公司与模型
Google 与 DeepMind 的 Gemini 模型、Veo 视频生成、前沿研究与各条产品线的 AI 更新。
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Google更新搜索交互数据保存方式，新增“Search Services History”设置，用于保存用户搜索时使用的图片、文件、音频和视频，包括Google Lens搜索的图片、实时搜索工具Search Live的录音、语音搜索和Translate中的语音片段。这些数据将被用于“提供、改进和开发AI模型”。用户可关闭该设置并禁用“Save Media”选项以避免保存。
推荐理由：Google这回悄悄把图片、录音存下来训练AI，默认开启，虽然可以关，但灰度操作值得每个用搜索的人看一眼。
谷歌 DeepMind AGI 经济学负责人亚历克斯·伊马斯表示，目前没有看到白领岗位因 AI 大规模消失的证据。他强调，若企业因“不裁员就等于 AI 转型慢”的叙事而跟风裁员，可能适得其反。伊马斯认为，AI 更多是接手部分任务、提升生产力，让员工专注机器无法完成的工作，岗位冲击尚未真正出现。
推荐理由：来自AI核心阵营的经济学家说‘还没证据’，这本身就值得每个担心被AI替代的人看一眼，那种‘没裁员就是落后’的FOMO叙事可能更危险。
vLLM 宣布原生支持 Google DeepMind 的 DiffusionGemma，一个基于 Gemma4 骨干、26B 参数的离散扩散语言模型，也是 vLLM 支持的首个 dLLM。
推荐理由：vLLM 与 Google DeepMind 合作方联合撰写，官方说明首个支持 dLLM 的架构改动与吞吐数据，可了解扩散语言模型的部署路径。
NotebookLM@NotebookLM精选AI 评分6767去年，我们通过允许你将笔记本作为来源上传，整合进了 @GeminiApp。现在，我们将这段关系提升到新的层次 🏠 ♥️ 从今天开始，你现在可以： — 直接在 Gemini App 内访问你所有个人的、未共享的笔记本 — 将你与 Gemini 的对话作为新笔记本或现有未共享笔记本中的来源 我们今天开始在 Gemini 中推出笔记本功能，首先面向网页端的 Google AI Ultra、Pro 和 Plus 订阅用户。在接下来的几周内，我们将把访问权限扩展到移动端、欧洲更多国家以及免费用户。
推荐理由：这不是一个惊天动地的更新，对用NotebookLM做深度研究和写作的人，把笔记无缝塞进Gemini对话里是实实在在的效率提升。普通用户可能感觉不大。
Jeff Dean@JeffDean精选AI 评分8181
推荐理由：Google把语音翻译做到70+语言，Gemini 3.5 Live Translate直接塞进Google Translate和API，普通人下载App就能用，做跨国生意的这下有福了。
Gemini 2.5 Flash API 的定价与快速入门指南，指导用户配置 thinking budgets、比较不同提供商，并在 5 分钟内完成首次 API 调用。
推荐理由：Gemini 2.5 Flash 最值得关注的是 thinking budget，这篇教程把怎么用、怎么省都讲清楚了，但对早已熟悉文档的开发者来说新东西有限。
Google DeepMind@GoogleDeepMind精选AI 评分6969说 hello, hola, 你好——欢迎 Gemini 3.5 Live Translate：我们最新的音频模型，专为快速跨语言交流而构建。🌐
推荐理由：Google 这个实时翻译模型把语音+翻译+大模型拧成了一股绳，虽然具体怎么用还不清楚，但做跨境、做语音助手的同学可以把它当个方向标。
一项在塞拉利昂等地开展的随机对照试验显示，Gemini 的 Guided Learning 功能能够提升学生参与度并加速学习。
推荐理由：对教育行业是个有力信号，RCT数据扎实，但效应量不算大，且高基础学生受益更多，公平性挑战还在。
NotebookLM@NotebookLM精选AI 评分7272
推荐理由：NotebookLM 这次升级把 agent 能力塞进聊天框，从被动答案变成能拆解多步研究，对深度资料整理的人是真迭代，但仅限 Google AI Ultra 订阅，门槛不低。
Google 发布 Colab CLI，允许开发者和 AI 智能体在终端中直接运行本地 Python 代码，并利用远程 Colab 的 GPU 与 TPU 运行时进行加速。通过这一命令行工具，用户无需打开浏览器即可无缝连接 Colab 计算资源，为自动化和脚本化 AI 工作流提供了更便捷的接口。
推荐理由：Colab CLI把远程GPU接入终端，且AI Agent可直接调用，让Colab从笔记本变成计算后端，个人开发者云端算力使用方式会被改变。
Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7777推荐理由：谷歌每月斥资9.2亿美元租用xAI算力，这已经不只是一份商业合同，而是AI基础设施的定价锚点。算力正在变成战略资源，做云的和做芯片的都该重新估算自己的位置。
Google Research 与 Google Cloud 合作推出跨语料库检索（Cross-Corpus Retrieval）框架，作为 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG。该多智能体工作流将复杂企业查询分解为子任务，通过规划、重写和路由，迭代搜索多个数据源直至获得充分上下文，再生成可靠回答。与标准 RAG 相比，在事实性数据集上准确率最高提升 34%；在多个领域特定内部数据集上也实现了更好的接地与推理准确性。
推荐理由：企业级 RAG 的新标杆，多 agent 架构加上‘足够上下文’检查，准确度提升 34%。做知识库问答的产品经理和架构师都应该认真看。
Google AI@GoogleAI精选AI 评分7878推荐理由：周报里藏了个大号：Gemma 4 12B开源多模态且完全离线，开发者今天就能在自己笔记本上跑起来，Co-Scientist的多agent科学推理也有看头。
Google 推出 Colab 命令行界面（CLI），允许开发者和 AI 智能体将本地终端连接到远程 Colab 运行时，实现无摩擦执行。该轻量级 CLI 支持请求高性能 GPU、远程运行本地 Python 脚本，并检索工件日志或模型（如微调后的 Gemma 3 适配器）。工具可直接集成到标准终端环境，可被 Antigravity、Claude Code 等 AI 智能体调用以管理复杂机器学习流水线。
推荐理由：对于习惯在 Colab 上薅免费 GPU 的开发者，这个 CLI 把本地开发、远程跑训练这套流程的摩擦降到了几乎为零，而且直接对接 AI agent，实验自动化往前迈了一大步。
Google AI Developers@googleaidevs精选AI 评分7272推荐理由：Gemma 4 的量化版把模型压到 1GB 以下，手机本地跑大模型的门槛又低了一大截。Google 这次没用传统的训练后量化，而是把压缩直接嵌进训练里，效果比 PTQ 好一截，搞端侧部署的可以拿 checkpoint 试起来了。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分8181
推荐理由：Gemini Live 终于能用嘴改图了，实时对话+图像生成让装修试色、数学解题变成「聊着天就把活干了」，产品人和普通用户都该试试这个新交互。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分7373使用适用于 macOS 的 Gemini 应用，获取针对屏幕内容的定制帮助。💻 只需同时按下两个 Command ⌘ 键，即可将当前活动窗口无缝附加到聊天中，无需手动截图或切换标签页。
推荐理由：Gemini for macOS 这个按双 Command 就分享当前窗口的功能，比手动截图快得多，如果你已经把 Gemini 当日常助手，更新后交互会更无缝。
NotebookLM@NotebookLM精选AI 评分6868今天，我们推出又一项呼声很高的功能：来源归属！🥳 无需再猜测。现在你可以看到每个创作物背后所用的确切公式（提示词 + 来源）。想要调整？只需轻点“迭代”，随心定制 💖
推荐理由：NotebookLM 终于开放了 Source Attribution，能看到每个 artifact 背后的 prompt 和来源，还能直接迭代，对经常用做资料整理的重度用户是个实在的升级。
Google Research 开发了一种被动心率监测系统（PHRM），利用智能手机前置摄像头在日常使用中（人脸解锁后数秒内）捕捉面部视频，通过深度学习估算心率，平均绝对百分比误差（MAPE）低于10%（对比心电图金标准），满足各肤色人群的行业精度标准。系统将全天心率测量整合为每日静息心率（RHR），平均绝对误差（MAE）低于5 bpm（对比可穿戴设备）。研究同时发布了迄今最大规模的公开智能手机视频数据集及预训练模型PHRM-mini，合格研究人员可申请访问。
推荐理由：Google 这项发表在 Nature 上的研究，把手机前置摄像头变成了被动心率仪，而且专门解决了深肤色人群精度差的老问题，虽然离产品还远，但方向很对，穿戴设备的护城河可能又浅了一点。
Google AI Developers@googleaidevs精选AI 评分7070介绍 Magenta RealTime 2 (MRT2)：你可以像演奏乐器一样演奏的实时音乐模型。 MRT2 提供 MIDI 和提示控制，并可在 MacBook 上原生运行，延迟低于 200ms。 开放权重。开源推理引擎。一整套应用和插件。 在下方听听它能做什么，并亲自试一试 🧵
推荐理由：Magenta RealTime 2 把音乐生成从「后期制作」拉到了「实时演奏」，开放权重且延迟低于 200ms，音乐创作者值得立刻上手试试。
