开源,读者可了解其与旧版相比的预测时效变化及接入方式。

5月29日周五
  1. Google Research60

    Google Research 在 I/O 2026 发布 Gemini for Science 等多项研究进展

    Google Research 在 I/O 2026 上公布多项进展,包括基于 ERA 与 Co-Scientist 的 Gemini for Science 科研工具套件,以及用于科学假设生成的 Hypothesis Generation 和基于 NotebookLM 的 Literature Insights。

    推荐理由:Google Research 在 I/O 2026 集中披露科研智能体、健康 AI 与量子计算进展,可据此了解其研究到产品的转化路径。

5月28日周四
  1. Google Research32

    Google 推出零信任聚合的隐私分析方案,单次消息即可完成安全聚合

    Google 发布一套零信任隐私分析方案,将新型单次消息密码学聚合协议与 TEE 结合,使设备无需多轮在线即可提交数据。该方案保证 Google 只能获得匿名化的群体聚合洞察,原始数据即使在硬件保护范围内也不会被解密或重建,TEE 认证则向参与者证明协议按公开代码正确执行。

5月22日周五
  1. Google DeepMind22

    Google DeepMind 在亚太推出“AI for the Planet”加速器计划,应对环境风险

    Google DeepMind 在亚太地区启动首个加速器计划,聚焦“AI for the Planet”,面向该地区初创公司、研究团队和非营利组织,为期三个月。入选机构将获得专家指导和定制支持,并借助 Google AI 专家的前沿 AI 与科学 AI 模型,解决自然、气候、农业、能源等领域问题。计划以新加坡线下训练营启动,现已开放注册。

5月20日周三
  1. Google Research75

    Google 发布 ERA 科研工具并开放 Computational Discovery 试用

    Google 发布 Empirical Research Assistance(ERA),这是一个用 Gemini 编写和优化科学代码的研究工具,相关论文今日发表于 Nature,并开始通过 Gemini for Science 向全球科学家开放。

    推荐理由:Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具,并给出八个跨学科应用案例,读者可据此判断科研编码自动化的落地程度。

5月19日周二
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 用 Co-Scientist 加速细胞衰老逆转研究

    Google DeepMind 介绍其 Co-Scientist 正被用于细胞衰老逆转研究。它扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选遗传因子,实验室测试验证了其中几个假设,成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。此外,Co-Scientist 将原本需要长达六个月的筛选数据分析缩短到几天。

    推荐理由:原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果,读者可了解 AI 辅助科研的落地方式。

5月18日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 为 Project Genie 加入 Street View 真实地点生成能力

    Google DeepMind 在实验性原型 Project Genie 中上线 Street View grounding 能力,用户可通过 Maps 图钉选择美国境内地点,并叠加 Desert Sands、Stone Age、Ocean World、B&W film 等风格,再描述角色来生成以真实影像为起点的可交互世界。

    推荐理由:Genie 接入 Street View 真实影像后,读者可了解世界模型如何以真实地点为锚点生成可交互环境。

  2. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash,支持多模态输入生成与对话式视频编辑

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash,可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频,并通过自然语言多轮对话编辑视频。

    推荐理由:Gemini Omni Flash 把视频生成与对话式编辑合并到同一模型,读者可据此判断多模态创作入口的变化。

5月17日周日
  1. Google DeepMind71

    Google 将 SynthID 与 C2PA 内容验证扩展到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel

    Google 宣布扩展内容透明度与验证工具,把 SynthID 验证从 Gemini 应用扩展到 Search,并将在未来几周进入 Chrome;该验证功能此前已在全球被使用 5000 万次。

    推荐理由:Google 把 SynthID 与 C2PA 验证铺到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel,读者可了解内容溯源工具的实际覆盖范围。

5月16日周六
  1. Google DeepMind34

    Google DeepMind 与新加坡达成国家 AI 合作,落地医疗、教育与科研项目

    Google DeepMind 与新加坡政府达成国家 AI 合作,在医疗、教育、科研等领域推出新项目。合作探索 AI 辅助临床的"三方诊疗"模式,并用 AlphaFold、Google Earth 等工具推进东南亚传染病研究与疫情防控。Gemini for Education 将提供给新加坡所有中小学至初级学院教育者,同时启动亚太区"AI for the Planet"加速器。

  2. Google DeepMind50

    剑桥大学团队用 Google Co-Scientist 寻找跨物种传染病分子开关

    剑桥大学 Clare Bryant 教授利用 Google Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播时引发败血症等重症的分子开关,该工具生成并排序了候选假说,并优先锁定了一个她此前未关注的蛋白质。借助 Co-Scientist,其团队将原本需两到三年的精确氨基酸靶点识别工作压缩至六个月完成,目前正构建含氨基酸突变的细胞系验证假说。

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