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公司与模型

Google / Gemini 最新动态

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。

368 条精选近 30 天 50 条共收录 2,421 条

更新

精选归档 · 第 11 页

6月4日周四第 201–220 条
  1. Google Research:Blog72

    洪水韧性新篇章:Google 开源水文建模框架

    Google Research 在 GitHub 开源了其水文建模框架,这是一个基于 PyTorch 的 Python 包,采用与 Flood Hub 河段洪水预报相同的模型架构和训练数据。该框架允许研究者和预报员训练 AI 洪水预报模型、添加新模型与数据,并已与捷克水文气象研究所(CHMI)等合作测试。开放模型架构和训练管线旨在让各国气象水文部门在保留数据完全控制权的同时,整合基于 AI 的洪水预报。

    推荐理由:谷歌开源的水文模型框架,是少数真正能救命的AI应用。不是秀参数,而是把工具直接塞给一线预报员,让他们用本地数据训练。务实,值得给赞。

  2. Google Developers Blog78

    Gemma 4 12B:开发者指南

    Gemma 4 12B 是一款密集多模态模型,专为消费级设备上的高性能本地 AI 执行而设计。其采用新颖的无编码器架构,绕过传统视觉和音频编码器,将多模态数据直接输入大语言模型主干。

    推荐理由:Google 把多模态模型直接塞进消费级设备,靠的不再是缩水而是架构层面的创新。12B 放在本地跑,这次玩法变了。

6月3日周三
  1. Google Gemini67

    参加 @GoogleDeepMind 首席工程师 @__apf__ 的演示,了解 Gemini Spark 如何帮助简化您的日常工作流程。由 Gemini 3.5 Flash 驱动,Spark 建立在 Gemini 与 @GoogleWorkspace 应用(如 Docs 和 Gmail)连接的能力之上,以执行复杂任务。

    推荐理由:这是 Gemini 把 Agent 能力真正嵌入日常工作流的一步,跟 Workspace 的深度集成会让很多不会编程的人也能用上自动化,值得关注。

  2. IT之家·人工智能86

    谷歌:Gemini App 月活超 9 亿同比翻倍,是其增长最快的产品之一

    谷歌母公司 Alphabet 公布投资者演示文稿显示,Gemini App 月活跃用户超 9 亿,一年内翻倍超过一倍。Gemini 已为谷歌 13 款超 10 亿用户产品提供支持,其中 5 款用户量超 30 亿(搜索、Gmail、Android、Chrome、YouTube)。谷歌搜索 AI Overviews 月活跃用户超 25 亿。自 Gemini 3 推出,核心 AI 响应成本降低 30% 以上。谷歌预计本月推出 Gemini 3.5 Pro 模型。

    推荐理由:9亿月活且一年翻倍,AI Overviews月活25亿,这些数字比任何benchmark都更能说明问题。谷歌本月还要推Gemini 3.5 Pro,进度比预期快,做搜索和产品的需要盯紧。

  3. PromptArmor:Threat Intelligence78

    PromptArmor 披露 ChatGPT for Google Sheets 数据外泄漏洞,OpenAI 移除 Apps Script 生成能力

    PromptArmor 披露 ChatGPT for Google Sheets 存在间接提示词注入漏洞,一次良性查询即可触发工作簿外泄、钓鱼弹窗、侧边栏劫持和恶意编辑,演示中共外泄 12 个工作簿,且在用户明确要求人工审批时攻击仍可成功。

    推荐理由:原文完整披露了攻击链、演示和 OpenAI 的修复回应,读者可以据此评估 ChatGPT for Google Sheets 的间接提示词注入风险面。

  4. Google AI Developers74

    构建用于科学发现的自主智能体?🧬🤖 @GoogleDeepMind Science Skills 现已在 GitHub 上发布。我们已开源这个专用工具包,以科学基础和更高的 token 效率加速您的智能体工作流。 立即下载 ↓ https://github.com/google-deepmind/science-skills

    推荐理由:DeepMind 把这个科学 agent 工具包开源了,核心是给 agent 工作流加科学基础、提升 token 效率,做 AI for Science 的可以直接 fork 试手,本周最值得上手的工具之一。

  5. Google DeepMind:Blog80

    Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B:统一的无编码器多模态模型

    Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型,采用无编码器统一架构,原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型,但内存占用不到一半,仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测(MTP)drafter 以降低延迟,基于 Apache 2.0 开源许可发布,已累计超过 1.5 亿次下载。

    推荐理由:统一无编码器架构让 12B 模型在消费级笔记本上跑出接近 26B 的多模态 Agent 体验,开源 + Apache 2.0,本地部署门槛又压低了。

6月2日周二
  1. Logan Kilpatrick79

    我们刚刚上线了在 @GoogleAIStudio 内直接构建连接 Gmail、Drive、Sheets 等应用的功能,无需跳转其他网站,你可以直接在 AI Studio 内添加测试人员,完整的公开分享功能即将推出!!

    推荐理由:Google AI Studio 直接打通 Gmail、Drive 和 Sheets,不用跳出就能构建应用并邀请测试者,对习惯 Google 生态的开发者来说省了一大截时间,下次做原型可以试试。

5月30日周六
  1. Google AI Developers71

    ICYMI:Nano Banana Pro [gemini-3-pro-image] 和 Nano Banana 2 [gemini-3.1-flash-image] 现已正式发布,可通过 Gemini API 投入生产使用。 查看这些优秀的社区示例,了解两个模型的实际能力 🧵

    推荐理由:Gemini 图像模型 GA 了,生成式视觉正式进入 Google 时间,做设计工具和内容生成的开发者可以直接接入测试,看看能不能成为下一个 Midjourney。

  2. Google Blog:AI74

    Gemini Omni 与 Gemini 3.5 的 11 个实战展示

    Google 在 2026 年 Google I/O 大会上发布了新一代多模态模型 Gemini Omni 与 Gemini 3.5,并同步提供了 11 个视频,集中演示了这两款模型在实际场景中的能力。

    推荐理由:Google 官方放出的这组视频演示,直接展示了 Gemini Omni 和 3.5 的实际表现,比参数和 benchmark 更直观,做多模态应用的可以逐帧研究。

5月29日周五
  1. IT之家·人工智能70

    谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯:AGI 最快三年内到来,研发速度远超预期

    谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯预测,AGI 研发速度远超预期,最快可能在 2029 年至 2030 年前后出现。作为 AlphaGo、AlphaFold 的主导者,他认为当前 AI 智能体是未来更强智能的预演,随着多模态和自主决策能力成熟,三年内迎来 AGI 关键突破已非科幻。但他同时警示,全球社会对 AGI 到来的准备严重不足,必须提前建立规则与防护机制。

    推荐理由:哈萨比斯作为造出 AlphaFold 的诺贝尔奖得主,三年内 AGI 的判断不是空话,他同时强调社会完全没准备好,这种紧迫感比单纯的时间表更值得看。

  2. Google Research:Blog79

    创新时代:Google Research 在 I/O 2026

    Google Research 在 I/O 2026 大会上展示了其在多个前沿领域的技术进展,包括应用AI、基础机器学习算法以及量子AI等。本次大会的核心主题是展示其在将科学发现与研究成果转化为现实世界影响方面的持续努力。

    推荐理由:Google 把研究成果直接发 Nature,ERA 和 Co-Scientist 这套工具让 AI 从写诗进化到做实验,健康 AI 的临床验证数据也很扎实,搞科研的可以蹲一下访问资格。

  3. Google Developers Blog73

    使用 Google Pay & Wallet Developer MCP server 加速你的集成工作流

    Google 推出 Google Pay & Wallet Developer MCP server,这是一款开放标准工具,旨在将 AI 开发助手和 IDE 安全连接到实时的 API 与账户上下文。开发者无需离开开发环境,即可搜索官方文档、验证 Wallet pass 定义、检查集成状态以及管理商户账户。该集成旨在通过减少上下文切换并提供实时、可靠的 AI 支持来减少开发摩擦,从而加速开发工作流。

    推荐理由:这是 Google 为支付场景做的 MCP 服务器,把文档和账户操作直接塞进 IDE,减少上下文切换,做 Google Pay 集成的开发者可以试试看。

  4. Google AI Developers71

    🍌 Nano Banana Pro [gemini-3-pro-image] 和 Nano Banana 2 [gemini-3.1-flash-image] 现已正式发布,可通过 Gemini API 投入生产使用。查看这些优秀的社区示例,了解两个模型的实际能力 🧵↓

    推荐理由:Google 把 Gemini 图像生成能力打包进 Nano Banana 系列并正式 GA,开发者现在可以稳定调用 Pro 和 Flash 级别的生图 API,对做图像应用的团队是个实在利好。

5月28日周四
  1. Google Developers Blog64

    社区如何利用Tunix和TPU训练Gemma学会“思考”

    Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松,挑战开发者利用TPU和有限算力,将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标,该流程结合了监督微调(SFT)与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明,社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。

    推荐理由:Google 官方比赛总结,证明用 Kaggle TPU 和开源工具就能把 Gemma 训练出不错推理能力,对想自己微调模型的小团队是个实用参考。