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 Labs 提出以“洞察策略”评估 AI 编码智能体的主动性，而非仅按任务完成度打分。团队基于 Google 内部代码库 705 个 bug（1178 个 CL），通过时空近邻与语义相似度聚类还原开发者实际的高层级目标。初步实验显示：Jules 在单轮探索下洞察相关性评分平均 4.5/5；探索预算从两轮增至三轮时，Hit@5 准确率从 33% 升至 57%。团队正将评估方法扩展至公开 GitHub 数据，并探索纳入问题追踪器、对话等更丰富的上下文。
推荐理由：AI 编码代理的评估从任务修复转向目标洞察，Google 这个思路让评估更接近真实开发场景，但实验还是内部数据，等公开 GitHub 版本再看落地效果。
Demis Hassabis@demishassabis精选AI 评分7272一点消息：将近 9 年之后，我决定离开 Google DeepMind，加入 Anthropic（在休息一段时间充电之后）。我非常感激在 GDM 的时光。@demishassabis 在我博士毕业仅六个月后就让我领导 AlphaFold 团队，这真是一次冒险的信任，而整个 GDM 团队教会了我太多关于如何做出伟大科学的东西。GDM 是一个特别的地方，我仍然会很期待听到他们接下来发现的了不起的事情。
推荐理由：John Jumper 是 AlphaFold 背后的关键科学家，他离开 DeepMind 转投 Anthropic，是个不大不小的信号，顶级 AI 人才正在重新站队，对安全和对齐的重视可能成为新一轮人才争夺的核心。
德国团队开发的MIRA智能体在模拟电子病历中操作85,000种选项，500余例急诊诊断准确率88.9%，对比测试（311例）得分87.8%，高于资深专科医生（78.1%）和混合团队（71.1%）。MIRA在阑尾炎（98.6%）和胰腺炎（92.3%）最佳，未发现危险药物交互或剂量错误，性能不受语言影响，代码已公开。谷歌AMIE采用双智能体架构，在100个多访视病例中治疗计划适切率95%（初级保健医生72%），并在药物知识基准RxQA上超过医生。两项研究均警告模拟环境与现实存在差距，实际性能可能更低。
推荐理由：两项 Nature 研究把 AI 诊断推到了和医生掰手腕的水平，但更值得关注的是那个被埋起来的实验：更强的模型一上来，精心搭建的 double-agent 架构几乎归零。医疗 AI 的护城河可能不是架构而是接入院内系统的能力。
Google DeepMind发布AI Control Roadmap，这是一套针对内部先进AI智能体的系统级安全框架。该框架在传统模型对齐之上增加防线，假设AI智能体可能不对齐，通过威胁建模、沙箱隔离、端点安全、提示注入防御以及基于已验证行为逐步授予权限的机制建立信任。据估算，到2030年仅美国市场AI智能体就能创造2.9万亿美元经济价值。
推荐理由：DeepMind 首次系统性地公开了内部 AI 代理安全控制路线图，把代理当潜在「内鬼」来防的思路很务实，分析了 100 万个任务轨迹的监控实践尤其值得做 Agent 安全的人细看。
jason@jxnlco精选AI 评分8383Noam Shazeer 宣布将加入 OpenAI，期待与那里的优秀团队合作。离开 Google 是一个艰难的决定，他为 Google 的团队和共同取得的成就感到自豪。
我很高兴地分享，我将加入 OpenAI，并期待与那里卓越的团队共事。 离开是一个艰难的决定。我为 Google 出色的团队以及我们共同建立的一切感到无比自豪。能与大家共事是我的荣幸，也是一件乐事。
推荐理由：Transformer 共同发明人 Noam Shazeer 从 Google 跳槽 OpenAI，这是今年最大的人事变局之一，对两家公司的模型路线都有深远影响。
Google 分享了三种集成 A2UI 与 MCP Apps 的架构模式，旨在结合两者优势。A2UI 采用声明式框架，通过 JSON payload 定义 UI，由宿主原生渲染，确保一致性与安全性，但受限于预定义组件库。MCP Apps 在 iframe 中使用标准 Web 技术提供自定义界面，但存在设计碎片化、性能与安全挑战。三种模式包括：通过 MCP 服务器提供 A2UI，利用 MCP Resources 或 Tool 调用传递 JSON，实现“一次编写，原生渲染”的跨平台能力；以及静态与动态交付方案。Google 正考虑扩展 MCP 以原生支持 A2UI。
推荐理由：Google 这篇指南给出了三种具体的架构模式，帮开发者同时用上 A2UI 的原生安全性和 MCP 的定制能力，对正在做 Agent UI 的团队是直接的工程参考。
Google推出首款专为Gemini打造的智能音箱Google Home Speaker，售价99.99美元。支持自然语言请求和多步指令，可在说话中途纠正，并具备连续对话功能。内置10种新声音。高级AI功能需订阅Google Home Premium（月费10美元或年费100美元），包括Gemini Live自由对话、Nest摄像头活动摘要等。即日起预售，本月发货。
推荐理由：Google 终于把 Gemini 塞进了音箱，多步指令和自然纠错是亮点，但高级功能要订阅 Home Premium。普通用户会觉得方便，智能家居玩家可以观望，AI 从业者不会有多大惊喜。
Agentic Resource Discovery（ARD）是一项开放规范，用于在Web上发布、发现和验证AI工具、技能与智能体。它基于两个原语：组织在其自有域名下托管catalog描述可用能力，registry作为搜索引擎索引catalog并响应发现请求。ARD支持加密验证，使客户端与端点连接前确认发布者身份，然后直接通过原生协议调用能力。Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform通过Agent Registry提供企业级支持，包括URN命名、出站策略、工具固定和基于Agent Identity的信任验证。该规范现已发布，开发者可通过托管`ai-catalog.json`文件使其服务可发现。
推荐理由：虽然才刚发布，但 ARD 有可能成为代理网络的“robots.txt”，做 agent 开发的都该看一眼，它解决的是跨组织发现和信任这个真问题。
今日发表在《自然》杂志上的研究展示了 Google 的医学推理 AI 系统 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）从单次诊断对话演进到长期疾病管理的能力。AMIE 利用 Gemini 模型的长上下文能力，整合共情对话智能体和深度思考管理推理智能体，可交叉引用数百页临床指南。在盲测中，AMIE 与 21 名初级保健医生相比，在整体管理推理上匹配临床医生，在计划精确性和指南一致性上得分显著更高。
推荐理由：Google 把医疗 AI 从一次诊断推到了长期疾病管理，Nature 上的对照实验显示它在计划精确性上甚至优于初级保健医生，做数字健康的人值得认真读一下。
Google Cloud 发布 Open Knowledge Format (OKF) v0.1，一种供应商中立的 Markdown 规范，为 AI 智能体提供结构化上下文知识。OKF 将知识表示为带 YAML 前置元数据的 markdown 文件目录，每个概念对应一个文件，通过 `type`、`title`、`description` 等少量保留字段实现互操作。无需专有服务、SDK 或运行时，目录可托管在 GitHub、以 tarball 传输或挂载到任意文件系统。OKF 旨在解决组织内部知识碎片化问题——表结构、指标定义、runbook 等散落在不同 catalog 和 wiki 中，各厂商方案互不兼容。遵循最少意见原则，只强制 `type` 字段，生产者和消费者可独立实现。使用场景包括数据团队将 BigQuery 表定义导出为代码、为智能体存储 incident runbook、跨组织知识交换等。
推荐理由：这是 Karpathy LLM Wiki 思想的首个工业级标准化尝试，把散落在各处的内部知识统一成 agent 可读的 markdown 规范，对构建 AI 应用的团队是切实的工程改进，值得加入设计检查清单。
谷歌Android平台安全负责人René Mayrhofer辞职，他在5月18日内部告别信中指责公司“丧失道德指针”，批评谷歌悄悄放弃碳中和目标（因AI模型能耗），并与美国战争部签署允许AI用于“任何合法目的”的协议。今年4月下旬谷歌宣布向五角大楼提供AI用于机密工作，2025年2月更新AI原则时移除了不使用AI开发武器或监控工具的承诺。Mayrhofer担忧谷歌AI产品可能被用于针对公民的大规模监控，包括自己和家人。
推荐理由：Android 安全主管因军事 AI 合作愤而辞职，并公开内部告别信，这是谷歌放弃不作恶后最响亮的内部抗议，暴露了 AI 伦理与商业利益的深层冲突。
Google 起诉一个名为“Outsider Enterprise”的组织，指控其利用人工智能在两周内发送了 250 万条诈骗短信，导致数十万受害者上当。该组织被描述为中国网络犯罪团伙。
推荐理由：谷歌起诉利用AI进行诈骗的中国犯罪团伙，披露细节和19亿美元损失规模让人震惊，这标志着AI滥用从实验走向产业化，所有AI工具厂商都该看看起诉书，思考如何防止平台被武器化。
Google DeepMind@GoogleDeepMind精选AI 评分6767
推荐理由：Google DeepMind启动机器人加速器，选了15家欧洲初创用Gemini Robotics，这是他们物理AI战略的落地信号，看看选了什么方向就知道大厂押注在哪。
Logan Kilpatrick@OfficialLoganK精选AI 评分8181Gemini Omni Flash 在图像到视频、文本到视频和视频编辑方面达到了 SATA : ) 很高兴很快能将这一能力通过 API 提供给开发者！
推荐理由：视频生成正式进入全模态一体时代，Gemini Omni Flash 把图生视频、文生视频和剪辑整合在一个模型里，API 很快上线，做视频工具的可以提前琢磨对手在哪了。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分6565给你最常聊的话题各自一个家。🗂️ 滑动了解如何在 Gemini 中用笔记本保持井然有序，并在回复中告诉我们你是如何使用它们的。
推荐理由：地区解锁而非新功能，EEA 用户终于能用 Notebooks 整理会话了，其他地区的人看看就好。
Google DeepMind 与合作伙伴共同发起一项 1000 万美元的资金征集，专门用于多智能体 AI 安全方向的研究。
推荐理由：DeepMind 联合 Schmidt Sciences 等发起千万美元级多智能体安全研究资助，标志着对大规模 agent 交互中深层风险的正式关注，做 agent 安全的人可重点关注。
Gemini 2.5 Flash API 支持配置思考预算（thinking budgets），用户可跨提供商进行比较，并在5分钟内完成首次API调用。
推荐理由：这是 OpenRouter 上接入 Gemini 2.5 Flash 的保姆级指南，把三家 Google 提供商的延迟和定价差异摆在明面上，需要做模型选型和成本估算的开发者可以直接抄里面的 quickstart 代码。
Google Research 在 AISTATS 2026 发表正则化 f-散度核检验，用于高效审计 LLM 等模型的机器遗忘。该方法通过统计两样本检验判断模型是否真正“忘记”特定训练数据，避免完全重训的巨大成本。相比最大均值差异等现有工具，新框架理论上可在任意样本量下自然控制假阳性，且假阴性风险随可用样本增加可靠收敛至零，解决了大规模模型审计中计算成本过高的问题。
推荐理由：机器遗忘是AI合规的硬需求，但验证‘真忘了’一直是统计难题。谷歌这篇AISTATS论文提出了一套更灵敏的差异测试框架，做隐私审计的值得细看。
一项法律裁决判定 Google 对其 AI 模型产生的幻觉内容负有法律责任。该判决可能产生巨大影响，尤其若其他国家跟进做出类似裁定。
推荐理由：Google 因 AI 幻觉被追责，这个判例如果扩散，所有生成式 AI 产品都要重新审视风险，对行业是重大信号。
Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，采用文本扩散技术，突破自回归逐 token 生成方式，每次前向并行生成 256 个 token。该 26B MoE 模型推理时仅激活 3.8B 参数，量化后适配 18GB 显存消费级 GPU。在 H100 上达 1000+ tokens/s，RTX 5090 上 700+ tokens/s，速度提升 4 倍。具备双向注意力和自我修正能力，面向内联编辑、代码填充等本地交互工作流，以 Apache 2.0 许可证开放。
推荐理由：DiffusionGemma 虽为实验性质，但它把文本生成从“串行打字机”变成了“并行印刷机”，本地推理速度 4 倍提升，对需要实时交互的开发者是个值得关注的方向。
