Google 与 DeepMind 的 AI 动态：Gemini 系列、Veo 视频模型、研究成果与产品生态的持续追踪。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 发布 Gemini 3，首发 Gemini 3 Pro 预览版，同步上线 Gemini app、Search 的 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 在推理、多模态与编码基准上的具体分数和上线渠道，可据此判断能力代际变化。
Google DeepMind精选AI 评分Google 发布智能体开发平台 Google Antigravity，即日起公开预览且免费，Gemini 3 Pro 使用有较宽松的速率限制。该平台在 AI IDE 的 Editor 视图之外新增智能体优先的 Manager 视图，可并行编排多个工作区中的智能体，并支持浏览器控制、异步交互与 Artifacts 交付物。
推荐理由：Google 官方给出 Antigravity 的四个设计原则与公开预览入口，可据此判断智能体优先 IDE 的形态变化。
Google Research精选AI 评分Google 发布生成式 UI 实现，由模型针对任意提示词自动设计并编码出网页、游戏、工具等交互界面，论文题为 Generative UI: LLMs are Effective UI Generators。
推荐理由：Google 官方给出生成式 UI 的实现路径与人类偏好评测结果，可据此判断界面生成这一方向的成熟度。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2，生成预报速度提升 8 倍，分辨率最高可达 1 小时。
推荐理由：官方给出 WeatherNext 2 的提速幅度、分辨率与开放入口，可据此判断 AI 天气预报的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分Google DeepMind 发布 SIMA 2，通过将 Gemini 模型嵌入智能体核心，使其从指令执行者升级为可推理目标、与用户对话并自我改进的交互式游戏伙伴。
推荐理由：SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体，读者可了解其在泛化与自我改进上的具体进展与当前限制。
Google Research精选AI 评分Google 公布研究项目 Project Suncatcher，设想由太阳能卫星组成星座、搭载 Google TPU 并通过自由空间光链路互联，以在太空扩展 AI 算力。
推荐理由：Google 公开了太空 AI 基础设施的预印本，给出卫星互联、轨道与 TPU 抗辐射的实测数据，可了解这一设想的技术边界。
Google Research精选AI 评分Google 公布基于 Gemini 模型的个人健康教练构建方案，采用多智能体框架协调对话智能体、数据科学智能体和健身等领域的专家子智能体，对睡眠、活动等生理时间序列数据做数值推理并给出个性化建议。
推荐理由：Google 公开了健康教练的多智能体架构与 SHARP 评估框架，可了解 Gemini 在健康场景的落地方式。
Google 发布 EmbeddingGemma，一个 308M 参数、2K 上下文窗口、支持 100 多种语言的多语言嵌入模型，面向端侧场景，量化后内存占用低于 200MB。
推荐理由：原文给出 308M 参数、2K 上下文与量化后 200MB 内存等指标，可据此判断端侧多语言检索的落地空间。
Hugging Face 博客宣布 Gemma 3n 已在开源生态中全面开放。
Google 发布 Gemma 3，官方将其定位为多模态、多语言、长上下文的开源大模型。Hugging Face 博客以“Welcome Gemma 3”为题介绍该模型，原文正文未抓取到，具体参数与能力细节暂缺。
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充模型家族，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版）、安全分类器系列 ShieldGemma 以及覆盖 Gemma 2 2B 和 9B 每一层的稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
推荐理由：Google 一次性放出 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope，读者可据此了解小模型端侧部署与安全过滤的配套方案。
Google 发布 Gemma 2 系列开源大模型，包含 9B 和 27B 两个尺寸的基座版与指令微调版共 4 个开放权重模型，上下文长度 8K tokens，采用允许商用和再分发的宽松许可。
推荐理由：梳理 Gemma 2 的滑窗注意力、软截断与蒸馏等训练细节，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
Google 发布视觉语言模型家族 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像和文本并输出文本。
推荐理由：原文给出 PaliGemma 的架构、三种 checkpoint 与微调代码，读者可据此判断它适合哪些视觉语言任务。
Google 发布 CodeGemma 系列开源代码模型，包含 2B 基础模型、7B 基础模型和 7B Instruct 三个版本，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 额外训练 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据。
推荐理由：Google 与 Hugging Face 联合发布三个开源代码模型，读者可对照 HumanEval 等基准数据判断其与同尺寸模型的差距。
Google 发布新的开源大语言模型 Gemma，Hugging Face 博客以“欢迎 Gemma”为题介绍了该模型。
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax，可在 Google TPU 上实现快速推理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出在 TPU 上跑 Stable Diffusion 的完整代码路径，可迁移到多设备并行推理。
Hugging Face 宣布在 Transformers 库中加入 Perceiver IO，这是首个基于 Transformer、可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的神经网络。
推荐理由：Hugging Face 把 Perceiver IO 接入 Transformers，读者可了解这套统一处理文本、图像、音频、视频的架构如何落地调用。
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类判断两种候选行为哪个更好，来推断人类想要的目标。该方法旨在减少人工编写目标函数的需求，因为用简单代理替代复杂目标或目标设定稍有偏差，都可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队提出用人类偏好比较替代手写目标函数，读者可了解早期对齐研究的一条思路。
