Google DeepMind 公布 Private AI Compute 的新技术能力，将私密的服务端持久记忆引入该平台，使 AI 助手能跨设备保留上下文。数据密封在加密存储中，解锁密钥仅保存在用户设备上，模型访问时通过端到端加密通道进入云端安全隔区，在隔离内存中临时解密并即时重新加密。

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，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍。

Google DeepMind 宣布与游戏开发商合作，用 AI 原型化全新游戏体验，并回顾了从 DQN 玩 49 款 Atari 游戏、AlphaGo、AlphaZero、MuZero、AlphaStar 到 SIMA 的游戏 AI 研究历程。

Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架，采用纵深防御思路，在模型对齐之外增加系统级安全层，即便对齐不完美也能提供保障。

Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果，使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差，相当于八周内取得约 1.2 至 1.7 年的常规学习进度。

普林斯顿的研究员搞了一套叫 Goedel-Architect 的智能体系统，专门让模型在 Lean 这种形式化证明语言里自动做数学题。他们拿 DeepSeek-V4-Flash 跑 PutnamBench 数学竞赛题，672 道题里正确率到了 75.6%，API 调用费总共才花了 294 美元。对比之前 Hilbert 系统用别的模型达到 70.0% ...

谷歌研究院和谷歌云一起搞了个叫“跨语料库检索”的框架，用在 Gemini 企业智能体平台上，本质是让多个 AI 代理分工合作：一个负责理解问题并拆解计划，一个负责改写查询词，一个负责把问题路由到最合适的数据库，还有一个反复去搜、去验证。这套流程比传统 RAG（给模型外挂资料库直接查）在事实类数据集上准确率最多高出 34%。文章没细说测试用的具体数据集规...

这篇文章是机器之心翻译的 Sebastian Raschka 博客，盘点了几款新模型的架构改动，核心都在想办法降低长上下文的显存开销。Gemma 4 的 E2B 方案在 128K 上下文、bfloat16 精度下，KV 缓存能省大约 2.7GB，这个数字挺实在的。另外还提到了 Laguna XS.2 和 ZAYA1-8B，但正文因为微信环境验证拦截，具...

Google DeepMind 的 Co-Scientist 正被用于加速细胞衰老研究，它扫描数万篇论文后提出 20 多个可测试的新遗传因子，其中数个经实验室验证能驱动细胞进入更年轻状态并改善整体功能。它还能将原本需长达六个月的筛选数据分析缩短至几天。

这篇论文提出了一种叫 EDCO 的动态课程微调方法，核心是用模型推理时的“熵值”来判断样本难度，自动挑出当前模型最该学的数据，而不是靠人手动分阶段。他们搞了个前缀熵值估算，把每一条样本的评分时间从 2.24 秒压到了 0.37 秒，省了不少算力。文章本身因为微信环境异常没抓到正文，具体实验数据、在什么任务上验证的、以及 Amazon/Google 团队...

剑桥大学 Clare Bryant 教授利用 Google Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播时引发脓毒症等重症的分子开关。Co-Scientist 生成并排序假设，优先锁定一个她此前未关注的蛋白，并逐步将假设细化到具体氨基酸。Bryant 团队正构建含氨基酸突变的细胞系验证，原本需两到三年的工作预计六个月完成。

Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现，将其转化为可验证的假设。在整合应激反应（ISR）研究中，该工具帮助团队生成了一条关于代谢如何调控 ISR 的新假设，并协助优化实验设计。相关实验已产生新发现，团队计划发表这些结果。

爱丁堡大学团队用 Google Co-Scientist 研究 MASH 肝病，系统整合肝生物学与药理学证据，锁定值得关注的机制并筛选出候选组合疗法。针对 resmetirom 仅对少数合格患者有效的问题，Co-Scientist 提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的分子桥梁，该假说随后经实验验证，有望推动靶向双重疗法。

MIT 的 Ritu Raman 与波士顿儿童医院的 Ryan Flynn 借助 Google DeepMind 的 Co-Scientist，将各自不同的研究工具结合用于 ALS 研究。

斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 从现有药物文献中筛选可重定位治疗肝纤维化的候选药。

Google DeepMind 的 AI 天气模型 WeatherNext 帮助美国国家飓风中心提前五天预测飓风 Melissa 将以五级强度登陆牙买加，置信度达 80%，三天前升至接近 100%。

Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统，可迭代生成、辩论和演化复杂科学问题的新假设。

Thinking Machines 终于又冒泡了，这次直接扔了个新模型 TML-Interaction-Small。总参数 2760 亿，是个 MoE 架构，实际干活时只激活 120 亿参数。它最狠的地方是把实时语音交互做进了模型骨子里，不再像以前那样给大语言模型外挂语音识别和合成模块。模型能同时听、说、看、想，用 200 毫秒一个的“微对话轮次”连续...

Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生更偏好其回答而非主流证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，它在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和关键体格检查上整体仍更优。

Morgin.ai 用 4,442 个句子测试了 6 个预训练模型，发现即便是去掉拒绝机制的“无审查”模型，碰到敏感词时概率也会被大幅压低，差距从几百倍到约 1.6 万倍不等。他们管这叫“退缩”：模型不会拒绝回答，但会把敏感词的概率压到几乎为零。比如同一句话填空，Pythia-12B 首选“驱逐出境”，概率 23.27%；而 Qwen3.5-9B 把同...