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Demis Hassabis@demishassabis同事件

AI 评分 61/100

Google DeepMind: Gemini 3.7 Flash is here. It's stronger for coding, knowledge work, and web development. 🧵

elvis@omarsar0同事件

AI 评分 54/100

Google DeepMind: Gemini 3.7 Flash is here. It's stronger for coding, knowledge work, and web development. 🧵

Demis Hassabis@demishassabis

AI 评分 59/100

Google DeepMind: SL2T is our breakthrough sign language-to-text model powering new features for Deaf and hard of hearing users on @Androi...

谷歌 DeepMind 推出一款大规模多语言手语转文本（SL2T）翻译模型，使手语 AI 首次进入消费级产品。该模型已在谷歌 Pixel 11 系列手机的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持手语转文本输入，初期仅限美国手语。模型在超过 50 种手语的 10 万小时数据上训练，通过将手语转化为姿势特征点保护隐私，无需发送原始视频流。

Google DeepMind 发布手语转文本（SL2T）模型，为聋哑及听障用户提供新的手语功能。该模型是此次发布的突破性技术核心，旨在将手语实时转化为文本，帮助用户更顺畅地沟通。目前尚未公布具体参数规模、基准测试分数或可用性细节。

DeepMind 的 WeatherNext 模型在气旋预报上实现突破，相关成果已发布在 deepmind.google。该模型在预测准确率上表现显著，为气象预报领域带来新的进展。

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，称其为迄今最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型，可控制从桌面机械臂到全身人形机器人的各类系统。该模型支持全身运动、精细操作及多机器人协同，开发者可通过候补名单申请早期访问。同期发布的 Gemini Robotics ER 2 专为具身推理设计，已上线 Google AI Studio。

谷歌 DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是其面向机器人的最强具身推理模型。相比 1.6 版本，ER 2 可分析连续视频流以追踪任务进度、在出错时调整，并在任务进度分类测试中准确率达 57.4%，时刻寻找测试中准确率为 91.3%。该模型执行速度为更大模型的 4 倍，支持多机器人协作，现已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 公开提供。

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为其下一代机器人的智能层。该版本包含三个模型：用于全身人形控制的视觉-语言-动作模型、用于具身推理与任务编排的 Gemini Robotics ER 2，以及可在数小时内适配新机器人本体的端侧 VLA。单个检查点驱动 Apptronik Apollo 2 与 Franka Duo，仅 ER 2 公开可用。

Chubby♨️@kimmonismus

AI 评分 55/100

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，可控制人形机器人全身动作，包括行走、蹲伏及五指精细操作。该系统融合三个模型，在全身任务上成功率 45.7%-76.3%，五指操作成功率从 32%（用簸箕）到 92%（拧灯泡）不等。

Google DeepMind: One brain. For any robot. 🤖 We're launching Gemini Robotics 2: our next-generation physical AI bringing full body intel...

Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人赋予全身智能。该模型基于 Gemini 架构，使机器人能协调手臂、躯干和腿部动作以完成复杂任务，并具备物体操控与环境适应能力。目前尚未公布具体参数规模、上下文长度及可用性细节。

fofr@fofrAI

AI 评分 50/100

Google DeepMind 发布三款新机器人模型。Gemini Robotics 2 是高级视觉-语言-动作模型，支持全身人形机器人、指尖操作和双臂机器人。Gemini Robotics ER 2 具备具身推理能力，可帮助机器人与人沟通、理解世界并规划多步骤任务。

Google AI@GoogleAI同事件

AI 评分 69/100

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，作为新一代自适应机器人的智能层，支持全身控制、高级灵巧操作及多机器人协作。同时发布新具身推理模型 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的“高层大脑”，负责观察环境、推理任务步骤、协调视觉-语言-动作模型执行动作并追踪进度，使机器人能执行复杂多步骤工作流、自我纠错并适应全新场景。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog

AI 评分 48/100

Google 发布旗舰音乐模型 Lyria 3.5，带来更动态的人声、更丰富的音乐性和更强的提示词遵循能力，支持设定精确 BPM 并导出全曲分轨。Flow Music 同步上线翻唱、对口型音乐视频功能及 iOS 应用，其中对口型视频由 Gemini Omni Flash 驱动。

Google Labs: Expecting A Minor update? We prefer to B Major. 🎶 @GoogleDeepMind just released Lyria 3.5, and we've plugged it directl...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

AI 评分 60/100

Google 发布三款新 Gemini 模型，包括性能更强的 Gemini 3.6 Flash、高性价比的 3.5 Flash-Lite 以及专为网络安全设计的 3.5 Flash Cyber。其中，3.6 Flash 在编码测试 DeepSWE 上得分从 37% 升至 49%，输出 token 减少 17%，定价为 $1.50/1M 输入、$7.50/1M 输出。

Google DeepMind: We're rolling out three new models to make AI agents faster, smarter, and cheaper at scale: 🔵 Gemini 3.6 Flash: It uses...

Chubby♨️@kimmonismus

AI 评分 35/100

Artificial Analysis: Google has released Gemini 3.6 Flash and Gemini 3.5 Flash-Lite. Both halve time per task relative to their predecessors ...

Google Gemini@GeminiApp

AI 评分 52/100

Google DeepMind: We're rolling out three new models to make AI agents faster, smarter, and cheaper at scale: 🔵 Gemini 3.6 Flash: It uses...

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Flash Cyber，一款专用于发现和修补漏洞的轻量级网络安全模型。该模型旨在通过自动化方式提升漏洞检测与修复效率。

Chubby♨️@kimmonismus

AI 评分 39/100

leo 🐾: 🚨 SCOOP: As previously reported, OpenAI plan to launch GPT-5.6 once back in office next week, with a target window of J...

fofr@fofrAI

AI 评分 66/100

Design Arena: BREAKING: Gemini 3.1 Flash Lite Image (Nano Banana 2 Lite) by @GoogleDeepMind is 7th on Image Arena with an Elo of 1271....

Google 推出 Nano Banana 2 Lite，号称最快、最高效的 Gemini 图像模型，以最低成本实现高速生成和编辑。模型延迟显著降低，适合大规模图像生成，同时不牺牲质量，支持角色一致性、精确视觉编辑和真实世界知识。目前可通过 Google AI Studio 试用，并在 Space Lift、Gridscape、Peek-A-Word 和 Anywhere 等应用中展示了能力。

Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（正式名 Gemini 3.1 Flash Lite Image），默认低思考模式下约4秒生成一张图像，标准 Nano Banana 需约20秒。API 价格为每1000张图像 $0.034，输入 token $0.25/1M，输出 token $1.50/1M，是 Nano Banana 2 的一半，输出成本为 Nano Banana Pro 的八分之一。用户 Arena.ai Elo 评分接近非 Lite 版本，但在文本处理、小字和角色一致性上较弱。所有输出图像均带有 SynthID 水印。即日起可通过 Google AI Studio、API 及 Gemini（选择 Flash-Lite 选项）使用。

Google DeepMind 推出 Gemma 4 量化感知训练（QAT）检查点，包含 Q4_0 格式和一种新的移动端格式，旨在降低设备端内存占用。对比 BF16、Q4_0 QAT 和移动版 QAT 三种边缘端格式，官方公布了各格式的内存数据与设计权衡。

Chubby♨️@kimmonismus

AI 评分 71/100

Google DeepMind 发布 Gemma 4 QAT 量化感知训练模型，专为本地 / 设备端优化。通过量化感知训练减少内存占用，同时相比标准训练后量化保留更多质量。支持 Q4_0 格式及新的移动专用量化格式。Gemma 4 E2B 版本可运行于约 1GB 内存，纯文本版本甚至低于 1GB，使手机、笔记本、边缘设备和消费级 GPU 上的本地 AI 更实用。

Chubby♨️@kimmonismus

AI 评分 71/100

Google DeepMind的AlphaProof Nexus系统自主解决了9个开放的Erdős问题（部分问题存在56年），每个问题的成本约几百美元。它还证明了44个OEIS猜想，解决了一个15年的代数几何问题，并在优化理论中发现了新算法参数。其核心机制是将大语言模型的推理能力与Lean形式化验证系统结合，Lean自动检查每一步逻辑，无需人工复核。研究发现，一个仅交替使用大语言模型生成与编译器反馈的基础智能体，便能复现全部9个Erdős问题的成功。该系统还能检测并修正现有数学文献中的表述错误。其局限在于成功案例集中于Lean数学库成熟的领域（如组合、数论），仍无法解决需要全新理论的大问题。

AYi@AYi_AInotes同事件

AI 评分 80/100

Google推出Gemini Omni，首个面向消费者的世界模型。它通过自然语言交互，将Gemini的智能与生成媒体系统结合，实现了对物理规律、历史、生物等世界的深刻理解。用户可以像编辑ChatGPT文本一样用单句指令编辑视频，实现人物一致性、风格迁移、角度调整等功能。它不是单纯生成像素，而是模拟连贯的物理与语义世界，标志着AI视频生成从拼接工具向智能创作系统的飞跃。

Google DeepMind: We're dropping Gemini Omni: our first step towards a model that can create anything from anything - starting with video....

Artificial Analysis@ArtificialAnlys同事件

AI 评分 78/100

谷歌发布新模型Gemini 3.5 Flash，其在智能指数上提升9分至55分，超越Grok 4.3和Claude Sonnet 4.6，尤其在代理任务和知识真实性（大幅减少幻觉）方面进步显著。输出速度超280 tokens/s，使其位于速度与智能的领先前沿。然而，模型运行成本相比前代增加5.5倍，主要由于输入令牌用量及定价上涨。此外，它在多模态评估MMMU-Pro中取得最高分，支持多模态输入，展现了谷歌的综合优势。