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9月29日周二
  1. 9to5Google12

    Google 确认 Photos 存在编辑后无法分享删除的 bug,修复即将推送

    Google 确认 Google Photos 存在 bug:照片经裁剪等简单编辑后,无法再分享、加入相册、删除或再次编辑。官方称修复正在推进,将“ASAP”推送,并给出两个临时方案:保存新编辑时选“Save as copy”,或到 photos.google.com 网页版删除、分享已编辑照片。受影响用户多为近几代 Tensor 机型,可留意 Play Store 更新。

9月28日周一
9月25日周五
  1. Google Research62

    Google Research 发布 AI 视频联合导演框架,实现连贯长视频生成

    Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架,在 Gemini 和 Veo 之上规划多镜头叙事的视觉连续性,并原生继承 SynthID 水印等安全机制。

    推荐理由:Google 把长视频生成拆成规划、分镜、自回归合成与闭环修正四套框架,读者可了解多智能体如何抑制角色漂移与语义漂移。

  2. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在 Gemini 3.8 Live 基础上加入近实时视频生成,让对话模型具备能听、能看、能说的动态视觉形象,并已在 Gemini Enterprise 上线。

    推荐理由:Gemini 3.8 Live 新增实时视频形象能力,读者可了解多模态对话在企业场景中的形态变化。

9月24日周四
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 为 Private AI Compute 引入服务端持久记忆

    Google DeepMind 公布 Private AI Compute 的新技术能力,将私密的服务端记忆引入该平台,使 AI 助手能在多设备间保留上下文。数据被密封在加密存储中,解密密钥仅保存在用户个人设备上,模型访问时通过端到端加密通道进入安全隔离区临时解密,处理完立即重新加密。

    推荐理由:Google 给出云端持久记忆的隐私架构细节,可了解跨设备 AI 记忆如何在密钥留在本地的前提下实现。

9月23日周三
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,前者面向角色设计与深度创作控制,后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体场景。

    推荐理由:Google DeepMind 发布两款 TTS 模型,给出语音克隆、逐行导演与安全水印的具体能力,可据此判断语音生成工作流的变化。

9月19日周六
9月18日周五
  1. Google AI Blog22

    Google AI & Economy 团队迎来诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion 等专家

    Google 扩充 AI & Economy 研究项目,邀请 2025 年诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion 出任学术顾问,Ajay Agrawal 加入访问学者计划。Anu Madgavkar 与 Daniel Rock 出任研究项目总监,前者负责全球 AI 扩散与中小企业生态,后者聚焦企业生产率与劳动力重构。该团队将直接为 ATLAS v1.0 的后续更新和实证研究提供支持。

9月16日周三
  1. NVIDIA Newsroom58

    Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起 AI 能源管理联盟 AEMA

    Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI 能源管理联盟(AEMA),推动数据中心根据电网状况动态调节用电。该联盟采用技术中立、基于性能的要求,聚焦响应速度、持续时长、可预测性和紧急情况下的行为,并计划统一技术标准与运营数据共享。AEMA 汇集 AI 平台、基础设施提供商、数据中心运营商、电力生产商、公用事业和区域电网运营商,目标是加快美国 AI 基础设施并网。

  2. Google Research34

    Google Research 提出 Retrieve-for-Train:用离线 RL 编译扩散检索器,绕过查询扇出推理瓶颈

    Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现单次非自回归的查询扇出。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调扇出语言模型,以集合级属性奖励评估整组结果,避免推理时生成数百个 CoT 推理 token。相关论文已被 ICML 2026 收录。

  3. Google AI Blog60

    Google 公布多语言 AI 进展:Gemini 3.5 Live Translate 支持 70 种语言实时翻译

    Google 表示其技术与产品已覆盖 300 多种语言、服务超 70 亿人,Gemini 3.5 Live Translate 支持 70 种语言、2000 多个语言对的实时口语翻译,并能处理语码转换和情绪线索。

    推荐理由:Google 集中披露多语言语音与翻译能力进展,读者可了解实时翻译、端侧模型与无障碍功能的落地范围。

9月15日周二
  1. Google AI Blog36

    Google 发布 AI & Economy ATLAS 新数据可视化与科学家 AI 使用研究

    Google 为 AI & Economy ATLAS 推出新的交互式开放数据可视化,便于查看各职业与各国的 AI 使用率。基于 ATLAS 的新研究分析 2600 个专用 AI 模型并调查 600 多名美英科学家,发现近半数科学家每天使用 AI,每周节省近 7 小时,但验证 AI 输出耗时增加、待检验假设积压,物理实验与临床验证环节出现瓶颈。

9月11日周五
9月10日周四
9月8日周二
  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模为 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍,今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。

    推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源,读者可了解基因组变异解读的规模化路径。

9月7日周一
9月4日周五
  1. Google Research22

    Google Research 研究跨人群基因组预测的迁移学习

    Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人样本,在 8 项临床指标上评估多基因风险评分(PRS)的跨人群迁移效果。结果显示,目标人群样本达 15k 以上时,纯目标人群模型优于混合欧洲数据训练;HDL、LDL 和血糖等高度人群特异性指标的交叉点更早到来。研究还比较了 meta-analysis 与 PRS-CSx 两种方法。