Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 推出 Fairwind Program，面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴提供受限访问，首批开放其最先进的网络模型 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 工具链，用于自主发现、验证并修复漏洞。
推荐理由：原文给出了面向政府和企业的受限访问计划与配套模型组合，读者可了解其准入范围与责任约束。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 发布 Gemini 3.8，包含通用模型 Gemini 3.8 Flash 和网络安全模型 Gemini 3.8 Flash Cyber，定价与 3.7 Flash 相同，为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
推荐理由：官方给出 3.8 Flash 与 Cyber 两个变体的基准成绩、定价和开放入口，可据此判断长程编码与漏洞修复的可用性。
Google 在真实 Chrome 安全漏洞评测中，3.8 Flash Cyber 生成的正确漏洞补丁数量比更大的模型多 2.6 倍。由于能力较强，Google 通过 Fairwind 计划向政府机构和网络安全合作伙伴提供该模型的访问权限，该计划为受限访问项目。
Google 推出 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为自家能力最强的网络安全模型，在漏洞发现与大规模修复上达到前沿水平，同时保持 Flash 级速度与定价。该模型在 CyberGym 基准上取得 86.2%，在 CWE-Bench 修复任务上取得 47.2%，并在内部基准的 20 种编程语言漏洞发现中成功率超过 70%。
Google 发布 3.8 Flash 模型，这是 6 周内的第三次 Flash 发布。相比 3.7 Flash，新版本在软件工程、智能体任务和多步推理上有明显提升。在 DeepSWE v1.1 上，它以更低的成本端到端自主解决复杂工程问题，表现超过大多数更大的前沿模型。
Google Labs 副总裁 Josh Woodward 称 3.8 Flash 兼具高质量与低价格。原文未披露该模型的具体参数、benchmark 分数或定价细节。
Gemini 3.8 Flash 在 DeepSWE 1.1 上取得 73.7% 的得分。该成绩由 Logan Kilpatrick 在 X 上公布，原文未披露更多评测细节与模型参数信息。
Google Labs 副总裁 Josh Woodward 表示，3.8 Flash 正在向 Gemini App 推送。
Gemini 3.8 Flash 发布，距上一次发布仅 3 周，该 Flash 模型在多项基准上超过旗舰模型，输入价格为 0.75 美元每百万 token。该模型当天已在 AI Studio、Gemini app 和 Antigravity 上线。
推荐理由：Gemini 3.8 Flash 距上次发布仅 3 周，给出了价格与可用入口，可据此判断轻量模型的迭代节奏。
Google 发布 Gemini 3.8 Flash 和 3.8 Flash Cyber，官方称两者面向智能体工作流与网络安全场景提供新一代智能能力。Logan Kilpatrick 表示 3.8 Flash 与 3.7 价格相同、速度大致相当，可通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity、Gemini App 等渠道使用。
Google 发布 Gemini 3.8 Flash，称其在 Gemini 的智能体与编码能力上又有一次跃升。这是 6 周内第三次更新的 Flash 模型，作者表示该模型用起来很有趣，期待用户反馈。
Gemini Notebook 的 Short Video Overviews 现已支持 70+ 种语言，并新增 3 种英语变体，可将来源内容转为约 60 秒的竖屏视频。该功能正在 web 和移动端面向 Ultra 与 Pro 用户推送。
Google ResearchAI 评分Google Research 提出 MAPL-EMIT，一个基于 Swin-S vision transformer 的深度学习框架，可从 NASA EMIT 高光谱卫星数据中自动检测、量化甲烷羽流并定位排放源，在专家标注羽流上召回率达 84%。
Google 在最新 Gemini 模型中推出 agentic video 视频理解能力，官方称其提升了准确率并降低了成本与 token 用量。Logan Kilpatrick 在推文中给出发布博客链接，并表示 Gemini 在视频理解上继续保持 SOTA，欢迎用户反馈。
Gemini API 推出 Agentic Video，用于处理长视频，token 消耗最高降低 88%，同时质量提升。该能力可在 API 中按单个视频进行控制，并已在 3.7 Flash 等最新模型上提供。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能，通过原生视频工具动态搜索、扫描和检查目标片段，替代固定帧率的静态处理。
推荐理由：官方给出 token 消耗、成本与准确率的具体变化，以及 API 开启方式，便于开发者评估长视频分析的成本结构。
Gemini Notebook 支持将 Steven Pinker 的《The Sense of Style》加入含草稿的 notebook，并基于 Pinker 的写作理念给出个性化反馈。所有回复均以引用形式指向 Pinker 原书段落和用户自己的草稿，用户还可购买该书后将其加入任意 notebook，或在 Notebook 与 Google Play Books 阅读器中通读全书。
Google ResearchAI 评分Google 推出 TimesFM-3 时间序列基础模型，330M 参数、在超 1 万亿时间点上预训练，原生支持多变量零样本预测，单次前向即可输出完整预测区间。它支持多目标、历史协变量与已知未来协变量，并在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个公开基准上取得点预测与概率预测双项第一。
Google Labs 副总裁 Josh Woodward 表示，Gemini Notebook 的 Expert Intelligence 功能中附有作者来信，他认为这是一个很棒的细节设计。
Google 分享了用 Gemini 加速现实世界科学发现的早期进展，并推出 Co-Scientist 的扩展版本，用于与材料科学、生物学和计算机科学领域的科学家协作。
Google 为 Gemini Notebook 推出 Expert Intelligence 功能，将可信来源（首批为书籍）接入这一研究助手，作者 Steven Johnson 称已与 Penguin Random House、Bloomsbury 等出版商合作。首批上线的书籍包括《Thinking In Bets》，用户可将其添加为可信来源。
Google 面向全公司推出 Expert Intelligence 计划，将可信来源（首批为图书）引入 Gemini Notebook 等产品。该计划与 Penguin Random House、Bloomsbury 等出版商及多位作者合作推进。
Gemini Notebook 目前先从书籍开始支持，后续将允许用户添加第三方订阅、商业研究报告和教科书等更多来源。官方同时邀请用户分享自己发现的书籍。
Google 推出跨部门项目 Expert Intelligence，首个落地场景是 Gemini Notebook 接入符合条件的 Google Play 电子书。用户可将喜爱作者的专业内容与其他来源结合，以全新方式与书籍互动。该功能已开放试用。
Google Research精选AI 评分Google Earth AI 推出实验性研究能力行星预测引擎（PPE），可依据自然语言查询自主完成地理空间数据发现、特征工程、模型训练与评估，把原本需要数周人工数据工程的建模流程缩短到几分钟。
推荐理由：原文给出PPE在公共卫生、粮食安全与疫情预测上的基准对比，可了解地理空间建模自动化的能力边界。
Gemini Omni 1.1 Flash 在 Text-to-Video Arena 排名第一，在 Image-to-Video Arena 排名第二。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频创作控制能力。
推荐理由：官方列出了场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力与开放入口，可据此判断生成视频工作流的改动空间。
Google DeepMindAI 评分Google DeepMind 推出全球首个针对专有前沿 AI 模型的双重盲测评估，将外部评测限制在密码学"黑箱"中，防止模型提前接触测试题造成基准污染。该试点与新加坡 AI Safety Institute、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作，在隐私保护环境中用保密基准测试 Gemini Flash Lite 模型。
Google ResearchAI 评分Google Research 发布 GlucoFM，一个自监督双流基础模型，将血糖的慢变基线趋势与短期波动分离，并保留时间与缺失信息。模型在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练，覆盖 4 个队列、7 项临床任务共 14 组评估，平均 PR-AUC 比同语料预训练的最佳 GluFormer 变体高 5.8 个百分点。
Google Gemini 发布 jot-gemini-transcribe-macOS 仓库，开发者可据此自建听写应用。配套的 Jot 应用主打"最快的输入方式是说话"：按住按键说话，润色后的文本直接落到光标所在位置。
Gemini 3.5 Transcribe 发布，官方称其为最精准的语音转文字模型，支持 85 种以上语言，具备智能纠错和自定义词汇功能。作者还用该模型开发了一个类似 Wispr Flow 的应用，并附上演示与开源内容。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 发布语音转文本模型 Gemini 3.5 Transcribe，可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用，分为实时流式 gemini-3.5-transcribe-live 和预录音频 gemini-3.5-transcribe 两个接口。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数字和延迟对比，可据此判断语音转写能否接入现有产品。
Google ResearchAI 评分Google 在 CHI 2026 发布研究原型 AgentHands，让 XR 中的 AI 智能体在说话时同步做出与语音对齐的手势，把抽象指令变成空间中的实体演示。系统通过眼动与场景重建注册物体 3D 包围盒，由后端 LLM 在回复中内嵌 GestureEvent，再在头显端用词级时间戳让手势与 TTS 精确同步。12 人被试内研究对比纯语音基线，结果显示空间指代效果显著提升。
Gemini Notebook 官方账号分享了一批 NotebookLM 提示词，并邀请用户跟帖贡献自己的常用提示词。其中用户 Iqra 称 NotebookLM 现在可以像时薪 150 美元的名校私教一样辅导学习，且免费，并给出 8 条可替代数小时付费辅导的提示词。
Gemini Notebook 宣布升级版 Notebook 体验已向所有用户开放，移动端即将推出。用户现在可在 Google Search 的 AI Mode 中访问自己的 notebook，Chat 中的数学公式复制粘贴与渲染方式也已改进，数学符号和数字在从右到左语言中不再反向显示。
Google ResearchAI 评分Google 发布 Biomarker Discovery Framework，一个多智能体系统，将候选生物标志物优先级排序构建为人类监督下的迭代研究闭环，结合假设生成、并行统计分析、模型训练、对抗验证与文献推理。
Google DeepMindAI 评分Google DeepMind 回顾了 15 年游戏 AI 研究历程，从 DQN 直接以原始像素玩 49 款 Atari 游戏，到 AlphaGo、AlphaZero、MuZero 和 AlphaStar 在围棋、国际象棋与 StarCraft II 上接连突破。
Google ResearchAI 评分Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs（ME-POIs）框架，将匿名化移动性模式与文本描述结合，为地点生成同时编码身份与动态功能的嵌入向量。
Google ResearchAI 评分Google 推出 PhotoScan，一个可从普通 2D 手机照片估算体脂率（BF%）、Android-to-Gynoid 脂肪比（A/G）和内脏-皮下脂肪面积比（V/S）的深度学习框架。
Gemini 3.7 Flash 发布，年内价格比 3.6 Flash 低 50%，在设计遵循、Web 开发和游戏制作方面有明显提升。该模型已在 AI Studio、Antigravity 和 Gemini API 上线，作者附上了若干 one shot 演示。
推荐理由：Gemini 3.7 Flash 的价格与能力变化，以及它在 AI Studio、Antigravity 和 Gemini API 的上线渠道，可供读者判断迁移成本。