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只看一手#Google
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可预测 DNA 变异在特定细胞类型中的作用

    Google DeepMind 发布新一代 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异如何影响特定人类细胞类型，从而帮助定位疾病相关的细胞驱动因素。

    推荐理由：从组织整体平均预测转向按细胞类型条件预测，能帮研究者定位只在特定细胞中起作用的疾病相关变异。

  2. Google DeepMind89

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，面向开发者、企业、科学家和消费者开放，强调网络安全能力、长周期智能体工作流和科学推理。

    推荐理由：官方给出 Gemini 4 Carbon 在 CursorBench 4.0、WANDR 等基准的排名与每任务成本，可据此判断它与 Argon 的分工。

  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 视觉-语言-动作模型

    Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5 视觉-语言-动作模型，在 200 项任务评测中成功率比此前基线提升 30% 至 100%，完成任务速度快 20% 至 30%。

    推荐理由：官方给出跨 200 项任务的成功率与速度提升，以及在奔驰产线的实测成功率，可作为 VLA 模型落地进度的参照。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.2 Flash，支持15秒视频生成

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.2 Flash，并通过 Gemini API 与 Gemini for business 全面开放。

    推荐理由：原文给出从10秒到15秒的时长、30%降价和对话式多轮编辑，可据价格与工作流变化判断视频生成的生产成本。

  2. Google Research72

    Google Research 用智能手表传感器检测高血压迹象

    Google Research 在 Nature 发表多模态 AI 系统 AI-PPG-ACC-HTN，利用智能手表 PPG 与 ACC 传感器被动检测高血压迹象，无需袖带校准。

    推荐理由：研究用智能手表PPG与ACC信号在无需袖带校准下识别高血压，并与24小时动态血压监测对照。

  1. Google DeepMind80

    Google Antigravity 上线化学信息学 Skills，演示一小时内完成肺癌药物分子设计

    Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出化学信息学 Skills，基于 RDKit 并接入 ChEMBL 与 PubChem，由语言模型负责流程编排与推理、确定性化学工具执行分子计算。

    推荐理由：官方用真实肺癌药物案例演示了从文献取数到分子设计的完整流程，可据此判断智能体在化学研发中的分工方式。

  1. Google DeepMind83

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全和长周期任务上能力最强，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。

    推荐理由：官方给出 Gemini 4 Carbon 在网络安全与长周期智能体任务上的基准成绩和分阶段开放路径，可与两周前的 Argon 对比。

  1. Google Research62

    Google Research 把基础模型带到结核病筛查一线

    Google Research 在 IDWeek 2026 分享了把基础模型用于结核病筛查的路径，从胸部 X 光算法到与 Nexus AI 合作取得 CE MDR class IIb 认证的临床工具。

    推荐理由：Google 复盘从影像基准到 CE 认证工具与开源模型的十年路径，展示了医疗 AI 跨越转化鸿沟所需的多方协作。

  1. Google Research63

    Google Research 在 JAMA Network Open 发表盲扫超声 AI 估测孕龄研究

    Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究，用 AI 解读未受专业超声训练的操作者采集的盲扫超声图像来估测孕龄。在 385 名 16 至 36 周孕妇的主队列中，模型平均绝对误差为 4.18 天，专家标准流程为 4.48 天；在芝加哥适配后误差为 4.10 天，在未做本地优化的内罗毕为 4.27 天。

    推荐理由：在芝加哥和肯尼亚两地开展前瞻性验证，展示了模型在现场设备和仅接受过简单培训的操作员条件下仍保持泛化，为医疗 AI 跨场景落地提供了可参考的实证。

  1. Google Research69

    Google Research 介绍让 AI 智能体扎根生物实验的三项研究

    Google Research 发布博客，介绍三项连接 AI 计算探索与真实湿实验室实验的研究进展。其一为基于开源 PyLabRobot 的 VERID 框架，用实验室工作站的语义数字孪生支持实时三维状态追踪、秒级虚拟试运行和硬件安全检查。

    推荐理由：Google Research 公开了三项研究，展示 AI 智能体如何接入真实湿实验室，覆盖从机器人执行到分子设计闭环。

已经到底了