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9月24日周四
9月23日周三
  1. Google DeepMind69

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音生成模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,支持通过自然语言提示从零创建自定义声音、基于 30 秒样本复制人声,并提供 2000+ 现成声音库与 100+ 语言覆盖。

    推荐理由:原文详细列出了两款新 TTS 模型的声音设计、复制与多语言能力,并给出 Hume AI 基准成绩,可对照此前 3.1 Flash TTS 评估实际提升幅度。

9月18日周五
9月16日周三
  1. Google DeepMind68

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 语音模型

    Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,前者兼顾成本与规模,后者面向高复杂度任务并支持边推理边说话。

    推荐理由:原文给出了两款实时语音模型的多项基准成绩和面向开发者、企业的接入入口,读者可以据此对比现有同类方案的能力差异。

  2. Google AI Blog19

    Google AI:AI 在社会影响中的应用合集

    Google AI Blog 发布"AI for Societal Impact"主题合集,展示 AI 在疾病早筛与治疗、自然灾害预测、教育扩展和经济机会拓展等关键领域的实际应用案例。该合集汇集了全球研究者和社区合作伙伴的项目,展现专家与本地领导者如何借助 AI 突破让更多人共享技术红利。

9月11日周五
9月10日周四
  1. Google AI Blog37

    Google Search 新增橄榄球赛季功能:实时比赛动态、深度数据与梦幻足球账户对接

    Google Search 推出多项橄榄球新功能,包括实时比赛动态(Live Game Feed)提供逐回合更新与 AI 洞察,可连接 Yahoo Fantasy 和 Sleeper 梦幻账户后在 AI Mode 中获取个性化阵容建议。Live Game Feed 现已在美国英语移动端上线,覆盖职业比赛,本月稍后扩展至大学队;梦幻账户联动同步在美国英语开放。

9月3日周四
9月2日周三
  1. Google DeepMind68

    Gemini 推出 agentic 视频理解功能,最多可减少 88% token 消耗

    Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 中上线 agentic 视频理解功能,可将 token 消耗降低最多 88%、成本降低最多 66%,分析精度最高提升 7%。

    推荐理由:对比传统固定帧率处理方式,原文给出 token 消耗与精度的具体改进幅度,可作为评估新视频管线效果的参考。

8月26日周三
3月9日周一
  1. Google DeepMind42

    从游戏到生物学:AlphaGo 十年来的影响

    Demis Hassabis 回顾 AlphaGo 2016 年以"第 37 手"击败围棋世界冠军李世石十周年,称这一突破开启了现代 AI 时代。其后 AlphaFold 预测了 2 亿个蛋白质结构并于 2024 年获诺贝尔化学奖,全球超 300 万研究者在使用;AlphaProof 和 Gemini Deep Think 先后在 IMO 取得银牌和金牌。

2月27日周五
2月19日周四
2月18日周三
2月17日周二
1月30日周五
  1. Google DeepMind53

    Google DeepMind 上线 Project Genie 可交互世界实验原型

    Google DeepMind 上线 Project Genie 实验原型,基于 Genie 3 世界模型构建,面向 18 岁以上美国 Google AI Ultra 订阅者开放。该 Web 应用由 Genie 3、Nano Banana Pro 与 Gemini 共同驱动,支持通过文字与图像提示创建可实时生成路径的可探索世界,并可在已有世界基础上进行二次创作,单次生成时长上限 60 秒。

1月23日周五
  1. Google Research38

    Google Research:通过分解式两阶段流程让小模型在设备端实现比肩大模型的用户意图提取

    Google Research 在 EMNLP 2025 发表的论文提出分解式两阶段流程,先逐屏总结用户操作,再从屏幕摘要序列中提取意图,让小型多模态大语言模型可在设备端完成用户意图理解。该方法在移动端和网页轨迹上均优于 CoT 提示与端到端微调;其中 Gemini 1.5 Flash 8B 配合分解流程即可达到与 Gemini 1.5 Pro 相当的 F1 分数,同时显著降低成本与延迟。

1月13日周二
  1. Google Research46

    NeuralGCM 利用 AI 更好地模拟长程全球降水

    NeuralGCM 在 Science Advances 发表新版论文,直接以 NASA 2001–2018 年卫星降水观测训练混合 AI-物理模型,在 15 天天气预报与多年代气候模拟上均优于传统物理模型。相比 IPCC 报告所用领先工具,平均误差降低 40%,对最强 0.1% 极端降水及日变化周期改进尤为显著。