Gemini Call for Me 或扩展至亲友通话,可代发“晚到 15 分钟”等消息
Android Authority 通过 APK 拆解发现,Google 可能将“Call for Me”AI 功能从商务通话扩展至亲友场景,新增“Gemini Calling”介绍页,示例包括“给妈妈打电话告诉她我会晚到 15 分钟”。
Android Authority 通过 APK 拆解发现,Google 可能将“Call for Me”AI 功能从商务通话扩展至亲友场景,新增“Gemini Calling”介绍页,示例包括“给妈妈打电话告诉她我会晚到 15 分钟”。
过去五个月,Google 等五家机构承认遭遇利用 MCP(Model Context Protocol)的智能体间攻击,恶意指令可从一个智能体传播至其他内部智能体。独立研究员 Syed Anas Mohiuddin 对 Google、JP Morgan Chase 等组织的智能体发起概念验证攻击,利用 MCP 信任缺口实施特殊提示注入。此类攻击难以缓解,防护措施往往薄弱。
EmTech Future 2026 大会完整议程现已支持按需观看。Google Research 负责人 Yossi Matias 探讨 AI 如何重塑生物学、基础设施、制造业与科学,并指出其最大影响可能来自与其他领域的交叉。MIT Technology Review 订阅者可享 20% 折扣,以 596 美元观看全部内容。
Google 研究人员提出 RRSI(正则化递归自我改进智能体框架),通过限制编辑预算和严格审查机制,防止 AI 智能体在自我优化过程中记忆测试任务。在 8 个基准测试中,RRSI 在未见过的任务上最高提升 4.7 分,运行时 token 消耗减少约 30%,且性能从未低于基线。相关代码已在 GitHub 开源。
自 2026 年 10 月起,Google 收紧个人账户的 Gemini 模型访问权限:无订阅用户仅可使用最小模型 Flash-Lite,不再包含更强大的 Flash 和 Pro;AI Plus 订阅用户(每月 4.99 美元)也失去 Pro 访问权,仅限 Flash-Lite 和 Flash。
谷歌一颗搭载张量处理单元(TPU)芯片的原型卫星发射升空,以测试该芯片在太空环境中的运行性能,研究未来能否在太空部署人工智能(AI)基础设施。谷歌表示已与卫星建立通信,卫星目前运行正常。此次发射是一项长期研究的一部分,旨在探索未来能否在太空部署可扩展的机器学习基础设施。
美国联邦法官驳回 Chegg 与 Penske Media 对 Google 的反垄断诉讼,认定 Google 在 AI 概览等产品中的行为不违反反垄断法。Chegg 指控 Google 抓取其教育内容供 Gemini 模型重现并导致流量下降,Penske 旗下媒体亦指控流量损失且无法退出 AI 抓取,但法官认为网站免费提供内容的“期望”不构成法律协议。
Google 今日在兼容 Android 设备的 Gemini Live 中推出 Guided Vision,通过共享摄像头让 AI 实时语音描述画面,帮助阅读小字、识别物体与描述环境。该功能面向盲人、低视力用户及特定场景需求者,并可在 Google TalkBack 或 Android 9 及以上设备的辅助功能快捷方式中使用。Google 提醒用户勿将其用于导航、安全出行或障碍物检测。
Google 的轨道计算卫星原型今日搭载 SpaceX 火箭升空,将验证其 TPU 芯片能否在太空运行。Google 发布的白皮书预计,Starship 需在未来十年完成约 1,800 次发射(每年 180 次)才能以低成本将计算送入轨道。测试显示芯片在辐射环境下推理错误率约为百万分之一,但大规模训练仍面临挑战。
美国联邦法官驳回 Chegg 和 Rolling Stone 母公司 Penske Media 对 Google 的反垄断诉讼,认为其指控不成立。法官指出,出版商免费提供内容以换取搜索流量的预期并非协议,反垄断法不能替代立法机构应对新创新带来的经济影响。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超越 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra,CWE-bench v1 以 68% 并列第一,Vals Index 登顶。
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon,面向编程、企业知识工作与网络防御,在 19 项可信基准测试中 13 项取得 SOTA。其输出上限达 100 万 token,为行业首创,通过新的 Long Decode Continuation API 功能实现。
Google 母公司 Alphabet 推出新 AI 模型 Gemini 4 Argon,主打防御性网络安全任务,能“自主发现、验证并修复关键软件漏洞”。该模型目前仅通过 Google 安全计划 Fairwind Program 向部分网络合作伙伴开放,其员工已在日常工作中使用 Argon 进行调试和代码库迁移。
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,在关键基准测试中击败部分竞争对手,但整体仍未明显领先,Anthropic 的模型仍占据榜首。Argon 是 Gemini 3.1 Pro 之后七个多月来的首个前沿模型,初始定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 便宜 95%。
Google 今日发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,据称在真实软件工程、法律与金融等企业知识工作及网络安全防御等复杂工作流中具备“前沿性能”。公司初期仅向“可信网络防御者”开放,并正参与美国政府发布前模型访问的自愿流程。Google 表示将在更广泛推出前加强“关键前沿防护”,包括防范滥用、提示注入攻击及监控对齐问题。
Google 宣布推出 Gemini 4 Argon AI 模型,但该模型目前尚不可用。这一发布意味着 Gemini 3.5 Pro 的迭代计划被搁置。目前尚未公布具体的可用时间与API开放细节。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,在保留蛋白质生物功能的同时嵌入不可见签名,并可在物理蛋白质上验证。实验显示,水印设计在结合亲和力、命中率和序列多样性上与未水印版本相当,首次实现了带水印且功能正常的蛋白质结合剂。
推荐理由:原文给出了水印技术的原理、实验验证和开放计划,读者可以据此判断它在生物安全与科研诚信中的实际作用。
Google 在 Gemini 聊天中全球推出 Skills,以可自动生成、按“/”调用的详细提示词取代 Gems,并支持文本、PDF、图片作为参考材料。Gems 将于 11 月对个人账户停用,企业与非营利 Workspace 客户延至 2027 年 3 月,教育客户延至 2027 年 6 月,现有 Gems 自动转换。
特朗普与六大 AI 公司高管会面后,宣布签署《前沿责任联合承诺》,要求企业自我监管 AI 安全。谷歌皮查伊、Anthropic 阿莫迪、Meta 扎克伯格、OpenAI 布罗克曼、xAI 马斯克和英伟达黄仁勋均表态支持,强调技术益处、就业机会和负责任发展,但该承诺仅具道德约束力,无违约处罚机制。
推荐理由:原文汇集了六大 AI 公司高管对白宫自愿安全承诺的表态,读者可借此了解行业对自我监管的真实立场。
据The Information报道,谷歌启动试点项目,向约100家出版商支付费用,以获取其内容对AI Overviews、AI Mode及Gemini聊天机器人的贡献。参与出版商年收入超100万美元,另一家数月内赚取约5万至6万美元。此举正值谷歌AI搜索功能面临监管审查之际。
推荐理由:报道披露了谷歌向约百家出版商付费的试点项目及具体收益,可帮助读者了解AI搜索对内容生态的补偿机制。
Google 研究出一种为 AI 设计蛋白质添加水印的方法,旨在帮助生物安全防护,并兼容一款流行的 AI 蛋白质设计工具。该方法可在不显著影响蛋白质功能的前提下嵌入可检测标记,便于追踪 AI 生成蛋白质的用途,降低生物安全风险。
Google 的 AI 贡献试点计划已吸纳约 100 家出版商,当内容实质性地用于 Gemini 驱动的搜索结果(如 AI Overview)时,网站可获得付款。但据 The Information 报道,中小出版商获得的金额微薄,仅相当于其广告收入的约千分之一,多家大型出版商已拒绝参与,希望迫使 Google 提供更优厚的条件。
美国总统特朗普宣布白宫上线 AI 聊天机器人 America.gov,帮助民众查找政府服务与信息,Google 确认其 Gemini 模型参与其中,美国首席设计官 Joe Gebbia 补充称政府还使用了 Grok。该机器人旨在为民众提供查询政府服务的统一入口,但大语言模型仍易产生幻觉,错误信息可能导致错过申请期限、福利被拒或罚款等严重后果。
美国政府周二上线了首个面向公众的 AI 聊天机器人 America.gov,由谷歌与 SpaceXAI 合作开发,目前尚难被越狱。当用户提及 Minecraft 时,该机器人会输出约 1800 词的《终末之诗》改写版,而非模型幻觉。特朗普称 20 岁程序员 Edward Coristine 是该项目首席工程师之一。
Google 将于 10 月 1 日发射其首个试验卫星 MVP,以验证 Suncatcher 项目——将 AI 数据中心送入轨道的构想。该卫星大小如冰箱,搭载四块 Google 定制 TPU AI 加速器,太阳能板供电仅约 1 千瓦。卫星本体由 Planet Labs 提供,Google 计划借此加速其 2027 年发射两颗定制卫星的初始目标。
Simon Willison 用 GPT-6 Astra 编写了 Gemini 3.8 TTS Playground,一个自带 API Key 的交互式工具,可试听谷歌新发布的 gemini-3.8-flash-tts 与 gemini-3.8-flash-lite-tts 模型。
Google 宣布为 Private AI Compute 平台新增私有服务器端记忆层,实现跨设备持久AI记忆。该方案通过硬件安全飞地、加密通道和设备派生密钥,确保数据在云端处理时仍保持设备级隐私,即使 Google 也无法访问。同时发布防篡改软件记录及独立网络安全审计结果,邀请社区验证其保护机制。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,支持通过自然语言提示从零创建角色声音,并可在 Google AI Studio、Gemini API 等平台使用。
在 Latent Space 播客访谈中,John Platt 介绍了 Google 的 Empirical Research Assistance(ERA)——一种基于 Gemini 的 AI 系统,通过维护实验树并利用上置信界规则迭代变异,自动求解可评分的科学问题。ERA 已帮助团队解决多项难题,产出至少十篇论文,包括破解飞机尾迹气候影响建模中困扰团队两年多的难题。
Anthropic 在 Claude Code 中推出 Projects,支持单次对话生成多个云端并行会话并跨线程传递上下文,本地工作流即将推出。TypeSafe 的 Jev 被开发者视为路由与结构化决策层,Cloudflare 已通过 AI Gateway 接入,开源复现 openjev-s 采用 Qwen3.6-35B-A3B 与 SGLang radix cache。
Emerald AI、Google 与 NVIDIA 联合成立 AI 能源管理联盟(AEMA),推动数据中心根据电网状况动态调整用电,以加速 AI 基础设施接入并降低环境影响。联盟聚焦可衡量的响应速度、时长、可预测性等性能指标,而非具体软硬件,并制定故障穿越、削减负荷等接入前义务规则。AEMA 将联合算力与电力全价值链,倡导认可电网响应型需求的政策,助力美国 AI 基础设施建设。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款语音模型,前者面向规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务。
推荐理由:原文给出了两款新模型的定位差异、评测成绩和开放入口,读者可以据此判断它们适合哪些语音交互场景。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber 两款模型。3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 等基准上超越多数更大规模前沿模型,HLE-Verified 得分 54.9%,定价为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
Google DeepMind 推出全球首个针对专有前沿 AI 模型的双盲评测,将外部评测置于加密环境中,防止模型提前看到测试题导致基准污染。该评测与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,使用 Gemini Flash Lite 模型在隐私保护环境中测试机密基准。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe,提供更智能的语音转文字转录能力。该功能基于 Gemini 3.5 模型,旨在提升转录的准确性与智能化水平,适用于教育等场景中的音频内容处理。
Google DeepMind 与游戏工作室合作,将 15 年游戏 AI 研究成果原型化到实际玩法中。合作覆盖从 Atari 到 EVE Online 等不同世代游戏,探索 AI 智能体在真实游戏环境中的交互与决策能力。
Google DeepMind 推出手语转文本(SL2T)模型,为聋人和听障用户提供全新手语功能。该模型可将手语实时转换为文本,帮助用户更便捷地沟通。
Google 与 AIM 联合推出 ATL Saathi,一款由 Gemini 驱动的 AI 工具,旨在赋能印度机器人实验室中的教育工作者。该工具面向印度下一代创新者,助力其在机器人教育领域的教学与实践。
英国政府与 Google DeepMind 合作,开发一款 AI 驱动的原型系统,旨在加快住房规划决策。该系统将用于加速住房审批流程,缓解英国住房建设瓶颈。
Google DeepMind 提出 AI Control Roadmap,用于保障内部系统安全,结合传统防护手段与实时监控,应对 AI 智能体带来的安全挑战。该路线图旨在通过多层次策略,确保智能体在受控环境中运行,并持续监测其行为以防范潜在风险。