Google Research 介绍自动生成连贯长视频的 AI 协同导演框架
Google Research 介绍基于 Gemini 与 Veo 的 AI 视频协同导演，用多智能体编排规划多镜头长视频的视觉连续性。该套件包括将于 COLM 2026 发表的 Co-Director、将于 EMNLP 2026 发表的 CANVAS，以及 A²RD 与 VQQA，分别处理创意配置、持久视觉记忆、分段生成和提示词闭环修正，并继承 SynthID 水印。
Google ResearchAI 评分5050 Google DeepMind精选AI 评分6060 Gemini 3.8 Live 推出 Live Avatar，为企业对话加入近实时视频形象
Gemini 3.8 Live 即日起在 Gemini Enterprise 提供 Live Avatar，把近实时视频生成与语音结合，为对话带来可听、可看、可说的动态视觉形象。
推荐理由：Live Avatar 把近实时视频形象接到 Gemini 3.8 Live 语音对话中，使企业能在不中断交流的情况下后台调用工具并跨 97 种语言同步口型与表情。
NVIDIA BlogAI 评分5353 开放科学如何用病毒蛋白复合物预测帮助研究者准备下一次大流行
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构，通过 AlphaFold Database 公开超过 2800 种病毒蛋白复合物的预测三维结构，供各地科学家为未来疫情提前积累结构知识。
Google DeepMindAI 评分4747 Google 将为 Private AI Compute 引入安全的服务端记忆
Google 将为 Private AI Compute 增加可跨设备的服务端持久记忆，并维持通常限于设备端的严格隐私标准。数据封存在专用加密存储，解锁密钥仅在个人设备上，连 Google 也无法访问。设备发送个人数据前可核验服务器软件真实且未被篡改。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS，前者侧重用自然语言从零设计角色声线，后者面向高用量、低成本的配音与语音代理。
推荐理由：Gemini 3.8 的两款新语音模型可用自然语言设计角色声线，并公开基准名次与各端入口，方便对照现有配音和语音代理流程。
Google ResearchAI 评分3333 MilleMiglia：面向中程物流的真实实例生成器
Google Research 推出 C++ 实例生成器 MilleMiglia，为中程配送问题生成真实、保护隐私的基准数据。中程物流被建模为时空图上的多商品流，不同于首末程的车辆路径问题。源代码与文档已在 GitHub 公开，用以弥补该领域缺少高质量公开数据的不足。
Google ResearchAI 评分5050 Google Research 如何用生成式界面帮助教师创建学习互动
Google Research 分享一项研究实验，让教育者用面向学习优化的生成式用户界面，按课程与教学目标动态生成定制的互动教学模拟。示例库放出超过 30 个英语 STEM 学习互动，覆盖物理、化学、生物和数学，面向初中与高中，均由 AI 生成并经教师审核。
Google ResearchAI 评分4040 绕过推理瓶颈：Retrieve-for-Train 加速复杂 AI 搜索
Google Research的Retrieve-for-Train将查询扇出蒸馏为53.9M扩散检索器，单次推理免去思考token。框架以集合级奖励对Gemma3-4B与Qwen3-4B做离线RL微调，并由冻结模型合成无需人工标注的监督数据。扩散检索器以一次非自回归前向，把查询嵌入直接映射为完整目标嵌入集合。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind发布Gemini 3.8 Live与3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind发布Gemini 3.8 Live与Gemini 3.8 Live Extended Thinking，把近实时推理用于语音智能体。
推荐理由：原文给出了Extended Thinking的语音基准分数，以及两款模型面向开发者、企业和普通用户的不同开放范围。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind推出AlphaGenome Atlas，预计算人类基因组约90亿个单核苷酸变异效应
Google DeepMind推出AlphaGenome Atlas，预计算人类基因组中约90亿个、即全部可能的单核苷酸变异的分子效应。
推荐理由：AlphaGenome Atlas预计算约90亿种单字母变异效应，读者可用AVI分数同时排序变异并查看剪接或表达等驱动因素。
Google ResearchAI 评分5353 Google Research 联合合作者发布雄性果蝇全脑连接组
Google Research 联合 HHMI Janelia、MRC 分子生物学实验室和剑桥大学等合作者，在 Cell 发布雄性果蝇脑及中枢神经系统的完整连接组。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind与Google Research发布全球天气模型WeatherNext 3
Google DeepMind与Google Research发布WeatherNext 3，可每小时生成最高5公里分辨率的全球天气预报。相较25公里网格、6小时更新的WeatherNext 2，新模型的全球天气画面约锐利5倍；中期预报早期时效的CRPS相对IMERG最高改善60%，相对MRMS为30%，相对雨量计为10%。
推荐理由：WeatherNext 3将WeatherNext 2的25公里、6小时改为5公里与每小时更新，并接入Search、Gemini和Maps。
Google DeepMindAI 评分4242 Google Fairwind Program：面向政府与企业的主动网络防御
Google 启动 Fairwind Program，让政府与可信伙伴借助 Gemini 3.8 Flash Cyber 和 CodeMender 自主修复漏洞。不必再花数周，数分钟内即可在安全云环境生成经验证、可部署的补丁。已有超过 650 家合作伙伴，访问限于内部网络安全、事件响应或渗透测试团队并需多因素认证。
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 今日发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber。3.8 Flash 沿用 3.7 Flash 的入门价格，输入每百万 token 为 $0.75、输出每百万 token 为 $3.75，并提升软件工程、智能体任务与多步推理，HLE-Verified 达到 54.9%。
推荐理由：3.8 Flash以与3.7相同的价格加强长程编码和多步推理，网络安全变体仅经Fairwind向政府、关键基础设施和软件维护方开放。
Google ResearchAI 评分4949 Google 用 MAPL-EMIT 从太空测绘全球甲烷排放
Google 的 MAPL-EMIT 用深度学习处理 EMIT 高光谱数据，自动检测并定位全球甲烷点源。专家标注羽流召回率达84%，信噪比高于匹配滤波增强方法，训练数据为3.6 million条合成羽流。全球羽流数据库已放上Earth Engine，训练模型与合成羽流在Kaggle，推理库在Github。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Gemini 3.7 Flash 等模型上线智能体式视频理解
Google DeepMind 今天在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 上线智能体式视频理解，视频分析的 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：智能体模式让模型按目标选择画面、音频或文字稿并只读取所需片段，长视频分析不必再整段按固定帧率消耗大量 token。
Google ResearchAI 评分5353 Google Research 推出零样本多变量预测模型 TimesFM-3
Google Research 推出时间序列基础模型 TimesFM-3，参数量为 330 million，预训练数据超过 1 万亿个时间点，可在单次前向中零样本联合预测多条序列。
Google ResearchAI 评分5353 Google Research 的行星预测引擎 PPE 通过 Earth AI 自动构建全球模型
Google Research 在 Google Earth AI 中介绍实验性行星预测引擎 PPE，可根据自然语言查询自动完成地理空间数据发现、整理、训练、评估并生成报告，把含人工数据工程的建模时间从数周缩到数分钟。
Google DeepMind精选AI 评分6363 Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.1 Flash，强化生成视频控制
Gemini Omni 1.1 Flash 现已推出，开发者可通过 Gemini API 做场景延续、首尾帧插值和最高 4K 放大。场景延续能分析最多 10 秒前文，而不只参考最后 1 秒，并按 10 秒一段把视频延到累计 40 秒；360p 预览成本为标准 720p 的三分之一，生成最高快 60%，成片可输出 1080p 或 4K。
推荐理由：开发者现在可以用最多10秒前文把已有视频按10秒一段延续到累计40秒，再以360p三分之一的成本和最高快60%的速度试稿后放大到4K。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe 智能语音转写模型
Google 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe，可将原始音频直接转为准确、润色并自动排版的文本，并称这是其迄今最精确的语音转写模型。
推荐理由：相对 Chirp 3，新模型给出流式 4.0% 与非流式 2.6% 词错误率以及终稿时间改善 70% 的直接对比。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布面向编码与智能体的 Gemini 3.7 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体，距 3.6 Flash 仅三周，入门价为原先每百万 token 成本的一半。
推荐理由：Gemini 3.7 Flash 在 3.6 Flash 发布仅三周后推出，编码调试、网页生成和复杂文档处理基准均有提升，同时入门价定为原先每百万 token 成本的一半。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind发布手语转文本模型SL2T并接入Pixel 11听写
Google DeepMind发布大规模多语言手语转文本模型SL2T，先在Pixel 11的Gboard和Live Transcribe中把美国手语译成英语听写。
推荐理由：SL2T把超过五十种手语的身体关键点直接译成流式文本，并开始用于Pixel 11听写，读者可以据此了解手语输入如何接进日常打字。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 指出前沿大语言模型事实性瓶颈在于召回而非编码
Google Research 提出知识画像，发现前沿大语言模型的许多事实错误是召回失败，而不是事实未被编码。基于 2,150 条维基事实的 WikiProfile 显示，Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实，但仍有 26–34% 无法直接召回，开启思考后失败比例为 11–12%。
推荐理由：用知识画像同时衡量事实的编码和召回后，前沿模型的事实性短板更集中于已经写入参数却难以稳定取出的知识。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 推进 AMIE 实时视频问诊，模拟研究中与全科医生评分相当
Google Research 展示基于 Gemini 与 Project Astra 的 AMIE（Video），在100个情景、300次模拟实时视频问诊中，被20名全科医生评为在病史采集、诊断准确性、处置适当性和沟通质量上与10名视频问诊全科医生相当。
推荐理由：随机研究把AMIE视频版、纯文本版和全科医生放在同一评分框架下，从而呈现视听观察和虚拟查体的评分差异以及演员模拟边界。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 的 WeatherNext 实现气旋预报突破，三天精度相当于以往两天
Google DeepMind 的 WeatherNext 在 Nature 论文中显示，气旋路径、强度和风场的三天预报平均达到以往模型两天的水平。该模型用近 20TB 全球大气数据与 IBTrACS 中近 5000 场历史风暴联合训练，今年把集合规模扩至 1000 个成员，可在 TPU 上不到一分钟生成 15 天预报。
推荐理由：三天气旋预报达到以往模型两天的水平，并开源 WeatherNext 2 与气旋模型，预报流程因此多出约一天可准备的时间。
Google ResearchAI 评分5656 Google Research 提出基于 Chain-of-Evidence 的可验证自主科研框架 Science One
Google Research 提出 Chain-of-Evidence（CoE）及原型 Science One Framework，在研究主张生成时建立并维护证据链。
Google DeepMind精选AI 评分6363 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，强化视频理解、任务编排与多机器人协作
Google DeepMind 今天发布 Gemini Robotics ER 2，将其作为机器人的高层具身推理模型，用于对话、理解物理世界和多步规划，再把运动执行交给下层视觉语言动作模型。
推荐理由：新模型相对 ER 1.6 补上了连续视频中的进度判断与多机协作能力，开发者可把它接到下层动作模型来编排多步实体任务。
Google DeepMindAI 评分4444 Google DeepMind 在 Google Flow Music 推出 Lyria 3.5，提升音乐性、歌词、人声与创作控制
Google DeepMind 今日在 Google Flow Music 推出 Lyria 3.5，提升音乐性、歌词、人声质量与创作控制。作为最新音乐生成模型，它能帮助用户做出更丰富的曲目。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Gemini Robotics 2 为机器人带来全身控制、灵巧操作与多机协作
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，把视觉和语言输入转成电机控制，让完整人形机器人和双臂机器人完成从脚到指尖的全身动作与灵巧操作。
推荐理由：这次更新把原先的桌面上半身操作扩展到全身协调、灵巧操作和多机协作，并说明端侧模型可用数小时数据适配新机体。
Google Research精选AI 评分6868 Google Research分享SymptomAI日常症状评估对话研究结果
Google Research让13917人随机使用五种Gemini Flash 2.0 SymptomAI智能体做症状问诊和鉴别诊断。三名委员会认证临床医生盲评后，在超过50%的案例中更偏好SymptomAI的鉴别诊断，也更常判定其top-5结果包含参与者两周后报告的就医诊断；各主动追问策略均显著优于不追问的基础模型。
推荐理由：13917人的随机研究显示，临床专家在超过50%的案例里更偏好SymptomAI的鉴别诊断，主动追问也优于不追问的基础对话。
Google DeepMindAI 评分5151 Google DeepMind 承诺为 Genesis Mission 提供 $40 million AI token 与云额度
Google DeepMind 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 宣布，承诺提供价值 $40 million 的 AI token 与云额度，支持 Genesis Mission 的研究人员。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber，用于以更高 token 效率、更低延迟和更可靠表现规模化构建 AI 智能体。
推荐理由：官方把三款新模型相对前代的token用量、速度、价格和基准分数放在一起，便于比较它们在智能体工作流里的成本与能力取舍。
Google DeepMindAI 评分5959 Google 推出 Gemini 3.5 Flash Cyber 轻量网络安全模型
Google 推出 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 Gemini 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证并修补漏洞，并在这些任务上比主线 Flash 模型更有效。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 提出 SensorFM，用可穿戴数据学习通用生理表征
Google Research 提出大型传感器基础模型 SensorFM，用五百万名同意参与者超过一万亿分钟的无标签多模态可穿戴信号学习可复用生理表征。
Google ResearchAI 评分5050 Google Research 如何通过协调少量导航行程减少城市拥堵
Google Research 在 10 座美国主要城市修改 Google Maps，把遇到预设拥堵路段的行程导向行驶时间和路段类型相近的替代路线，不足 2% 的观测行程被改写后，目标路段行驶速度中位数提升约 2%。
Google DeepMindAI 评分5050 Google DeepMind与A24宣布研究合作，Google已投资A24
Google DeepMind与A24今天宣布以研究为重点的同类首个合作，帮助艺术家开发新工作流和技术，Google并对A24作出投资。双方将开展跨越多个项目的深度研发，把创新放进创作过程，由A24电影人帮助塑造技术并拓展叙事可能，同时向DeepMind提供艺术家反馈。合作初期聚焦连接前沿技术与下一代娱乐，具体目标、技术产出和创作里程碑将随时间演变。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 开放 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 开放 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash，分别用于高速图像生成，以及视频生成和对话式编辑。
推荐理由：官方同时给出图像模型的延迟与单价，以及视频模型的按秒定价和时长限制，读者可以据此估算图生视频迭代的成本。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 推出零样本表格基础模型 TabFM
Google Research 推出零样本表格基础模型 TabFM，一次前向即可对未见过的表做分类和回归，无需逐表训练、调参和特征工程。它把整张表当作统一提示，用行列交替注意力、行压缩和 Transformer 做上下文学习，全部基于数亿个结构因果模型合成的数据集预训练。
推荐理由：把表格预测改写成上下文学习之后，读者可以对照传统树模型流程判断单次前向能否省掉调参和特征工程。
Google ResearchAI 评分5454 推理如何解锁大语言模型中的参数知识
Google Research发现，开启推理能让模型召回简单单跳问题上关闭推理时几乎无法得到的事实，机制是计算缓冲和factual priming。对Gemini-2.5 Flash、Pro与Qwen3-32B，等长重复Let me think已明显好于关闭推理，但始终不能完全赶上自然轨迹；相关事实即使在推理关闭时也能挽回大部分增益。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Gemini 3.5 Flash 内置计算机使用以构建跨平台智能体
计算机使用现已成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具，开发者可构建在浏览器、移动端和桌面中观察、推理并执行操作的自定义智能体。
推荐理由：原先独立的Gemini 2.5计算机使用模型已并入Gemini 3.5 Flash，开发者可据此构建跨端长程自动化智能体，并选用操作确认与注入拦截。