Google Blog：AI（RSS）
Google Vids 接入 Lyria 3 与 Veo 3.1 模型能力，新增免费 AI 视频生成功能，用户可无成本创建、编辑和分享高质量视频。
Google Vids 接入 Lyria 3 与 Veo 3.1 模型能力，新增免费 AI 视频生成功能，用户可无成本创建、编辑和分享高质量视频。
Google 为 Gemini API 新增 Flex 和 Priority 两个推理层级，帮助开发者在成本与延迟之间灵活取舍。
Google Research 提出系统性评估框架，将标准化心理学问卷（如 IRI、ERQ）转化为情境判断测试，量化 LLM 行为倾向与人类共识的偏差。研究测试了25个模型，发现小模型（<25B）一致性显著较低，且模型存在两种偏差：偏离人类共识、未能覆盖人类观点的多样性。该框架通过真实场景（如职场冲突、日常决策）评估模型行为，为改进 LLM 社交互动能力提供依据。
Google DeepMind 发布了 Gemma 4 系列开源模型，旨在直接在设备端实现多步骤规划和自主智能体工作流。该版本包含用于实验“智能体技能”的 Google AI Edge Gallery，以及为开发者提供显著速度提升和结构化输出的 LiteRT-LM 库。Gemma 4 采用 Apache 2.0 许可，支持超过 140 种语言，并兼容移动设备、台式机及树莓派等多种物联网硬件平台。
Google 正式发布了 Gemma 4，这是一款前沿的多模态人工智能模型，其核心特点是能够在设备端本地运行。该模型通过开源方式发布，旨在推动人工智能技术的进步与民主化。Gemma 4 的“在设备端”能力意味着数据处理可在本地完成，无需持续连接云端，这有望提升响应速度、增强隐私保护并实现离线使用。此举是 Google 通过开源和开放科学来普及人工智能的持续努力的一部分。
Google 发布2026年3月人工智能更新回顾，通过信息图形式汇总当月产品发布与技术进展，展示公司最新 AI 成果。
Agent Development Kit (ADK) SkillToolset 推出了“渐进式披露”架构，使AI智能体能够按需加载领域专业知识，与传统单体提示相比，可减少高达90%的令牌使用量。该系统通过四种模式——从简单的内联清单到智能体可自行编写代码的“技能工厂”——使智能体能在运行时利用通用的 agentskills.io 规范动态扩展其能力。这种模块化方法确保了复杂的指令和外部资源仅在相关时被访问，从而为现代AI开发构建了一个可扩展且能自我扩展的框架。
Veo 3.1 Lite 现已开放付费预览，作为 Google 成本效益最高的视频生成模型，支持通过 Gemini API 调用及 Google AI Studio 测试。
Orbax 和 MaxText 引入了连续检查点新功能，旨在优化模型训练中可靠性与性能的平衡。它改变了传统固定频率检查点的模式，通过在前一个保存操作成功完成后才异步启动新操作，最大化I/O带宽并降低故障风险。基准测试表明，该方法显著缩短了检查点间隔，并实现了可观的资源节约，这在平均故障间隔时间较短的大规模训练任务中效果尤为突出。
Agent Development Kit (ADK) for Go 1.0 版本正式发布，标志着其从实验性脚本转向生产就绪的服务框架。本次更新核心在于强化可观测性、安全性与可扩展性，主要特性包括：原生集成OpenTelemetry以实现深度追踪；支持自愈逻辑的新插件系统；在敏感操作中引入“人在回路”安全确认机制。此外，新版本提供了基于YAML的配置以加速迭代，并优化了Agent2Agent协议，以支持跨编程语言的智能体无缝通信。该框架使开发者能够依托Go语言的高性能工程标准，构建复杂且可靠的多智能体系统。
Google Quantum AI 发布白皮书指出，未来量子计算机破解保护加密货币的椭圆曲线加密（ECDLP-256）仅需不到 1,200 个逻辑量子比特和 50 万个物理量子比特，资源需求较此前估计降低约 20 倍。团队采用零知识证明方式负责任地披露该漏洞，避免为恶意攻击者提供路线图，同时呼吁加密货币社区在 2029 年前迁移至后量子密码学（PQC），并建议避免暴露或重复使用脆弱的钱包地址。
Google Research 提出基于"gold"评级数据的机器学习评估框架，通过模拟器优化评分项目数量与评分者数量的权衡。研究挑战了当前 AI 基准测试仅使用 1-5 名评分者的行业标准，发现要准确捕捉人类观点差异通常需要超过 10 名评分者。该框架为构建高可复现性且成本高效的 AI 评估体系提供了路线图，并开源了模拟工具。
Google 正式发布了 Java 版智能体开发套件 (ADK) 的 1.0.0 版本。该版本引入了多项关键功能：支持接入 Google Maps 数据、内置 URL 抓取工具，以及用于跨框架协作的标准化 Agent2Agent 协议。其全新的“App”和“Plugin”架构增强了控制能力，实现了全局日志记录、通过事件压缩自动管理上下文窗口，以及需要人工确认的“Human-in-the-Loop”工作流。此外，该版本深度集成 Google Cloud 服务（如 Firestore 和 Vertex AI），提供了强大的会话与记忆管理功能，以处理长期状态和大型数据工件，助力开发者构建更复杂的 AI 智能体应用。
Google DeepMind 将鼠标指针升级为可感知上下文的AI协作工具。这一革新旨在消除传统AI提示操作的繁琐性，在Chrome等平台实现直觉式交互。鼠标指针不再仅用于点击，而是能理解界面内容并主动提供智能辅助，标志着人机交互从“手动指令”向“情境协同”的范式转变。
Google「科技与社会对话」系列最新一期，James Manyika 与 LL COOL J 探讨 AI 与创造力。
Google Translate 耳机实时翻译功能正式支持 iOS，可将耳机变为个人实时翻译器。该功能同时面向 iOS 和 Android 用户扩展至更多国家。
Gemini 推出 3.1 Flash Live 语音模型，通过提升精度、降低延迟，使语音交互更流畅自然且精准可靠。
Gemini 3.1 Flash Live 已上线 Google 全系产品，提供更自然、可靠的实时音频 AI 交互能力。
关联讨论 1 条Google DeepMind：Blog（RSS）Google 将 Lyria 3 Pro 扩展至更多产品，支持生成更长音轨，并集成至专业人士日常工作和创作工具中。
Lyria 3 音乐生成模型现已开放付费预览，开发者可通过 Gemini API 调用，或在 Google AI Studio 免费测试。
Google DeepMind 开发出一项“Gemini API 开发者技能”，使智能体能够实时获取最新文档与 SDK 指导。评估结果显示，配备该技能后，gemini-3.1-pro-preview 模型的成功率从 28.2% 大幅跃升至 96.6%。这种轻量级方法通过赋予模型强大的推理能力并接入“事实来源”，有效解决了静态模型知识与快速演进的软件实践之间的脱节问题，显著消除了过时的编码模式。
Google XR 团队推出 Vibe Coding XR 工作流，结合 Gemini Canvas 与开源框架 XR Blocks，利用长上下文推理能力将自然语言提示在 60 秒内转化为可交互、支持物理效果的 WebXR 应用。该方案基于 WebXR、three.js 和 LiteRT.js 构建，支持手势交互与深度感知，可在桌面模拟环境或 Android XR 头显中实时预览。已展示的应用包括几何可视化数学辅导和交互式物理实验室，用户可通过捏合等手势操作 3D 对象，快速验证空间交互设计。
该工作流通过Gemini Canvas，借助高级提示词快速原型化MediaPipe Pose Landmarker等体感游戏机制。开发者可在Google AI Studio中优化原型，采用低延迟的“轻量”模型和稳定的追踪点（如肩部关节点）以确保游戏响应灵敏。最后，流程利用Gemini Code Assist将实验性代码重构为模块化、可用于生产的应用程序，使其能够支持多种多模态输入，从而显著简化了体感控制游戏的开发过程。
Google Research 发布自监督地理空间框架 S2Vec，利用 S2 Geometry 将地球表面划分为分层单元格，把建筑、道路等特征栅格化为多层图像，通过掩码自编码器（MAE）学习通用嵌入向量。无需人工标注即可预测人口密度、房价等社会经济指标，在地理外推任务中表现优于图像基线模型，但树冠覆盖和海拔等环境预测任务仍需改进。
Google Research推出TurboQuant压缩算法（将发表于ICLR 2026），通过融合PolarQuant与QJL技术实现大模型与向量搜索的极端压缩。PolarQuant通过随机旋转数据向量并转换为极坐标，消除传统量化的内存开销；QJL则利用Johnson-Lindenstrauss变换以1比特零开销压缩残差误差。该方法在零精度损失下显著缩减模型体积，有效缓解KV缓存瓶颈，适用于高维向量搜索等场景。
结合 LlamaParse 与 Gemini 3.1 模型，可从复杂的非结构化文档中提取高质量数据。该方案采用事件驱动架构，利用 Gemini 3.1 Pro 对密集的金融表格进行智能解析，并使用 Gemini 3.1 Flash 进行高性价比的摘要生成。开发者通过此教程可构建个人财务助手，将杂乱的经纪账户对账单转化为结构清晰、易于理解的分析报告。
一套包含MCP、A2A等六种协议的新工具集正式发布，旨在通过标准化AI代理的数据访问与通信方式，消除定制集成代码的需求。以“厨房管理员”代理为例，这些协议能实时核查库存、通过UCP进行批发交易，并借助AP2完成安全支付授权。开发者使用Agent开发套件（ADK）还可实现A2UI与AG-UI，为用户提供交互式仪表板与无缝流式界面。
本文介绍一个衡量通用人工智能（AGI）进展的认知框架，并启动Kaggle黑客马拉松，旨在构建相应的评估体系，为AGI研发提供可量化的进度测量标准与评估工具。
Google 宣布在 AI 时代加大对开源安全的投入，将通过新投资、构建新工具和开发代码安全技术，提升开源软件安全水平。
Google 将 Personal Intelligence 扩展至 Search 的 AI Mode、Gemini 应用及 Chrome 中的 Gemini，覆盖更多用户。
Google Research与NHS合作在Nature Cancer发表两项AIMS研究，评估AI乳腺癌检测系统。回顾性分析11.6万例乳腺X光片显示，AI敏感性显著高于原始第一读者且不降低特异性，癌症检出率从7.54升至9.33/1000，检出25%间隔癌；前瞻性研究验证技术整合可行性。第二项研究进一步测试AI替代双读流程中第二读者的端到端效果。研究为AI辅助筛查提供证据，有望缓解放射科医生30%-40%短缺压力。
Google Research 在 The Check Up 活动发布多项医疗 AI 进展。与 Fitbit 合作的 Personal Health Agent (PHA) 整合可穿戴设备数据提供个性化健康指导；乳腺癌检测 AI 在研究中识别出 25% 传统筛查漏检的间隔期癌症；多智能体系统 AMIE 已在 Beth Israel Deaconess Medical Center 开展临床测试，协助病史采集。同时推出 MedGemma 开放模型及 Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) 赋能开发者，糖尿病视网膜病变筛查模型已服务超 100 万例，AI 正从实验室走向真实临床场景。
Google Research 与康奈尔大学在 PNAS 发表研究，评估六个 LLM 回答高温超导领域专家级问题的能力。测试包含 67 个关于铜氧化物超导机制的深层问题，由 12 位国际专家评分。结果显示，基于 15 篇精选综述和 1726 个质量控制来源的封闭系统（NotebookLM 及定制系统）表现最优，而开放网络访问的模型准确性不足。研究表明，在专业物理领域，基于 curated 数据库的封闭系统比开放搜索更能提供准确、均衡的学术回答。
Google 发起一项 AI 健康新倡议，目标是通过人工智能技术改善澳大利亚偏远社区居民的心脏健康状况，提升当地心脏疾病治疗结果。
Google Research在Flood Hub推出城市山洪预测服务，采用新型AI方法Groundsource从新闻报道中提取历史洪水数据作为训练集，结合全球天气模型，可为城市地区提供最长24小时预警。该系统以20x20公里分辨率运行，无需依赖高分辨率水文地图或本地雷达，旨在解决全球南方国家山洪预警基础设施不足的问题，弥补传统 riverine 洪水预测无法覆盖快速 onset 灾害的空白。
Gemini in Google Sheets 发布全新 beta 功能，支持通过自然语言描述创建、组织和编辑整个表格，涵盖基础任务到复杂数据分析，实现最先进的电子表格处理能力。
AlphaGo 诞生十周年，回顾其从围棋游戏拓展至生物学等科学领域的历程，探讨这项技术如何催化重大科学发现并为 AGI 铺平道路。
SpeciesNet 是开源 AI 模型，旨在帮助全球各地的人们保护和保存野生动物。该模型为野生动物保护提供技术支持，助力生物多样性保护事业。
Google 搜索 AI 模式通过 query fan-out（查询扇出）技术处理视觉搜索，将图像查询拆解为多个子问题并行分析，从而提升对视觉内容的理解能力。