Google DeepMind
在多智能体系统实现全球规模化之前，植入结构化安全协议的窗口期非常有限。
我们认为，这种多层级的智能体安全方案应成为 AI 实验室、政府与学术界共同协作的优先任务。
查看框架详情 → https://t.co/TiMXiCCFEi
与其假设 AI 总能按预期行事，我们不如追问：如果它没能做到，该怎么办？
为此，我们制定了“AI 控制路线图”：一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架。 🧵 https://t.co/mCBxmTyCp4
数据表明，绝大多数问题并非出于恶意。
它们通常是因为智能体误解了指令，或是为了达成目标而“用力过猛”。
理解这些细微差别，对于完善安全协议至关重要。⬇️
我们正与 @SciTechgovuk、@mhclg 和 @i_dot_ai 合作，开发全新的 AI 住房规划申请原型。🏡
通过减少重复性任务，该原型能让规划官员专注于复杂项目，并将处理时间缩短高达 50%。→ https://deepmind.google/blog/unlocking-uk-house-building-with-ai-accelerated-planning/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
我们的机器人加速器正式启动，15 家初创公司将共同塑造欧洲具身智能（Physical AI）的未来。🤖
在为期三个月的计划中，这些公司将获得我们的 AI 技术栈、Gemini 机器人模型以及团队的实操支持。
了解这些公司 → https://blog.google/topics/google-europe/powering-the-future-of-robotics-in-europe/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
TacticAI 利用图神经网络对球场进行建模，将 22 名球员视为独立节点，并将球员间的物理互动视为连接。这使得俱乐部的数据科学部门能够通过虚拟拖拽球员，实时测试不同的防守阵型。
这在体育领域之外有何意义？
实时比赛是研究“部分可观测性”与“多模态数据”的绝佳案例。解决这些连续空间问题，将推动机器人技术、电子游戏等领域的跨越式发展。
深入了解 TacticAI → https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2065093488627073266/photo/1
我们正与 @Palmeiras 展开合作，他们是首个深度应用 TacticAI 的足球俱乐部。TacticAI 是我们的 AI 系统，能够模拟比赛场景，并提前最多 8 秒预测比赛动态。⚽
当数百万个 AI 智能体相互交互时，可能会涌现出全新的集体行为。🌐
我们正联合 @schmidtsciences、@coop_ai、@ARIA_research，并在 @GoogleOrg 的支持下，启动一项 1000 万美元的研究基金，旨在探索 AI 系统的群体行为。→ https://deepmind.google/blog/investing-in-multi-agent-ai-safety-research/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
我们不仅关注测试分数，还通过观察行为转变来评估 AI 的影响。
为期八周的研究结果显示，学生正利用 AI 理解概念，而非仅仅寻找答案——其中，关于“如何解决问题”的 Gemini 查询占比从 68% 提升至 90%。
了解更多详情 → https://deepmind.google/blog/measuring-the-impact-of-learning-with-ai-in-sierra-leone-and-beyond/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
在塞拉利昂，学生人数的激增已超过了教师的供应速度。我们的最新研究探讨了 AI 如何在这些环境下作为合作伙伴来辅助教育工作者——在不取代其核心专业知识与技能的前提下，扩大其教学覆盖面。🧵
了解更多 → https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content= https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2064741064099897344/photo/1
DiffusionGemma 是我们最新的实验性开源模型，在专用 GPU 上的输出速度提升高达 4 倍。它不再逐词预测，而是通过同时生成整块文本，实现实时的自我纠错和复杂的 Markdown 格式化。
3.5 实时翻译支持 70 多种语言的语音转换，并能边流式传输边实时处理。它能完整保留原声的语调、语速和音高，让对话更加自然。
可在 @Google Translate 应用中体验，或通过 @GoogleAIStudio 的 API 进行预览构建。了解更多详情 ↓ https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-live-3-5-translate/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
向 Gemini 3.5 Live Translate 问好：hello, hola, 你好！我们最新的音频模型，专为快速跨语言交流而打造。🌐
过去一年，我们与全球科学专家合作，针对复杂问题对该系统进行了评估。
它助力识别了肝纤维化的新靶点，发现了应对肌萎缩侧索硬化症（ALS）的新途径，并能通过消化数十年的文献，为逆转衰老提出全新的遗传线索。
我们很高兴通过“假设生成”功能向个人研究人员开放 Co-Scientist。作为 Gemini for Science 项目的一部分，我们正通过一系列实验和工具，探索 AI 驱动科学发现的未来。
了解更多详情 → https://deepmind.google/blog/co-scientist-a-multi-agent-ai-partner-to-accelerate-research/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
Co-Scientist 能生成数千个假设。为了筛选出最有价值的假设，它通过“思想锦标赛”机制进行科学辩论，从而对其进行精炼与排序。此外，它还能对照科学文献和数据验证观点，并利用网络搜索和专业模型引入新知识。
科学发现是构思、批判与完善的循环。Co-Scientist 通过基于 Gemini 的专业智能体集群，利用其推理、多模态、长上下文和工具调用能力，模拟了这一过程。https://t.co/RIZRXw0R5f
我们相信 AI 能成为专注的研究伙伴，助力发现下一个科学突破。
隆重推出 Co-Scientist：我们基于 Gemini 开发的最新多智能体系统，它能够针对复杂的科学问题，生成、辩论并演化出全新的假设。 🧵
我们的 Gemini for Science 工具或将助力科学家实现下一次科研突破。🧬
迄今为止，Gemini 中的 SynthID 验证已累计使用超过 5000 万次，用于检测媒体内容是否由 AI 生成。
现在，我们正通过将内容验证功能直接引入更多日常工具（如搜索和 @GoogleChrome）来进一步扩大应用规模。
这样，你只需问一句：“这是 AI 生成的吗？”即可。
我们还将提升 Pixel 拍摄视频的内容透明度，展示视频是如何创作与修改的，无论是否使用了 AI。📹
从按下录制键的那一刻起，视频便会留下记录，方便你和他人查看其来源及过程中的所有编辑。
了解更多 → https://blog.google/innovation-and-ai/products/identifying-ai-generated-media-online/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
SynthID 已为逾 1000 亿件内容添加了水印，但透明度需要全行业的共同努力。因此，我们正与 @OpenAI、@ElevenLabs 和 Kakao 合作，将 SynthID 水印技术引入其模型，以加速我们与 @NVIDIA 共同开启的行业变革进程。
我们正扩大与新加坡的合作，助力实现人工智能的大规模安全部署。🇸🇬
通过与当地专家合作，我们的新项目将重点加速科学发现、提升大流行病应对能力并改善医疗服务。
了解更多详情 → https://deepmind.google/blog/strengthening-singapores-ai-future-a-new-national-partnership/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
SynthID 是我们为 AI 生成内容提供的隐形水印，目前正扩展至更多合作伙伴。我们还增加了识别 AI 生成内容的新方式——只需在 @GeminiApp 或 @Google Search 中询问即可。 https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2057898089621459434/video/1
了解更多 ↓ https://blog.google/innovation-and-ai/products/identifying-ai-generated-media-online/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
Project Genie 的街景功能现已向全球符合条件的 Google AI Ultra 订阅用户（18岁以上）开放。
前往 @GoogleLabs，点击地图图钉，选择一个美国地点并设定风格，即可开始探索 → https://labs.google/fx/projectgenie https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2057842133046903086/photo/1
Project Genie 🤝 @GoogleMaps 街景
现在，你可以将真实的美国实景转化为全新的交互式世界。🌍 https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2057842131142590512/video/1
如何加速日常科研工作流？
只需为 AI 配备专业的科学工具包。
我们推出了 Science Skills for Google @Antigravity，它整合了包括 UniProt 和 AlphaFold 数据库在内的 30 多个主流生命科学领域的数据。
我们的团队通过应对一个现实难题对其进行了实测：分析由 AK2 突变引起的罕见遗传病。
他们能以远超以往的速度完成高度复杂的结构分析，从而为该疾病的底层机制提供了全新见解。
了解更多 ↓ https://antigravity.google/use-cases/science
Gemini 3.5 Flash has landed. https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2057191598421836253/video/1
了解更多 ↓ https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
方法如下 ↓ https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
用 Gemini Omni 创作你的下一个故事。 https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2056893980751917178/video/1
Gemini 3.5 Flash 🤝 @Antigravity
看模型如何部署多个子智能体，设计并建造一整座城市。https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2056826903957504136/video/1
了解更多 → https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
3️⃣ 计算发现
基于 AlphaEvolve 和 Empirical Research Assistance 构建的智能体原型，可并行开发并评估数千种代码变体。
这能大幅缩短流行病学等复杂领域新建模方法的测试时间。
2️⃣ 假设生成
该系统基于 Co-Scientist 构建，可针对开放性难题辅助头脑风暴，并评估新颖的研究思路。
通过多智能体“创意锦标赛”机制，系统通过生成、辩论和评估假设，来揭示哪些方案可行、哪些不可行，以及背后的原因。
我们正率先在 @GoogleLabs 发布 3 款全新的实验性工具，助力科学家探索新的研究方向。 https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/2056808872904405252/video/1
我们致力于利用 AI 助力科学家实现下一次科研突破。
Gemini for Science 是我们全新的实验性工具套件，旨在帮助科研人员探索更多假设、进行大规模验证、轻松解读文献等 🧵
Google Flow 🤝 Gemini Omni
借助我们的最新模型，创作更具电影感的叙事。新功能包括批量编辑、提升角色一致性等。点击了解 @FlowbyGoogle 的更多更新内容 → https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/flow-updates/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
#GoogleIO
这仅仅是个开始——Gemini 3.5 Pro 将于下月发布。
了解更多 ↓ https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content= #GoogleIO
我们还推出了 Build with Gemini XPRIZE 黑客松。
本次活动奖金池高达 200 万美元，诚邀开发者利用这些工具，开发应对全球重大挑战（从减少食物浪费到助力科学研究）的实际应用。了解更多详情 → https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/google-io-2026-developer-highlights/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=
我们为 Antigravity 带来了全新的便捷交互方式：
💻 2.0：任务控制中心，支持多智能体协同完成项目
⌨️ CLI：通过终端界面与智能体交互
⚙️ SDK：开发工具包，让你的软件能够自动连接并调用我们的 AI 智能体
我们正在扩展 @Antigravity 生态系统，帮助开发者从繁琐的调试中解脱，转而专注于真正核心的任务：架构与设计。🧵
3.5 Flash 正向 @GeminiApp 用户及 @Google Search 的 AI 模式全面开放。开发者现可通过 @Antigravity 或 @GoogleAIStudio 中的 Gemini API 开始构建应用。#GoogleIO
发布 Gemini 3.5：我们全新的模型系列，将前沿智能与现实执行力完美结合。
首发版本为 3.5 Flash，是我们在智能体和编程领域迄今最强的模型。🧵
Gemini 3.5 Flash 提供快速、稳定的性能，足以媲美其他顶尖模型，而成本却极低。
它能够在大规模代码库中进行规划与推理，并能部署子智能体进行长周期的并行工作。
在 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA 和 MCP Atlas 等编程及智能体基准测试中，其表现优于 3.1 Pro。