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Google DeepMind 與新加坡政府科技局（GovTech Singapore）聯合微調出一款端側詐騙檢測模型，基於輕量級 Gemma，在新加坡國際網路周（SICW 2026）上公布。新加坡的詐騙案佔其報案犯罪的一半以上、2019 年以來損失超 40 億新元，其中社交工程類佔損失的 80%。模型在使用者授權後於裝置本地分析對話，即時提示使用者暫停操作，Google 與新加坡政府均無法讀取對話內容；
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 與 Biohub 的 Sal Candido 在對談中表示，AlphaFold 的突破只是開始，蛋白質摺疊問題遠未解決。兩人認為僅擴大算力與資料不足以解決生物學問題，關鍵是先找到合適的 scaling law，低品質宏基因組資料也能提升蛋白質語言模型；建置虛擬細胞需要根本不同的資料集，研究須從單個蛋白質走向整個生物系統，治癒所有疾病要靠 10x 級突破而非漸進改進。
Google DeepMind 推出 SynthID Detector，可快速識別影片、音訊和影像中的 SynthID 水印，即使內容經過加濾鏡等編輯後依然有效。使用者還可以使用 Google Chrome、Google 搜尋和 Gemini App 中已有的 AI 識別功能。
SynthID Detector 是 Google DeepMind 推出的檢測工具，上傳檔案即可判斷其中是否含有 SynthID 數字水印，目前支援圖片、影片、音訊三類內容。該水印由採用 SynthID 的生成式 AI 產品在生成時直接嵌入畫素或音訊頻段，人眼不可見，且能抵抗濾鏡、調色與有失真壓縮等常見改動。它不是通用 AI 檢測器，只能識別 Google、Nvidia、OpenAI、Kakao 等合作方模型產出的內容；
Google DeepMind 公布了試用渠道，並按使用者型別分層：普通使用者在 Gemini App 和搜尋的 AI Mode 中使用，面向 Google AI Pro 與 Ultra 訂閱者。開發者可通過 Gemini API 付費層，Google AI Ultra 訂閱者還能使用 Antigravity 和 Google AI Studio；科學家可免費申請 Antigravity 的最高用量層級；
Biohub、美國能源部（DOE）、NIH 與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Meta 等宣布共同投入 18 億美元，生成面向 AI 的開放生物學資料。其中 DOE 五年投入逾 5 億美元用於測量、建模與算力，NIH 協調此前超 5 億美元聯邦投資積累的生物醫學資料集，三家科技公司則向 2026 年 4 月啟動的 Virtual Biology Initiative 合計投入 3 億美元。
AlphaGo 核心作者 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 發文稱 LLM 不會推理，並已離開 Google DeepMind 創業做可審計的機器推理。他指出 AlphaGo 第 37 手是策略網路加搜尋機制的結果，而 LLM 的思維鏈仍只是預測下一個 token，缺少可檢查的認知狀態、知識與推理的分離，且常事後編造解釋。Yann LeCun 表示讚賞，認為真正推理必須涉及搜尋。
Google DeepMind 於 2026 年 10 月 1 日發布播客，提供影片與音訊兩種形式。影片可在 goo.gle 短鏈觀看，音訊已上架 Spotify 和 Apple Podcasts，也可在其他播客平台收聽。
Google DeepMind、Meta 與 AI 製藥公司 Isomorphic Labs 共同出資 3 億美元，投入由扎克伯格夫婦創立的非營利生物醫學機構 Biohub 牽頭的“虛擬細胞”專案。該專案屬於總額 18 億美元的“Virtual Biology”計劃，目標是建置可供 AI 使用的生物資料集與高精度預測模型，讓研究者能以數字化方式提出、預測並回答生物學問題，用於對抗疾病。Biohub 成立於 2016 年，長期以預測模型推動疾病防治研究。
Google DeepMind 表示，Argon 正在幫助加速量子糾錯與演算法設計兩個方向的進展。該說法出自其官方帳號，除這兩項用途外，未披露 Argon 的具體形態、能力細節或時間表。
Ollama 模型庫新增 Google DeepMind 的 embeddinggemma-2 頁面，地址為 ollama.com/library/embeddinggemma-2，使用者可通過 Ollama 拉取該嵌入模型。該條目由 Ollama 官方帳號發布，指向 Google DeepMind 的這一模型。原文未給出模型規模、上下文長度、許可證或效能資料等細節。
Google DeepMind 表示，其 Argon 把酶工程設計流程壓縮到數小時，並設計出五種經實驗室驗證的絲胺酸酯酶。原文未披露 Argon 的模型細節、設計方法，也未說明這五種酶的用途。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放，可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外，還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容，Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
Google DeepMind 與新加坡政府科技局（GovTech）合作，基於其開源模型 Gemma 建置端側詐騙檢測能力。做法是用當地詐騙手法對 Gemma 做微調，使其能在裝置本地即時識別威脅，同時不犧牲個人隱私。DeepMind 同時指出，新加坡超過一半的報案犯罪涉及複雜的社會工程詐騙。
Google DeepMind 於 2026 年 9 月 30 日發布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方開放，隨後逐步擴充套件。其輸出 token 上限從 64K 提升至行業領先的 1M，定價為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元，快取輸入享 95% 折扣。
Google DeepMind 稱，研究人員藉助 Argon 發現了新的三維磁場設計方案，進一步否定了等離子體物理中已有 60 年曆史的假設——Grad 猜想。推文未附論文連結，也未說明 Argon 是什麼、磁場設計的具體引數或結果出現在哪類裝置上，只給出這一結論性表述。
Google DeepMind 表示，Gemini 4 Argon 已在量子計算、核聚變、蛋白質設計等領域帶來新的科學突破。官方未披露具體成果、合作機構或模型的使用範圍，目前僅有這一對外表態。
Google DeepMind 正式上線 Gemini 4 Argon，API 定價輸入 2 美元、輸出 10 美元每百萬 tokens，五折優惠持續到 11 月 30 日，之後恢復為 4 美元與 20 美元，上下文快取另有 95% 折扣。
Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 已上線 Ollama，執行 ollama pull embeddinggemma-2 即可拉取。訊息由 Ollama 官方帳號在 10 月 6 日發布，官方稱該模型面向消費級裝置，並且是多模態模型。原文未披露模型體積、上下文長度與具體支援的模態等細節。
Gemini 4 Argon 已面向全球開放。Google DeepMind 稱該模型具備前沿能力，覆蓋程式設計、企業工作流與網路防禦，定位是端到端解決最複雜的問題。公告未給出價格、上下文長度與基準資料等細節。
Google DeepMind 演示：Gemini 4 Argon 僅觀看一段影片，就教會 Apptronik 的 Apollo 人形機器人玩 cornhole 投沙包。該模型自行解析出投擲的物理規律、編寫了對應的模擬環境，並用它訓練 Apollo，使其連續 7 次投中。
Google DeepMind 宣布，為推進基於 Gemini 4 Argon 的更多研究，將向 10,000 名科學家免費開放 Google Antigravity 的最高使用額度，為期 6 個月。公告給出了名額數量與免費時長，並附上了解詳情的連結，但未說明申請條件、資格範圍與額度上限等細節。
Google DeepMind 發布了一套可快速驗證生物設計是否內建安全防護的工具，並以開放形式供研究使用。該工具面向科研人員，目的是在 AI 加速科學發現的同時不拖慢關鍵研究進度。官方未披露具體工具名稱、技術細節與適用限制。
Google DeepMind 發布一期播客，討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用，並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計，時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio，一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下，把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支，具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
Google 發布前沿模型 Gemini 4 Argon，開發者與企業可通過 AI Studio 和 Gemini 平台 API 呼叫，Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用，Ultra 與 Pro 訂閱者可在 Gemini 應用和搜尋 AI Mode 使用。入門價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，快取輸入減免 95%，官方稱其在衡量金融、程式設計、法律、稅務的 Vals Index 上排名第一。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 740M 引數、Apache 2.0 許可的開源多模態嵌入模型，可把文字、程式碼、影像、音訊、影片對映到同一嵌入空間。它基於 Gemma 4 架構，可拆分出 270M 純文字、170M 視覺與 300M 音訊編碼器，並用 MRL 把輸出向量從 768 維截斷到 128 維，本地向量庫儲存最多省 6 倍。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 Apache 2.0 許可、740M 引數的開源端側多模態嵌入模型，基於 Gemma 4 架構，把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到同一嵌入空間。它按需模組化：純文字最低 270M 引數，另有 170M 視覺與 300M 音訊編碼器；MRL 支援把 768 維向量截斷到 128 維，本地儲存最多省 6 倍。
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，740M 引數在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印，用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源，並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大，驗證設計是否來自帶內建防護的 AI，將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。
Google DeepMind 官方帳號提到，Apptronik 的 Argon 能把影片變成物理 AI 的訓練場，將原本需要數週的人工建模壓縮到幾個小時。這條推文以回覆 @Apptronik 的形式發出，正文只有這一句說明和一個 goo.gle 短連結，沒有披露涉及的機器人平台、影片資料規模或可用範圍。資訊發布於 2026 年 10 月 13 日。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
卡內基梅隆、MIT、紐約大學與斯坦福的研究團隊開發出 AI「Ataraxos」，以 15 勝 1 負 4 平擊敗被公認為史上最強的 Stratego 選手 Pim Niemeijer。此前連 DeepMind 都未能造出穩定戰勝頂尖人類玩家的 Stratego 機器。該 AI 僅用 16 塊 GPU、數千美元訓練成本，相關成果針對的是資訊不完全、隱藏資訊隨時間長期展開的博弈。
Google DeepMind 正式發布 Nano Banana 2.1，底層由 Gemini 3.6 Flash 驅動，模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1，已作為穩定模型上線 Gemini App、AI Studio、Gemini API、Search AI Mode、Google Ads、Flow 與 Stitch。新版定位高效率影像生成與對話式編輯，支援 1K/2K/4K 輸出、最多 14 張參考圖融合，重點強化設計版式、蒙版區域性編輯和主體一致性；
Google 於 2026 年 9 月 18 日宣布擴充其 AI & Economy 研究專案，聘請 2025 年諾貝爾經濟學獎得主 Philippe Aghion 擔任學術顧問，多倫多大學教授 Ajay Agrawal 任訪問學者。同時，前麥肯錫全球研究院合夥人 Anu Madgavkar 與沃頓商學院教授 Daniel Rock 出任專案研究總監，分別負責全球 AI 擴散與勞動力影響、企業生產率與科學發現等實證研究。
OpenAI 開始在 ChatGPT 和 Codex 的文字輸出中加入不可見、機器可讀的水印，初期只面向歐盟使用者。OpenAI 稱自研的 textGrain 水印與 Google DeepMind 的 SynthID for text 等方法相比持平或更優，後者也是 Anthropic 8 月宣布的水印基礎；兩家公司都是為了滿足歐盟 AI Act 的要求。OpenAI 還給出 AI 基準分數，顯示加水印與未加水印文字表現相近，但表示 textGrain 並不保證……
Google DeepMind 發布 Gemini 4 Argon，主打程式設計、企業知識工作與網路防禦，在 19 項基準中 13 項達到 SOTA，並首次實現最高 1M token 輸出（Long Decode Continuation 跨呼叫續寫）。目前僅面向政府使用者與 Fairwind 計劃中的可信網路安全人員開放，開發者、企業與消費者訪問時間未定。標準定價為每百萬輸入/輸出 token 4/20 美元，五折優惠後 2/10 美元，快取輸入再降 95%。
由德州農工大學、Google DeepMind、CMU 等 15 家機構聯合發布的 TouchScale 資料集公開，500 小時人類第一視角視覺-觸覺資料由同一套穿戴裝置採集，雙手各含 880 個觸覺感測器單元。僅用這批資料做 mid-training，xArm6 機械臂加 BrainCo Revo 2 靈巧手在四項接觸密集型任務上的平均成功率從 22.5% 升到 57.5%；
Google DeepMind 宣布 Gemini 4 Argon 開始廣泛推送，同時擴大 Fairwind 計劃的受信任網路防禦者範圍，併發布完整的安全與安保報告。該模型在 12 項端到端模擬網路攻擊場景中全部通過，上一代僅通過 5 項；對抗測試中的違規請求減少近一倍。防護分三層：輸入篩查、讀取模型內部神經訊號的啟用探針，以及多步推理中的持續監控，必要時可中斷 agent；生物越獄紅隊僅能解鎖不到 1% 的生物子任務。