Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组全部 90 亿个单字母变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold 数据库的 30 多倍。
推荐理由：读者可了解 9 亿单核苷酸变异预测数据集如何把基因组变异解读从单点分析扩展到全基因组视图。
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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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精选归档 · 第 3 页
Google DeepMind精选AI 评分7878
Google Research精选AI 评分6666 Google 与 HHMI Janelia 等发布完整雄性果蝇脑图谱
Google 与 HHMI Janelia、剑桥大学等合作在 Cell 发表论文，发布完整雄性果蝇大脑与中枢神经系统连接组图谱，包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是迄今按神经元数量计算最大的脑图谱。
推荐理由：Google 与 HHMI Janelia 等合作发布迄今神经元数量最多的脑图谱，读者可了解 AI 在连接组学中的具体作用。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进、最准确的全球天气模型，直接学习实时卫星观测数据，每小时生成一次预报。
推荐理由：原文给出分辨率、更新频率与降水精度提升的具体数字，可据此判断 AI 天气预报在本地化场景的进展。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 Fairwind Program，向政府与企业开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 网络防御能力
Google 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其最先进的网络防御能力，首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 组合，用于自主发现、验证并修复漏洞。
推荐理由：Google 把 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 打包成受限访问计划，读者可了解前沿模型在漏洞修复上的落地方式与准入条件。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者面向长程编码与自主智能体，后者面向漏洞发现与自动修补。
推荐理由：Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上的提升，以及面向安全防御的 Cyber 变体与 Fairwind 计划，构成一次可对照的模型迭代。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Gemini 推出 agentic video understanding 视频理解功能
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出 agentic video understanding，通过让模型主动调用原生视频工具按需检索画面、音频与字幕，替代固定帧率的静态处理。
推荐理由：原文给出了成本、token 与准确率三项量化变化及启用方式，读者可据此评估它对长视频分析工作流的实际影响。
Google Research精选AI 评分6161 Google Earth AI 推出 planetary prediction engine 自动化地理空间建模
Google Research 介绍 Google Earth AI 的实验性能力 planetary prediction engine（PPE），可从自然语言查询出发自主完成数据发现、特征工程、模型训练与评估，把复杂地理空间预测模型的构建时间从数周缩短到数分钟。
推荐理由：原文给出了三阶段架构与四类任务的具体指标，读者可据此判断自动化地理空间建模相对人工流程的实际增益。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，新增场景延展与首尾帧插值等视频控制能力
Google DeepMind 宣布推出 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 面向开发者开放，使 Omni 1.1 达到可用于专业生产的状态。
推荐理由：原文列出了场景延展、首尾帧插值、360p 快速原型和 4K 升档等具体能力与参数，可据此评估其对生成视频工作流的改动。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布语音转写模型 Gemini 3.5 Transcribe
Google DeepMind 发布语音转写模型 Gemini 3.5 Transcribe，可将原始音频直接转为准确、格式化的文本，已在 Gemini app 和 Android 的 Rambler 等功能中使用，现通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 向开发者开放。
推荐理由：原文给出了 WER、延迟等量化指标和 Chirp 3 对比，读者可据此评估其在真实场景的可用性。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码和智能体的高效模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：原文给出多项基准对比与定价，读者可据此评估它相对 3.6 Flash 的实际提升幅度。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布手语转文字模型 SL2T，落地 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布多语言手语转文字（SL2T）模型，率先在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中提供美式手语（ASL）转英文的签名输入功能，后续将支持更多设备与语言。
推荐理由：原文交代了手语翻译相比语音转写的两类核心难点，以及用姿态关键点替代原始视频的隐私设计，便于理解该模型的技术取舍。
Google Research精选AI 评分7474 Google 发布 AMIE (Video) 实时视频问诊配置
Google Research 发布基于 Gemini 和 Project Astra 构建的 AMIE (Video)，可进行同步临床视频问诊，实时感知非语言线索、引导模拟体格检查并完成诊断推理。
推荐理由：原文给出了三智能体架构与随机对照研究设计，读者可据此理解音视频临床问诊如何兼顾实时对话与深度推理。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型，三天预报精度媲美旧模型两天
Google DeepMind 在 Nature 发文称其 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA，三天预报精度相当于旧模型的两天，领先幅度超过 24 小时，约相当于十年气象学进展。
推荐理由：原文给出了模型在低分辨率下取得高精度这一反直觉发现及其开放权重的入口，读者可据此评估其对现有预报工作流的可迁移价值。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2，可作为机器人的高层大脑进行对话、理解物理世界并规划多步任务，再将运动执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由：原文给出进度分类与关键时刻定位的具体指标，读者可据此理解视频理解如何转化为机器人任务编排能力。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，实现机器人全身智能控制
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含三个模型：Gemini Robotics 2 视觉-语言-动作（VLA）模型可控制整个人形机器人从脚到指尖的全身动作并实现双手灵巧操作。
推荐理由：原文拆解了三个模型的分工与开放入口，读者可据此判断机器人智能如何从上半身扩展到全身控制。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 发布 SymptomAI 论文：万人规模研究评估对话式症状评估智能体
Google Research 发布论文 SymptomAI，介绍一项 n=13,917 的随机全美研究，参与者向五种不同问诊策略的 Gemini Flash 2.0 SymptomAI 智能体描述症状并获得鉴别诊断（DDx）。
推荐理由：研究给出了万人规模真实问诊对照与可穿戴数据交叉验证方法，可参考其评估设计思路。
Google Research精选AI 评分7474 Google Research 在 Nature 发表强化学习控制量子纠错研究
Google Research 与 Google DeepMind 合作在 Nature 发表论文，提出用强化学习智能体从量子纠错检测事件中学习，在计算过程中持续调控数千个控制参数以对抗硬件漂移。
推荐理由：原文给出了强化学习在 Willow 上的具体增益数字和扩展性结论，可据此评估该范式对量子纠错实用化的意义。
Google DeepMind精选AI 评分8686 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款 Gemini 新模型：Gemini 3.6 Flash 主打编码、知识工作与多模态，按 Artificial Analysis Index 输出 token 消耗比 3.5 Flash 少 17%。
推荐理由：原文给出三款模型的定价与基准对比，可据此评估其在智能体工作流中的成本与能力取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 网络安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，通过 CodeMender 以限量试点方式先向政府和可信伙伴开放。
推荐理由：原文说明了轻量模型在代码安全场景相对大模型的成本与调用优势，以及受限开放策略的考量。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 发布 SensorFM 可穿戴健康数据基础模型
Google Research 发布大型传感器基础模型 SensorFM，用 500 万名同意参与者、超过 1 万亿分钟的多模态传感器信号做自监督预训练，学习可迁移到心血管、代谢、睡眠和心理健康的通用生理表征。
推荐理由：原文给出了预训练规模与下游任务收益的对应关系，读者可据此判断通用表征在可穿戴健康场景的迁移空间。