推荐理由:把路径、强度和尺度放进同一模型,省去过去切换全球与区域模型的步骤,对需要快速判断登陆风险的预报流程是种简化。
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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。
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Google AI@GoogleAI精选AI 评分7373
Google AI:DEV 作者专属精选AI 评分6767 设计 AI 评测:先求清晰,再谈可视化
本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能,并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。
推荐理由:把技能评估拆成模型基线、技能条件与多维事实打分,让团队用同一套脚本量化技能增量,而不是凭单次演示做判断。
Google Developers Blog精选AI 评分6868 Google 用 ADK 构建零信任 AI Agent 的三层安全实践
Google 开源了一个基于 ADK 和 Gemini 的自主客服退款 Agent(zero-trust-agents 仓库),并演示一条提示词注入可造成超额退款、密钥泄露或主机被入侵。
推荐理由:文章用可复现代码演示三类零信任防线如何落地,读者可以直接照做来加固自己的 Agent 生产环境。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分6666引用Google Gemini@GeminiAppGemini Spark 现在运行在 Gemini 3.7 Flash 上。⚡️ 无论你是用 Spark 将供应商信息整理到 Sheets,还是起草谈判邮件,3.7 Flash 都能让你的个人 AI 智能体更精准、更准确,并针对 @GoogleWorkspace 应用改进了工具调用,帮助把想法转化为行动。
推荐理由:Gemini 3.7 Flash 把多步推理与跨文件整合能力下放到轻量模型,对经常需要合并数十份文件或邮件的用户来说,是一个成本更低的处理选项。
Google Blog:AI精选AI 评分6161 Google Sheets 推出 Sheets canvas:用 Gemini 将表格数据变为交互式迷你应用
Google Sheets 发布新功能 Sheets canvas,基于 Gemini 构建,用户只需用自然语言提示词即可将表格数据转化为交互式仪表盘、学习追踪器、座位表等“迷你应用”。
推荐理由:与单独 BI 工具不同,Sheets canvas 直接在原表上生成可读写界面,临时仪表盘能沿用表格的共享和权限体系,降低轻量场景的搭建成本。
Google DeepMind:Blog精选AI 评分7272 Google DeepMind 推出 Gemini 3.7 Flash:面向编程与智能体的最强工作模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,距 3.6 Flash 仅三周,主打编程与智能体任务,输入/输出价格分别为每百万 token $0.75 和 $3.75,为原 3.6 Flash 的一半。
推荐理由:相比 3.6 Flash,价格减半且 FrontierCode 和 DeepSWE 分数提升,让成本敏感型编码智能体团队有了新的性价比基线。
Google Developers Blog精选AI 评分6060 Google 开源 C++ 库 Credentio,用于本地验证 C2PA Content Credentials
Google 发布开源 C++ 库 Credentio,用于处理 C2PA Content Credentials,初期支持规范 2.2 和 2.4 版本。该代码此前驱动近 40 个符合 C2PA 标准的 Google 产品,扩展至数百亿个生成的图像、视频、音频和文档资产。
推荐理由:Google 开源了自家验证数十亿生成资产所用的 C2PA 库,本地验证带来零带宽开销和小内存占用,对做媒体溯源工具的开发者有直接参考价值。
Gemini API:更新日志精选AI 评分6868 Gemini 3.7 Flash 正式发布(GA)
Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini 3.7 Flash(gemini-3.7-flash)正式可用,称其为目前最智能的主力模型,面向编码与智能体场景。该模型在软件工程、Web 开发和智能体工作流方面有大幅改进,2026 年 12 月 31 日前提供入门优惠价,可从模型页和 Latest model guide 开始使用。
推荐理由:官方更新日志直接说明 Gemini 3.7 Flash 在编码和智能体工作流上的能力提升,并给出限时优惠价格与入门入口。
Google Research:Blog精选AI 评分6666 空货架还是丢钥匙?Google 研究:Recall 是参数化事实性的瓶颈
Google Research 提出知识画像框架,发现前沿 LLM(如 Gemini3、GPT-5)的事实编码接近饱和,但回忆(recall)能力不足,多数事实错误源于“丢钥匙”而非“空货架”。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像,并配套推出 WikiProfile 基准,含 2,150 条维基百科事实,每条配 10 个问题,用于分别探测编码、回忆与识别能力。
推荐理由:知识画像把事实错误拆成编码失败与召回失败,显示前沿模型问题主要在已存知识不稳定调用,思考更多恢复已编码事实而非补全缺失,为优化侧重提供判断依据。
Sundar Pichai@sundarpichai精选AI 评分7777
推荐理由:10亿用户规模把AI助手从尝鲜推入日常,后续生态整合与商业模式的演进将随之提速。
Google Blog:AI精选AI 评分6969 AMIE 研究医疗 AI 系统首次展示实时临床视频问诊能力
Google Research 与 Google DeepMind 推进医疗 AI 系统 AMIE,实现实时临床视频问诊,首次在此场景展示专家级 AI 能力。该系统基于 Gemini 和 Project Astra 构建,可解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时诊断推理。随机研究中,临床评估者对 AMIE 的病史采集、诊断准确性等核心能力给予好评,患者演员也更偏好视频体验。
推荐理由:AMIE 在视频中融合视觉与听觉线索进行诊断,展示了多模态临床推理的可行性,对远程医疗产品方向有参考价值。
Google Developers Blog精选AI 评分6262 Google 发布在 Raspberry Pi 5 上用 LiteRT 与 Gemma 部署边缘 AI 的完整指南
Google 发布教程,讲解如何用 LiteRT 和 Gemma 在 Raspberry Pi 5 上实现完全离线的实时边缘 AI,并演示其驱动 Reachy Mini 机器人。
推荐理由:原文给出 LiteRT-LM 在树莓派 5 上运行 Gemma 的具体性能数字与 CPU/GPU 分工架构,还附完整部署命令,方法可直接迁移到自己的边缘部署。
Ars Technica:AI精选AI 评分7777 DeepMind 的 WeatherNext 飓风模型为预报员争取到额外一天预警时间
Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 模型 WeatherNext,在 2025 年 10 月飓风 Melissa 登陆前 5 天,以 80% 的置信度预测其将以 5 级飓风强度袭击牙买加。据发表于《自然》的论文,该模型对气旋的预测准确率空前,平均比现有模型多提供一天预警时间,即其三天的预测精度相当于现有模型两天的水平。
推荐理由:相比现有模型,WeatherNext 在三天前的预测准确度相当于过去的 48 小时预报,这一改善意味着沿海社区能多出整整一天采取防灾措施,对高风险区域的庇护和撤离安排有实际影响。
IT之家·人工智能精选AI 评分7171 谷歌推出 WeatherNext 气旋模型,AI 高精度预报飓风平均提前 24 小时
谷歌 DeepMind 联合多家机构推出 WeatherNext Cyclones 气旋预测模型,在路径、强度和风场结构预测精度上达到业界领先。该模型将有效预报时长从 2 天延长至 3 天,平均提前 24 小时,预测量级约相当于 10 年气象进展。
推荐理由:将气旋预报时效提前24小时并开源全套模型权重,气象机构可据此提升预警窗口,影响紧急预案规划。
SemiAnalysis 长文 RSS精选AI 评分8484 SemiAnalysis 分析 DeepMind 高层动荡与 Gemini 掉队,判断 GCP 成为最大受益方
Google 于 8 月 5 日宣布全面调整 DeepMind 领导层,Demis Hassabis 退出日常运营,Jeff Dean 将联同 Sanjay Ghemawat、Quoc Le、Oriol Vinyals 离职创办新实验室 Discovery Loop,Koray Kavukcuoglu 接掌 DeepMind/Gemini。
推荐理由:原文以 DeepMind 高层变动和 TPU 出售数据论证 Google 重心转向 GCP 云业务,读者可获得一条解释 Gemini 掉队的分析框架。
Google Developers Blog精选AI 评分7575 Agent Plugins 1.0.0 发布:谷歌、亚马逊、微软等支持的统一智能体插件规范
Agent Plugins 1.0.0 是一项由谷歌、亚马逊、微软等支持的中立目录规范,将 Agent Skills 和 MCP 服务器打包为单一可移植单元。通过标准化 plugin.json 清单和固定目录布局,开发者无需为不同 AI 编码智能体和 IDE 维护单独封装。谷歌已作为核心维护者加入,并在 Agents CLI 和 Data Agent Kit 中提供支持。
推荐理由:此前不同AI编码代理和IDE的插件需要单独适配,Agent Plugins通过统一manifest和目录结构,使单个插件可跨工具复用,降低了多代理环境的分发成本。
The Verge:AI精选AI 评分7575 Google 大规模 AI 组织调整背后的混乱政治
Google 宣布迄今最大规模 AI 组织调整:Demis Hassabis 卸任 DeepMind 日常管理以专注 AGI 研究,CTO Koray Kavukcuoglu 接任;27 年老将 Jeff Dean 与三位顶级研究员离职创办 AI 初创公司。内部员工认为调整源于产品提速压力、Hassabis 影响力下降及与美国国防部合作引发的伦理冲突。
推荐理由:人事变动之外,文章的核心价值在于把 Jeff Dean 离职与军方合同、伦理红线直接关联,呈现了 Google 内部产品速度与道德立场之间的张力。
IT之家·人工智能精选AI 评分7171 谷歌地图 Ask Maps 智能体升级:可对话订餐、找酒店并接入 Gemini Personal Intelligence
谷歌地图宣布 Ask Maps 迎来新一轮升级,新增智能体功能,可替用户执行订餐操作,并综合考虑饮食要求、当前位置和收藏地点等信息;用户还可通过对话指定装修风格、环境氛围等条件查找酒店和当地活动。
推荐理由:在地图导航中直接完成订餐和订房,把位置感知的便利性延伸到了生活服务的交易环节,可能改变用户对地图工具的功能预期。
MarkTechPost精选AI 评分7171 用 Google Meridian 构建端到端贝叶斯营销组合模型:媒体测量、ROI 分析与预算优化
本教程使用 Google Meridian 构建完整的贝叶斯营销组合建模工作流,涵盖数据加载、ROI 先验配置、NUTS 采样拟合及收敛性评估。通过 Analyzer API 提取渠道贡献、ROI、边际 ROI、adstock 与饱和曲线等后验指标,并计算渠道间 ROI 比较概率。最后用 BudgetOptimizer 优化固定与灵活预算,生成可分享的 HTML 报告并保存模型复用。
推荐理由:完整工作流把先验设定、后验采样、诊断和预算优化串联为可执行步骤,让营销分析团队能自行量化渠道贡献与 ROI 不确定性。
Jeff Dean@JeffDean精选AI 评分8181推荐理由:27年Google生涯中,Jeff Dean参与建设了多个超过十亿用户的产品,他的离职与集体创业可能反映AI研究从大厂向独立团队的又一次转移。