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#非安全/通用AI

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8月12日周三
  1. Google DeepMind ·

    Google DeepMind 将手语到文本模型 SL2T 带入 Gboard 与 Live Transcribe

    Google DeepMind 推出手语到文本（SL2T）翻译模型，并首次将其落地消费级产品——Pixel 11 上的 Gboard 与 Live Transcribe，首发支持美国手语（ASL）转英语听写。该模型基于超 100,000 小时、覆盖 50 多种手语的数据训练，其中约四分之一为 ASL，联合训练使其优于单语模型，并在未见过的数据上取得 70 BLEURT 的零样本成绩。它把手语视为手势坐标序列而非摄像头画面，由端侧 MediaPipe Holistic 提取姿态地标后再送服务器翻译，跳过 gloss 中间标注，从而摆脱人工词汇表限制。

7月13日周一
  1. Google DeepMind ·

    Google DeepMind 联合印度 ATL 启动 Gemini 驱动的教育助手 ATL Saathi 试点

    Google DeepMind 面向印度 Atal Tinkering Labs（ATL）启动 ATL Saathi 实机试点，这是一款由 Gemini 提供底层能力的网页应用，为该计划的教育工作者提供全天候备课与培训助理。该工具基于 NotebookLM 整理并维护全部 ATL 课程材料，覆盖 12 个核心模块的小结、AI 信息图、视频概览与互动测验，并为其中 10 个模块提供进阶的项目生成界面，同时支持教师与学生双向的教学模式。其最新 Gemini 3.5 Flash 模型负责即时生成符合年级与课程标准的活动创意及分步组装说明、接线图和必要的安全注意事项，首批落地全国 100 所试点学校，初期支持 8 种语言。

6月29日周一
  1. Google Threat Intelligence（GTIG） ·

    Google Threat Intelligence 解析亲俄影响力生态系统的驱动因素、动态与应用

    Google Threat Intelligence（GTIG）发文剖析亲俄影响力生态系统正从乌克兰战争工具回归全球战略资产，并日益将生成式 AI 用于行动策划、调研与内容创作。该报告称俄罗斯政府有意打造融合公开、隐蔽与独立要素的自维持环境，服务于削弱西方主导地位、维系周边地区支配力及保障国内政权稳定三类目标，美国、欧洲、北约与欧盟为主要打击对象。由于各组件相互关联，该系统能抵御有限范围的干扰，防守方需针对性应对。

6月9日周二
  1. Google DeepMind ·

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，实现 70+ 语言的近实时语音到语音翻译

    Google DeepMind 发布音频模型 Gemini 3.5 Live Translate，自动检测 70+ 种语言并生成保留说话人语调、节奏和音高的自然译文语音，且持续输出而非等待整句结束，仅落后说话人数秒。该模型通过 Gemini Live API 和 Google AI Studio 面向开发者公开预览，本月起在企业版 Google Meet 中私有预览，同时在全球 Google Translate App（Android/iOS）上面向所有用户推送。

5月18日周一
  1. Google DeepMind ·

    Google DeepMind 推出 Gemini Omni，首款模型 Gemini Omni Flash 可将任意输入转为视频

    Google DeepMind 推出新一代模型家族 Gemini Omni，首个成员 Gemini Omni Flash 今日面向全球所有 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户在 Gemini App 及 Google Flow 开放，可从图像、音频、视频和文本的组合输入生成高质量视频并对话式剪辑。 该模型基于 Gemini 的原生多模态与世界知识进行推理，具备更强的重力、动能、流体动力学直觉，能跨轮次精修环境、角度、风格且角色一致；同时可通过 Avatar 用自己的声音创建数字分身，全部产出带不可察觉的 SynthID 水印，目前仅支持语音参考作为音频输入，图像与音频输出模态将陆续加入。

4月1日周三
  1. Goodfire Research ·

    Goodfire 用可解释性从表观遗传基础模型 Pleiades 中找出新型阿尔茨海默病生物标志物

    Goodfire 将可解释性方法应用于 Prima Mente 的表观遗传基础模型 Pleiades，发现 DNA 片段长度模式主导其从血液游离 DNA 检测阿尔茨海默病的决策，并由此提炼出一个人类可解释的分类器。该分类器仅用片段长度特征即在独立队列上取得 AUROC=0.78（95% CI [0.56–0.95]），加入此前文献报道的生物标志物类别后升至 AUROC=0.84（95% CI [0.66, 0.97]）。研究表明片段组学可作为互补于既有预测指标的新型候选信号，但其临床应用仍需进一步验证。

2月17日周一
已经到底了