Google 与康奈尔大学测试 LLM 能否回答高温超导研究问题
Google 与康奈尔大学在《PNAS》发表研究,让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 及一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题,由 12 位国际专家按平衡性、全面性、简洁性、证据、图像相关性和定性反馈六项指标盲评打分。
Google 与康奈尔大学在《PNAS》发表研究,让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 及一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题,由 12 位国际专家按平衡性、全面性、简洁性、证据、图像相关性和定性反馈六项指标盲评打分。
Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪(Urban Flash Flood)预报,可提前最多 24 小时预测城市山洪风险。由于山洪常发生在远离水文站的地方、缺乏地面真值数据,Google 用名为 Groundsource 的方法,借助 Gemini 分析公开新闻报道确认洪水事件的地点与时间,构建历史山洪数据集来训练和评估新模型。
推荐理由:Google 用 Gemini 从新闻中提取历史洪水事件训练模型,把城市山洪预警提前到 24 小时,并给出与 NWS 的对比数据。
Google Research 推出 Groundsource,一种利用 Gemini 从非结构化全球新闻中提取历史灾害数据的方法,并发布首个开放数据集,包含 260 万条城市山洪记录,覆盖 150 多个国家、时间跨度从 2000 年至今。
推荐理由:Google 用 Gemini 从 80 种语言新闻中抽取洪水事件,其准确率与覆盖范围可供评估 LLM 做数据抽取的可行性。
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究,让 AMIE 在门诊初级保健就诊前与患者进行文本问诊,全程由医生通过视频监督。
推荐理由:Google 与 BIDMC 首次在真实门诊流程中部署对话式诊断 AI,读者可了解其安全监督机制与医患反馈。
十年前的 AlphaGo 成为首个击败围棋世界冠军的 AI 系统,其"第 37 手"证明 AI 能超越模仿人类、发现全新策略。此后 DeepMind 将这一搜索与强化学习思路延伸至 AlphaFold 2(已折叠 2 亿个蛋白质结构,超 300 万研究者使用)、AlphaProof、AlphaEvolve 及 Gemini Deep Think 等系统,并因此获得 2024 年诺贝尔化学奖。
Google Research 发布 WAXAL,一个覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言的大规模开放语音数据集,采用 CC-BY-4.0 许可。数据集包含约 1,846 小时用于 ASR 的转写自然语音,以及超过 565 小时用于 TTS 的高保真录音,由非洲学术与社区组织主导采集,覆盖 26 个以上国家、超过 1 亿使用者。该资源旨在支持非洲语言语音识别与合成系统的开发,并计划持续扩充语言种类。
推荐理由:Google Research 联合非洲高校发布 27 种语言的语音数据集,可了解低资源语言语音数据的采集方法与开放许可安排。
Google 开源的 SpeciesNet 可对相机陷阱图像分类 2,498 个动物类别,基于 6,500 万张标注图像训练,在留出测试集上能找出 99.4% 含动物的图像,83% 的情况下可识别到物种且其中 94.5% 预测正确。
Google Research 提出"贝叶斯教学",通过监督微调让 LLM 模仿贝叶斯助手在航班推荐任务中的预测,从而学会概率推理。在五轮模拟用户交互中,未经训练的 LLM 表现远逊于最优贝叶斯助手,且往往在单次交互后性能就停滞;而贝叶斯教学不仅提升该任务表现,还能泛化到其他任务。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite,这是 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以预览形式向开发者开放。
推荐理由:官方给出定价、速度与基准数据,读者可据此判断高并发场景下是否值得替换 2.5 Flash。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image),把 Nano Banana Pro 的先进世界知识、质量与推理能力带到 Flash 级速度。
推荐理由:官方给出 Nano Banana 2 与 Pro 的能力分工和上线渠道,读者可据此判断该选哪个模型做图像任务。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,定位为面向复杂任务的核心推理升级,在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证分数,超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由:官方给出 ARC-AGI-2 上 77.1% 的验证分数,读者可据此判断 Gemini 3.1 Pro 在核心推理上的提升幅度。
Google DeepMind 的最新音乐生成模型 Lyria 3 以 beta 形式在 Gemini 应用中上线,用户用文本或上传图片、视频即可生成 30 秒带歌词或纯音乐的曲目,并附由 Nano Banana 生成的封面图。
推荐理由:官方披露 Lyria 3 在 Gemini 应用中的生成方式、语言覆盖与 SynthID 音频验证,可据此判断音乐生成的实际可用边界。
Google Research 提出 MapTrace,一套面向多模态大模型的地图路径追踪任务、数据集与合成数据生成流程,并开源了用 Gemini 2.5 Pro 和 Imagen-4 生成的 200 万条问答对。
Google DeepMind 宣布与印度政府机构及本地机构建立 National Partnerships for AI 合作,向印度研究人员开放 AlphaGenome、AI Co-scientist、Earth AI 等前沿科学模型,并宣布 3000 万美元的 Google.org Impact Challenge: AI for Science。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级,这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题。官方称其在 Humanity's Last Exam 上取得 48.4%(无工具)、ARC-AGI-2 上 84.6%、Codeforces 上 Elo 3455,并在 2025 国际数学奥林匹克达到金牌水平。
推荐理由:官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩,并说明 API 早期访问入口,便于判断其科研与工程定位。
Google 在 ACM UIST 2025 上发布开源原型框架 DialogLab,用于编排、模拟和测试动态的人机多方群组对话。该框架将对话的社交设定与时间推进解耦,通过"编排-测试-验证"三阶段工作流支持拖拽式场景搭建、human control 实时干预和对话动态可视化分析。
Google Research 与 Google DeepMind 发现,主要用鸟类数据训练的 Perch 2.0 生物声学基础模型,在未接触任何水下音频的情况下,仍能作为嵌入模型迁移用于鲸类发声分类。
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍在数学家、物理学家和计算机科学家指导下,用 Gemini Deep Think 模式求解专业研究问题。团队构建了由 Deep Think 驱动的数学研究智能体 Aletheia,具备自然语言验证器、可迭代生成与修正,并能承认无法求解,在 IMO-ProofBench Advanced 上得分最高达 90%。
推荐理由:DeepMind 公开了 Gemini Deep Think 在数学与理论计算机科学上的研究级成果,并给出人机协作的分类框架。
Google 提出 Natively Adaptive Interfaces(NAI)框架,用多模态 AI 工具让 UI 设计从一刀切转向情境感知,以动态的智能体驱动模块取代静态导航。
Google Research 提出 Sequential Attention,用贪心选择机制在单次模型训练内顺序、自适应地挑选最佳组件(层、块或特征),无需反复重训即可完成特征选择。该方法在多个神经网络基准上取得 SOTA,并实现快速单遍贪心选择,兼顾效率、准确率、可解释性与大规模可扩展性。
Google 宣布与 Included Health 合作,待 IRB 批准后启动一项全国性前瞻性随机对照研究,评估对话式 AI 在真实虚拟诊疗工作流中的表现。
推荐理由:Google 与 Included Health 将开展全国随机对照研究,读者可了解医疗对话 AI 从模拟走向真实临床的评估路径。
Google DeepMind 开始向美国 18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放 Project Genie,这是一个由 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 驱动的实验性研究原型,支持创建、探索和混编交互式世界。
推荐理由:官方披露了原型的三项核心能力与已知限制,读者可据此判断世界模型当前能做什么、还差什么。
Google Research 发布论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》,对 180 种智能体配置做大规模对照评测,覆盖 Finance-Agent、BrowseComp-Plus、PlanCraft、Workbench 四个基准和 GPT、Gemini、Claude 三个模型家族,挑战了“智能体越多越好”的假设。
推荐理由:通过 180 种智能体配置的对照评测,给出多智能体架构在并行与顺序任务上的量化差异,可作为架构选型参考。
Google Research 提出 ATLAS(自适应迁移缩放定律),用于指导多语言模型的模型规模、数据量与语言配比选择,覆盖 774 次训练、10M–8B 参数模型、400+ 种语言和 48 种语言评测。
Google Research 在 NeurIPS 2025 提出 GIST(Greedy Independent Set Thresholding)算法,用于训练数据子集选择,在图像分类等任务上超越现有基准,并首次为该多样性-效用权衡提供可证明的近似保证——所选子集价值至少达到最优解的一半。GIST 通过将多样性-效用问题拆解为一系列最大独立集问题,用双准则贪心算法在多个距离阈值上逼近求解。
Google Research 在 EMNLP 2025 发表的论文提出分解式意图提取方法:先用小型多模态 LLM 逐屏总结用户交互,再从摘要序列中提取意图,在移动端和网页轨迹上均优于 CoT 与端到端微调。该方法用 Gemini 1.5 Flash 8B 即可达到 Gemini 1.5 Pro 相当的效果,成本与速度更优,适用于端侧部署。
Google DeepMind 发布 D4RT(Dynamic 4D Reconstruction and Tracking),一个统一 4D 场景重建与追踪的 AI 模型,采用编码器-解码器 Transformer 架构和查询机制,可同时完成点追踪、点云重建和相机位姿估计。
推荐理由:D4RT 把 4D 重建统一进单一查询式框架,效率提升幅度和实时应用场景是主要看点。
Google 提出基于时序卷积网络(TCN)的多头深度学习模型,仅用单只 Pixel Watch 的 50 Hz IMU 信号和用户身高,即可直接估算步速、步长、摆动时间、支撑时间和双脚支撑时间等步态指标。在 246 名参与者、约 7 万个步行片段的大规模验证中,多数指标达到 Pearson r >0.80、ICC >0.80,与 Pixel 6 手机估算结果无显著差异(p >0.05)。
Google Research 利用 Android Auto 的匿名聚合急刹车事件(HBE,前向减速度超过 -3m/s²)数据,结合弗吉尼亚州和加州 10 年公开碰撞数据,通过负二项回归模型证实 HBE 频率与路段碰撞率呈显著正相关。
Google 发布 MedGemma 1.5 4B,新增对 CT、MRI 和全切片病理等高维医学影像的支持,并保留 2D 图像与文本能力。官方称其在 CT 病变分类上绝对准确率较 MedGemma 1 提升 3%(61% vs. 58%),MRI 提升 14%(65% vs. 51%),MedQA 提升 5%(69% vs. 64%)。
推荐理由:官方给出 MedGemma 1.5 与 MedASR 的基准对比和开源入口,可据此判断医疗多模态模型的可用边界。
Google DeepMind 更新 Veo 3.1 Ingredients to Video,让基于参考图生成的视频在简单提示词下更富表现力,并提升角色身份、背景与物体的一致性。
推荐理由:原文列出 Veo 3.1 Ingredients to Video 在角色一致性、竖屏输出和 1080p/4K 上的具体变化,可据此判断视频生成工作流能怎么调整。
Google Research 在 Science Advances 发表论文,介绍混合模型 NeuralGCM 直接使用 NASA 2001 至 2018 年卫星降水观测训练其机器学习部分,而非依赖再分析数据。
推荐理由:NeuralGCM 改用卫星降水观测训练后,在 15 天预报与数十年气候模拟上均优于传统模型,读者可了解混合建模路线的具体收益。
Google 回顾 2025 年 8 大研究突破领域,Gemini 3 Pro 登顶 LMArena 排行榜,在 Humanity's Last Exam 和 GPQA Diamond 上取得突破性成绩,并在 MathArena Apex 创下 23.4% 的新 SOTA。
Google Research 回顾 2025 年成果:Gemini 3 成为其事实性最强的 LLM,在 SimpleQA Verified 和与 Google DeepMind、Kaggle 联合发布的新 FACTS 基准上达到 SOTA。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,主打前沿智能与速度兼顾,在 GPQA Diamond 得 90.4%、Humanity's Last Exam 无工具得 33.7%、MMMU Pro 得 81.2%、SWE-bench Verified 得 78%。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道,可据此判断速度与成本之间的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2,一套面向 Gemma 3 全系列(270M 至 27B 参数)的开源可解释性工具,结合稀疏自编码器(SAEs)和 transcoders 分析模型内部行为。
Google Research 在 STOC 2026 试验了基于 Gemini 2.5 Deep Think 的 Paper Assistant Tool(PAT),在投稿后 24 小时内为作者提供自动预审反馈,包括论文贡献摘要、潜在错误与改进建议以及笔误清单。
推荐理由:Google 在 STOC 2026 试用的论文预审工具给出了真实采纳率与作者反馈,可据此判断 AI 辅助数学证明审阅的边界。
Google DeepMind 发布更新版 Gemini 2.5 Flash Native Audio,面向实时语音智能体,提升了复杂工作流处理、指令遵循和多轮对话能力。
推荐理由:官方给出 Gemini 2.5 Flash Native Audio 在函数调用、指令遵循和多轮对话上的具体提升数据,便于判断语音智能体的可用性变化。
Google 联合 SisonkeBiotik、Ro'ya、DS-I Africa 举办非洲健康数据科学 Ideathon,从 30 多份提交中选出六支决赛团队,使用 MedGemma、TxGemma、MedSigLIP 等开放健康 AI 模型开发医疗方案。
Google DeepMind 宣布与英国 AI Security Institute(AISI)签署新谅解备忘录,将合作从模型测试扩展到基础安全研究。双方将共享专有模型、数据与思路,并联合发布报告,重点研究 CoT 监控、社会情感错位及 AI 对经济系统的影响。Google DeepMind 称 Gemini 3 是其迄今最智能、最安全的模型。