Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash 等模型推出智能体视频理解功能
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能，官方称视频分析 token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
推荐理由：官方给出 token 与成本降幅及准确率变化，并说明在长视频场景下与静态逐帧处理的差异。
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Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe
Google DeepMind 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe，可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用，分为实时流式 gemini-3.5-transcribe-live 与预录音频 gemini-3.5-transcribe 两个接口。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数字和相对 Chirp 3 的延迟提升，可据此判断语音转写能否接入现有工作流。
Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究：从 Atari 到 EVE Online
Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程，从 DQN 玩转 49 款 Atari 游戏，到 AlphaGo、AlphaZero、MuZero、AlphaStar，再到由 Gemini 驱动的通用智能体 SIMA 2。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价，可据此判断编码与智能体场景的升级幅度。
Microsoft Research精选AI 评分7474 微软研究院开源 Orchard：可扩展智能体 AI 框架
微软研究院发布开源框架 Orchard，核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务，并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Orchard 框架，用约 3B 激活参数在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%，可对照其环境层与训练配方设计。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院发布 Echoverse：为 computer-use 智能体构建深度演化环境
微软研究院提出 Echoverse，为 computer-use 智能体构建 12 个训练世界，包括 10 个深度领域世界和 2 个能力世界，每个世界都复现应用的真实行为并保持跨屏幕和用户的状态一致。
推荐理由：微软研究院公开了 Echoverse 的构建流程与训练数据，读者可据此了解高保真合成环境如何提升 computer-use 智能体能力。
Microsoft ResearchAI 评分5757 微软研究院发布 EvoLib：把推理经验转化为不断演进的知识库
微软研究院提出 EvoLib 框架，让大语言模型在推理阶段从自身经验中学习，无需真实标签或外部反馈，也无需更新模型参数，可应用于通过 API 部署的黑盒模型。EvoLib 把过往尝试提炼为可复用技能和反思性洞见，并通过整合与动态加权机制持续精炼、合并和重新加权知识单元，使其从单次经验走向更通用的知识。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是其面向机器人的具身推理模型，可理解物理世界、规划多步任务，并把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，解锁全身控制、精细操作与多机器人协作。
推荐理由：官方给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互中的上下文摘要
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分作为辅助 RL 任务。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将相对全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值上下文 token 数也显著低于全上下文设置。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 系列的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由：官方给出轻量安全模型在多个漏洞基准上的对比数据与受限开放方式，可据此判断其成本与能力取舍。
Google DeepMindAI 评分3636 Google DeepMind 推出 Gemini 驱动的 ATL Saathi，面向印度 Tinkering Lab 教师
Google DeepMind 在印度启动 ATL Saathi 试点，这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用，为 Tinkering Lab 教师提供 24/7 备课与培训助手。该工具基于 NotebookLM 组织 12 个核心课程模块，支持 10 个模块的项目生成，并以 8 种语言提供内容，底层由 Gemini 3.5 Flash 模型驱动。首批覆盖印度 100 所试点学校。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 在 Gemini 3.5 Flash 中内置 computer use 能力
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它只以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
推荐理由：原文说明 computer use 从独立模型并入 Gemini 3.5 Flash 主模型，并给出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路径。
Google DeepMindAI 评分5858 Google DeepMind 与英国政府共建 AI 规划原型，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，开发基于 Gemini 的规划审批 AI 原型，目标是把住户规划申请的处理时间缩短 50%。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用纵深防御保障 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 的框架，采用纵深防御思路，在模型对齐之外增加系统级安全层。
推荐理由：DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap，给出把智能体当作内部威胁来监控与拦截的分层框架。
Google DeepMindAI 评分4040 Google DeepMind 联合多方发起最高 1000 万美元多智能体 AI 安全研究资助
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 并获 Google.org 支持，发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全技术研究资助征集，面向全球研究者。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，也是其首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 用 Co-Scientist 加速逆转细胞衰老的基因线索发现
Google DeepMind 介绍生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 的实验室使用 Co-Scientist 加速衰老研究。
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，可了解 AI 辅助科研从假设生成到数据分析的落地方式。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 为 Project Genie 加入 Street View 真实场景能力
Google DeepMind 为实验性原型 Project Genie 推出 Street View 真实场景锚定能力，用户可选取美国地点并叠加风格，生成以真实影像为起点的可交互世界。该能力由 Maps Imagery Grounding 驱动，目前仅支持美国地点，并随 Project Genie 逐步向全球 Google AI Ultra 200 美元订阅用户（18 岁以上）开放。
推荐理由：官方披露 Genie 接入 Street View 真实影像的方式与开放范围，可据此判断世界模型落地路径。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Gemini for Science 科研工具与 Science Skills
Google DeepMind 发布 Gemini for Science，包含 Google Labs 上三个实验性工具：基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation。
推荐理由：Google DeepMind 把 Co-Scientist、AlphaEvolve 等能力打包成科研工具，读者可据此判断智能体在科研流程中的落地位置。
Google DeepMindAI 评分2222 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，在新加坡推出多项计划，聚焦医疗健康、科学发现与教育。合作探索 AI 辅助临床的“三方护理”、用 AlphaFold 和 Google Earth 推进东南亚传染病研究，并开发基于 Gemma 的视障跑者助手。
Google DeepMindAI 评分3434 剑桥大学教授用 Google DeepMind Co-Scientist 锁定传染病分子开关
剑桥大学 Clare Bryant 教授利用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 研究病原体跨物种传播引发的败血症等重症，工具生成并排序的假说中有一个她此前未关注的蛋白，关联到她已感兴趣的多个信号通路。
Google DeepMindAI 评分3131 Google DeepMind Co-Scientist 如何连接两个实验室推进 ALS 研究
Google DeepMind 的 Co-Scientist 帮助 MIT 机械工程师 Ritu Raman 快速梳理 ALS 相关文献，将想法转化为可检验假设并按可行性与风险收益排序。
Google DeepMind精选AI 评分6060 斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化药物，两候选成功阻断纤维化
斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，测试 Google DeepMind 的 Co-Scientist 能否从已有药物文献中筛选出可重定位治疗肝纤维化的候选药物。
推荐理由：通过斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化疗法的对照实验，展示 AI 候选药物在活细胞测试中的表现差异。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码能力
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发的 3.5 Flash 面向智能体与编码任务，在 Terminal-Bench 2.1 上得分 76.2%、GDPval-AA 1656 Elo、MCP Atlas 83.6%，CharXiv Reasoning 多模态理解为 84.2%，输出 token 速度是其他前沿模型的 4 倍。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放渠道，可据此判断它在长程任务中的定位。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 构建的多智能体系统，可迭代生成、辩论并演化科学假设。
推荐理由：原文披露了多智能体系统的三阶段架构与思路锦标赛机制，并给出多个实验室的落地案例。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 公布 AlphaEvolve 一年落地成果
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果，涵盖数学、量子物理、基因组、电网优化和 Google 内部基础设施。
推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，覆盖基因组、电网、TPU 与商业客户，可据此判断编码智能体的实际渗透范围。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗研究计划
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生对其回答的偏好高于主流证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。
推荐理由：DeepMind 公开 AI co-clinician 研究，给出医生盲评与 140 项问诊能力对比数据，可了解医疗智能体当前边界。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡合作加速企业 AI 转型
Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte、McKinsey 合作，推动前沿 AI 在企业的大规模落地。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权限，并直接对接 Google DeepMind 技术团队，聚焦金融、制造、零售、媒体娱乐等行业的智能体转型。目前仅 25% 的组织成功将 AI 规模化投入生产。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以 Apache 2.0 开放四个尺寸，并给出 Arena 排名与端侧多模态能力，便于判断开源模型与硬件部署的取舍。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 用 Gemini 重构鼠标指针，Chrome 与 Googlebook 已落地
Google DeepMind 公布由 Gemini 驱动的 AI 指针实验，提出维持心流、展示与讲述、用这用那、把像素变成可操作实体四条交互原则，让指针理解所指内容与用户意图。
推荐理由：Google DeepMind 公开 AI 指针的四条交互原则，并说明已落地 Chrome 与 Googlebook，读者可据此判断指向式交互的可行边界。