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。
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Demis Hassabis@demishassabisSwitching to Gemini from other AI apps just got easier. Starting to roll out today on desktop, you can now bring your pr...
Google Gemini@GeminiAppDemis Hassabis@demishassabisSay hello to Gemini 3.1 Flash Live. 🗣️ Our latest audio model delivers more natural conversations with improved functio...
Google Gemini@GeminiAppReady to turn up the volume with Lyria 3 Pro? 🎶 Join us in the Gemini Discord tomorrow (3/26) at 11:30am PDT as Product...
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。
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Sundar Pichai@sundarpichaiGemini 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 Gemini@GeminiAppDemis Hassabis@demishassabisYou can now create longer tracks with Lyria 3 Pro. 🎶 Map out intros, verses, choruses, and bridges to build high-fideli...
Google Gemini@GeminiAppGoogle Gemini@GeminiAppGoogle 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。
Demis Hassabis@demishassabisGoogle DeepMind 🤝 Agile Robots Our new research partnership will integrate the Gemini foundation models with their hard...
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 DeepMind@GoogleDeepMindGoogle 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。
Google DeepMind@GoogleDeepMind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。
Sundar Pichai@sundarpichaiGoogle Gemini@GeminiAppI asked Nano Banana to draw me 4 important years in history with their inventions. Interesting output Prompt: 2x2 grid, ...
Demis Hassabis@demishassabisIntroducing the new @stitchbygoogle, Google's vibe design platform that transforms natural language into high-fidelity d...
