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谷歌Antigravity团队公布Teamwork多智能体编排框架成果，轻量级Gemini 3.7 Flash复现了Gemini 3.1 Pro解出的3道博士级数学难题，并从零构建RISC-V CPU模拟器、改进Eigen和ParlayHash开源库代码，证明小模型通过制度化博弈编排也能完成顶尖科研与工程任务。
在 AI 狂飙突进的这两年里，Google 似乎总是扮演着那个「起大跑慢」的角色。
刚刚，Gemini 3.8 Flash，正式发布。
谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash及网络安全专用版Gemini 3.8 Flash Cyber，前者以极低单任务成本在多项基准测试中逼近GPT-5.6 Sol、Grok 4.6等顶级模型，并在软件工程和速度上实现大幅跃升，后者则在漏洞发现基准CyberGym上以86.2%的成绩屠榜，谷歌DeepMind称这标志着RSI（递归自我进化）迈出了一大步。
谷歌预告Gemini 3.8 Flash将于明日发布，并披露Gemini 3.7 Flash等模型已支持智能体视频理解，使Token消耗最多下降88%、成本最多下降66%、准确率最多提升7%。
不得了。 谷歌刚刚更新的Gemini Omni 1.1 Flash，直接冲上了Arena文生视频全球第一。
一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
谷歌发布语音转文本模型Gemini 3.5 Transcribe，支持85种以上语言、流式转录与智能整理功能，流式词错误率为4.0%，文章认为该模型并非Agent时代的落伍产品，而是语音Agent走向生产环境所必需的关键基础拼图。
几个小时前，Barret Zoph 在 𝕏 上发了一条推文，他说自己将加入谷歌 DeepMind，而他的 AI 生涯正是从谷歌 Brain 的 Residency 项目起步的，这次算是重返旧地；他将专注于强化学习（RL）与后训练（Post-Training）方向，更多消息稍后公布；他还补了一句，谷歌拥有在 AI 领域持续成功所需要的全部要素，他很高兴能成为这个使命的一部分。
今年8月，谷歌首席科学家Jeff Dean宣布离职，创办AI4S公司Discovery Loop。