剑桥大学用 Google Co-Scientist 探寻新发传染病的分子开关
剑桥大学 Clare Bryant 教授使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 研究病原体跨物种传播引发脓毒症等重症的分子开关。该工具根据其流感研究提案生成并排序假设，逐步将候选蛋白细化到具体氨基酸。原本需两到三年的实验验证工作有望在六个月内完成。
Google DeepMindAI 评分4848 Google DeepMindAI 评分4040 Google DeepMind Co-Scientist 开启衰老研究新路径
Google DeepMind 的 Co-Scientist 正被 Calico Life Sciences 用于连接衰老生物学领域的零散研究发现并生成可检验假说。Calico 团队利用它提出了整合应激反应（ISR）如何受代谢调控的新颖假说，并与之交互完善实验设计。相关实验取得了对 ISR 在健康与疾病中作用具有重要意义的新发现，团队计划发表结果。
Google DeepMindAI 评分4848 Google DeepMind Co-Scientist 加速发现肝病机制
爱丁堡大学Filippo Menolascina团队使用Co-Scientist研究代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（MASH），筛选潜在联合用药方案。系统针对药物resmetirom仅对部分患者有效的问题，提出NLRP3炎症小体是连接炎症与代谢的分子桥梁，该假说已获实验验证，有望推动双重靶向疗法。
Google DeepMindAI 评分3737 Google DeepMind Co-Scientist 连接两个实验室，携手攻关 ALS 研究
Google DeepMind 的 Co-Scientist 正在连接 MIT 的 Ritu Raman 与 Boston Children's Hospital 的 Ryan Flynn 两个实验室，共同研究 ALS。
Google DeepMindAI 评分5656 Google DeepMind 用 Co-Scientist 寻找抗肝纤维化的老药新用候选
Google DeepMind 介绍斯坦福医学院 Gary Peltz 团队发表于 Advanced Science 的研究，用 Co-Scientist 从既有药物文献中筛选可重定位治疗肝纤维化的候选药。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 复盘 WeatherNext 如何助 NHC 提前五天预测飓风 Melissa 登陆牙买加
Google DeepMind 发布复盘，介绍其 AI 气象模型 WeatherNext 如何帮助美国国家飓风中心（NHC）预测 2025 年飓风 Melissa 的路径与强度。模型在距登陆五天前以 80% 置信度预测其将以五级强度登陆牙买加，三天前置信度接近 100%；NHC 年度验证报告显示它是 2025 年飓风季路径与强度表现最好的单一模型。
推荐理由：Google 官方复盘 WeatherNext 在飓风 Melissa 预报中的作用，读者可以了解 AI 气象模型如何与传统预报协作。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列，首发 Gemini 3.5 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码性能，3.5 Pro 将于下月推出。
推荐理由：官方发布给出了 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体成绩、速度对比和开放渠道，读者可据此评估替换现有工作流模型的收益。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发表 Co-Scientist 多智能体科研系统并开放 Hypothesis Generation 工具
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统，可迭代生成、辩论和进化科学假设，并通过 Hypothesis Generation 实验工具向个人研究者开放，未来几周开始推出，可在 labs.google/science 注册。
推荐理由：原文给出系统架构、验证机制和多个实验室实测结果，读者可以据此评估多智能体假设生成的实际科研用法。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一年影响力汇总，并通过 Google Cloud 推向商业客户
Google DeepMind 汇总 AlphaEvolve（Gemini 驱动的编码智能体）发布一年的主要成果。
推荐理由：官方汇总了 AlphaEvolve 一年来在科学研究和商业场景的具体应用结果，读者可以据此了解该智能体在各领域的落地方式和量化成效。
Google ResearchAI 评分2626 Google Research：以全球合作与开放资源催化科学影响力
Google Research 阐述其开源软件与开放数据集如何支持全球科学合作，相关资源已服务超过 250,000 名研究者和开发者。基因组学工具 DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher 已帮助处理 250 万人的外显子组和全基因组，神经科学的 H01 数据集（1.4 petabyte 人脑组织样本）被访问超 200k 次。
Google DeepMindAI 评分5757 Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗协作智能体研究计划
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索在医生监督下协助患者就诊的 AI 智能体。
Google ResearchAI 评分5959 Google Research 展示 ERA 在公共卫生、宇宙学、气候和神经科学中的四种应用
Google Research 介绍其 Empirical Research Assistance（ERA）在四个科研领域的实际应用。
Google DeepMindAI 评分4646 Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成合作
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部（MSIT）宣布建立合作伙伴关系，属于其 National Partnerships for AI 计划的一部分，以支持韩国 AI 战略。
Google Research精选AI 评分6262 Google Photos Auto frame 上线 3D 视角重组功能
Google 在 Google Photos 的 Auto frame 功能中推出新方法，可在拍摄后调整照片的相机视角。方法先用内部 3D 点图估计模型重建场景并近似焦距，再用生成式 latent diffusion 模型补全新视角下的空洞，并自动检测广角前置镜头的人脸透视畸变，自动为含有人物的合格照片生成重组后的第二候选版本。
推荐理由：原文解释了用 3D 点图加生成补全改换拍摄视角的两阶段方法，读者可以理解它与普通裁剪编辑的本质差别。
Google DeepMindAI 评分4646 Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo：面向韧性分布式训练的新架构
Google DeepMind 推出分布式训练架构 Decoupled DiLoCo，将训练拆分为异步通信的计算“孤岛”（learner units），隔离硬件故障对整体训练的影响。
Google ResearchAI 评分5959 Google Research 发布 ReasoningBank 智能体推理记忆框架
Google Research 在 ICLR 论文中提出 ReasoningBank，一个从成功与失败经验中提炼结构化推理记忆的智能体记忆框架，并配套 MaTTS 记忆感知测试时扩展方法。
Google DeepMindAI 评分1818 Google DeepMind 携手 Accenture、麦肯锡等五大咨询公司加速企业 AI 转型
Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte 和 McKinsey 合作，帮助企业大规模采用前沿 AI。合作包括三大支柱：开发行业专属 AI 解决方案、让合作伙伴提前体验包括 Gemini 系列在内的前沿模型、以及安排 AI 领导层与客户 CEO 和董事会对接。重点覆盖金融、制造、零售和媒体娱乐等行业。
Google ResearchAI 评分3939 Google Research 提出 Simula：从第一性原理设计合成数据的“推理优先”框架
Google Research 在 TMLR 论文中推出 Simula，一种 seedless、agentic 的“推理优先”合成数据生成框架，将数据集生成重构为机制设计问题，通过全局多样性、局部多样性、复杂化与双 critic 质量检查四个可控轴独立调控覆盖面、复杂度和质量。
Google ResearchAI 评分4747 Google Research 的 AI 合成神经元 MoGen 加速大脑绘制
Google Research 的 MoGen 模型用点云流匹配生成合成神经形态，加入 PATHFINDER 训练数据后使重建错误率降低 4.4%，主要减少 merge 错误。在完整小鼠大脑尺度上，这相当于节省 157 人年的手工校对工作。该研究将在 ICLR 2026 发表，MoGen 已开源。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 语音模型
Google DeepMind 发布文本转语音模型 Gemini 3.1 Flash TTS，主打更强的可控性、表达力和音质，在 Artificial Analysis TTS 排行榜获得 Elo 1,211 分。
推荐理由：官方宣布了音频标签等新控制方式和上线渠道，并给出 Artificial Analysis 的 Elo 分数，可据此评估其表达力与成本定位。
Google ResearchAI 评分4747 Google 推出 Vantage 研究实验：用生成式 AI 评估面向未来的技能
Google Research 与纽约大学合作推出研究实验 Vantage，让学习者在多 AI 头像模拟对话中练习和测评批判性思维、协作、创造性思维等面向未来的技能。
Google DeepMindAI 评分5757 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，强化机器人具身推理能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，在指向、计数、成功检测等空间与物理推理能力上较 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 有明显提升。
Google ResearchAI 评分4242 Google Research 推出 ConvApparel：量化并弥合用户模拟器的真实感差距
Google Research 推出 ConvApparel 数据集，包含 4,000 多段服装购物领域的人机多轮对话（近 15,000 轮），用于量化 LLM 用户模拟器与真实人类行为的真实感差距。
Google ResearchAI 评分4242 Google Research 发布 PaperVizAgent 与 ScholarPeer 两个 AI 智能体，改进学术论文图表与同行评审
Google Research 推出两个学术智能体框架：PaperVizAgent（前身 PaperBanana）用于从论文文本生成出版级学术图表，ScholarPeer 用于自动化同行评审。
Google ResearchAI 评分4444 Google Research 评估 LLM 行为倾向的对齐性
Google Research 提出一个评估 LLM 行为倾向与人类对齐程度的框架，基于 IRI、ERQ 等心理学量表生成情景判断测试（SJT），比较模型与 550 名参与者（每个 SJT 10 名标注者）的偏好分布。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，含 E2B/E4B、26B MoE 与 31B Dense 四种尺寸
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，称其为迄今最智能的开放模型，采用 Apache 2.0 许可，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸。
推荐理由：官方发布给出四个尺寸、榜单名次、上下文长度与部署路径等具体信息，读者可据此评估选型和端侧部署方案。
Google ResearchAI 评分4747 Google Research 研究：构建更好的 AI 评测基准需要多少标注者？
Google Research 在论文 "Forest vs Tree: The (N,K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation" 中研究了评测基准中条目数量与每条标注者人数的权衡。
Google ResearchAI 评分5454 Google Research 发布白皮书评估量子计算机破解加密货币椭圆曲线加密所需资源
Google Quantum AI 团队在白皮书中更新了破解 ECDLP-256 的量子资源估算，给出两种 Shor 算法电路，分别使用不到 1,200 逻辑比特和 9,000 万 Toffoli 门、不到 1,450 逻辑比特和 7,000 万 Toffoli 门，并估计在超导量子计算机上以不到 50 万物理比特数分钟内完成，所需物理比特较此前估算降低约 20 倍。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 推出 Gemini 驱动的 AI 智能指针并落地 Chrome 与 Googlebook
Google DeepMind 发布由 Gemini 驱动的实验性 AI 智能指针，提出维持流程、所见即所指、用 This/That 简化指令、把像素变成可交互实体四项交互原则，让 AI 理解用户指向的内容与意图。
推荐理由：原文给出交互原则和已在 Chrome 与 Googlebook 落地的入口，读者可据此评估指向式 AI 交互对现有提示词工作流的影响。
Google ResearchAI 评分5454 Google 发布 Vibe Coding XR 工作流，用 Gemini 与 XR Blocks 将自然语言转为 Android XR 应用
Google 发布 Vibe Coding XR 工作流，结合 Gemini 与基于 WebXR、three.js、LiteRT.js 的开源 XR Blocks 框架，可将自然语言在 60 秒内转为支持物理效果的 Android XR 应用。
Google ResearchAI 评分4444 Google 发布 TurboQuant：以极致压缩重新定义 AI 效率
Google 推出 TurboQuant 压缩算法（ICLR 2026），在零精度损失下大幅缩减模型体积，同时支持 KV cache 压缩和向量搜索。其核心依赖 QJL 的零开销 1-bit 技巧与 PolarQuant 的极坐标压缩，消除了传统向量量化每数字 1-2 bit 的内存开销。
Google ResearchAI 评分3737 Google Research 的 S2Vec 如何学习现代城市的“语言”
Google Research 在 Earth AI 计划下推出 S2Vec，一个自监督框架，可将建筑环境转化为通用嵌入向量。它先用 S2 Geometry 将地球表面划分为分层 cell，再把特征栅格化为多层图像，并通过掩码自编码（MAE）无需人工标签地学习位置特征。
Google Research精选AI 评分7474 Google 与 NHS 发布 AIMS 研究：AI 乳腺癌筛查在双读流程中达到非劣效并大幅减少人工读片量
Google Research 与多家 NHS 机构合作开展 AIMS 研究，两项发表于 Nature Cancer 的研究评估 AI 乳腺癌检测系统。
推荐理由：Google 与 NHS 合作的两项 Nature Cancer 研究给出 AI 乳腺筛查的实测数据与人机工作流对比，读者可了解落地中的真实瓶颈。
Google ResearchAI 评分5050 Google 与 Cornell 测试六个 LLM 回答高温超导研究问题，NotebookLM 与自建 RAG 系统表现最佳
Google Research 与 Cornell 合作在 PNAS 发表论文，让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和自建 RAG 系统回答 67 个铜氧化物高温超导专家问题，由专家按 0 到 2 分多指标盲评。
Google Research精选AI 评分6262 Google 在 Flood Hub 推出 AI 驱动的城市山洪预报，可提前 24 小时预测
Google 宣布在 Flood Hub 上线 Urban Flash Flood 预报，用 AI 方法提前最多 24 小时预测城市山洪风险。其 Groundsource 方法用 Gemini 分析公开新闻报道构建历史山洪数据集，训练基于 LSTM 的 RNN 模型，仅依赖全球气象产品即可运行，空间分辨率 20x20 公里，覆盖人口密度大于每平方公里 100 人的城市区域。
推荐理由：原文给出模型方法、精度数据和与 NWS 的对比，读者可了解 AI 山洪预报在缺监测地区的实际表现。
Google Research精选AI 评分6060 Google 发布 Groundsource：用 Gemini 将新闻报道转化为灾害历史数据
Google 发布 Groundsource，利用 Gemini 从 80 种语言的新闻中提取结构化洪水事件数据，构建覆盖 150 多个国家、2000 年至今的 260 万条城市山洪记录并开放获取。
推荐理由：原文给出方法细节、准确率数字和开放数据入口，读者可据此评估 LLM 构建灾害历史数据集的可复用路径。
Google Research精选AI 评分6565 Google AMIE 完成真实基层医疗前瞻性可行性研究
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展 AMIE 对话式诊断 AI 的前瞻性单中心可行性研究，100 名成人患者在基层门诊就诊前与 AMIE 进行受监督的病史采集对话。
推荐理由：原文给出真实门诊环境中 AMIE 的安全性、诊断准确率和医患体验数据，读者可据此了解对话式医疗 AI 落地的实际证据。
Google ResearchAI 评分5959 Google Research 发布 WAXAL：覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言的大规模开放语音数据集
Google Research 发布开放语音数据集 WAXAL，覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言，使用者超过 1 亿人、分布于 26 个国家。数据集包含约 1,846 小时经转写的自然语音（WAXAL-ASR，采用图像提示引发自发语音）和超过 565 小时高保真 TTS 录音，以 CC-BY-4.0 许可开放，由 Makerere 大学、加纳大学等非洲学术与社区组织主导采集。