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据隐私倡导网站报道，Google Chrome 浏览器在未经任何提示或用户同意的情况下，于后台自动下载并安装了一个名为“Nano”、体积达 4 GB 的人工智能模型。该行为旨在增强本地AI功能，但完全隐蔽的安装过程占用了用户设备存储空间，且未提供任何选项或通知，引发了对其数据隐私风险及软件更新透明度的广泛担忧。此事件在Hacker News上获得高度关注，突显了公众对科技公司单方面安装行为的普遍不安。

Gemini API 引入了事件驱动的 Webhook 功能，这是一种基于推送的通知系统。它旨在消除低效的轮询需求，为长时运行的任务（如文件处理或复杂推理）提供更优的解决方案。当任务完成时，系统会自动将结果推送到用户指定的端点，从而显著降低延迟并减少资源消耗，提升开发效率与响应速度。

加州大学圣地亚哥分校的研究团队在谷歌TPU上成功部署了DFlash，一种基于块扩散的推测解码方法。该方法突破传统自回归草稿生成的序列性瓶颈，通过单次前向传播并行“绘制”整个候选令牌块，而非逐个预测。系统平均实现了3.13倍的推理加速，峰值性能接近EAGLE-3等现有方法的两倍。这一开源方案已集成至vLLM生态系统，通过利用“免费”的并行验证能力和针对复杂推理任务的高质量草稿预测，显著优化了TPU硬件的利用效率。

Google正式发布Gemini Embedding 2统一嵌入模型，该模型能将文本、图像、视频、音频和文档映射到同一语义空间。开发者可通过单请求处理交织多模态输入，显著提升智能RAG、视觉搜索等内容审核任务的性能。模型支持超100种语言，并提供任务特定前缀和马特廖什卡降维等特性，为构建复杂AI智能体提供高效精准的基础。

自去年秋季推出实证研究辅助（ERA）工具以来，谷歌研究团队已将其应用于多个科学领域以解决实际问题。在流行病学中，它助力流感与新冠预测；在宇宙学里，协助分析星系数据以探究暗能量；在大气监测方面，提升了二氧化碳排放的追踪精度；在神经科学领域，则用于解析大脑活动数据。这些实践表明，ERA能帮助科学家生成专家级的实证软件，其成果超越了黑箱模型，可发现兼具可解释性与机制准确性的解决方案，从而有效加速科学发现进程。

Google Cloud推出了一项高性能集成方案，通过fsspec接口将Rapid Storage直接连接至PyTorch，以消除AI训练瓶颈。该方案利用Google的Colossus架构和双向gRPC流技术，可提供高达15 TiB/s的聚合吞吐量，并显著降低延迟。开发者仅需更新存储桶类型而无需修改代码，即可将总训练时间缩短23%。

Google DeepMind 与韩国政府建立合作伙伴关系，旨在利用前沿AI模型加速科学突破。此次合作将聚焦于将如Gemini、Claude、GPT-4等大型语言模型以及AlphaFold等科学AI工具，应用于关键研究领域，特别是生物技术和材料科学。目标是提升韩国的AI研发能力，计划在未来五年内培养超过1000名AI专家，并支持10个以上由AI驱动的大型科研项目。

谷歌宣布向人工智能公司Anthropic投资100亿美元，对应估值达3500亿美元，未来若达成业绩目标可能追加投资至总计400亿美元。作为交易的一部分，Anthropic将获得谷歌云提供的5吉瓦算力支持。双方关系密切，Anthropic是谷歌云服务的重要客户，但竞争也日益凸显，两者均致力于开发接近人类的AI工具并争夺企业市场。此次投资进一步深化了双方既合作又竞争的复杂关系。

谷歌计划向人工智能初创公司Anthropic投资高达400亿美元。此次大规模投资旨在深化谷歌在AI领域的布局，以应对与OpenAI等竞争对手的激烈市场争夺。该投资金额巨大，凸显了科技巨头对生成式AI技术未来前景的高度重视与资源投入。

谷歌云首席执行官在谷歌Cloud Next 26大会上确认，基于Gemini AI技术构建的新一代苹果Siri将于2026年发布。双方合作源于2026年1月签署的多年期协议，谷歌作为首选云服务商提供核心技术支持。该交易年价值约10亿美元，协议严格限制谷歌接触用户数据以保障隐私。技术层面，苹果正通过知识蒸馏将大型Gemini模型精简为可在iPhone等设备端运行的版本，旨在降低云端依赖并提升响应速度。