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Google / Gemini

Google 与 DeepMind 的 AI 动态:Gemini 系列、Veo 视频模型、研究成果与产品生态的持续追踪。

最新精选

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5月14日周四
  1. @AYi_AInotes70

    Google 威胁情报组(GTIG)确认检测到首个已知的、由 AI 独立开发并被实际部署的零日漏洞野外利用案例,称攻击者原计划发动大规模攻击,其主动反制可能阻止了这一行动,该发现收录在其关于 AI 驱动威胁的新报告中。

    引用News from Google (@NewsFromGoogle)@NewsFromGoogle

    The Google Threat Intelligence Group has detected the first known instance of a threat actor using an AI-developed zero-day exploit in the wild. While the attackers planned a wide-scale strike, our proactive counter-discovery may have prevented that from happening. This finding is part of our new report on AI-powered threats.

    推荐理由:Google 披露 AI 开发的零日漏洞已出现在野外攻击中,读者可据此看到攻击生成门槛与现有检测手段之间的落差。

5月13日周三
  1. @AYi_AInotes66

    阿易 AI Notes 汇总了近期 AI 科技圈的十余起安全事件,包括 Linux 系统被 CopyFail 破解、Linux 内核脏碎片漏洞、Windows Bitlocker 被 YellowKey 破解,以及超过 300 个 JS 和 Python 软件包因 GitHub Action 缓存投毒被入侵。

    引用AYi (@AYi_AInotes)@AYi_AInotes

    Damn!所有AI开发者,立刻停下你手里的npm install🤯 现在正在爆发有史以来最恐怖的供应链攻击, 代号Mini Shai-Hulud, 已经波及TanStack全家桶、Mistral AI、UiPath等170多个npm和PyPI包, 全是你们天天装的工具链, 周下载量加起来超过一个亿, 已经不是传统的维护者账号被盗了, 而是整个GitHub Actions CI管道被直接劫持, 合法的官方项目,自己发布了带毒的版本, 还带完整的SLSA 3级可信证明, 所有传统的签名验证全失效, 最狠的是它的持久化机制, 它不会只藏在node_modules里, 它会直接修改你的~/.claude/settings.json和~/.vscode/tasks.json, 就算你npm uninstall删光所有包, 只要你下次打开Claude或者VS Code, 它就会自动重新执行, 如果你敢撤销被盗的token, 它会直接删光你整个home目录, 而且它是蠕虫, 偷到一个项目的CI密钥,就会自动感染下一个, 现在还在指数级扩散, 以前我们说别用latest,别用^, 现在就算你pin死了版本, 只要那个版本是6分钟窗口期内发布的, 就是带毒的, 越依赖AI Agent自动装包的人, 这次中招的概率越高, 因为你的Agent根本不会帮你检查lockfile, 现在立刻做这三件事, 第一,冻结所有包安装, 第二,跑npx supply-chain-attack全盘自查, 第三,全量旋转你所有的云密钥、GitHub token和SSH key, 一个都别漏。 #网络安全 #npm #AI开发者

    推荐理由:这条汇总列出近期十余起安全漏洞与供应链投毒事件,可用于快速了解 AI 开发者工具链当前面临的风险面。

5月12日周二
  1. Google DeepMind69

    Google DeepMind 发布基于 Gemini 的多智能体系统 Co-Scientist 并开放注册

    Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究,介绍一个基于 Gemini 的多智能体 AI 系统,可迭代生成、辩论和演化科学假说,并通过新实验工具 Hypothesis Generation 向研究者开放,可在 labs.google/science 注册。

    推荐理由:原文详述了多智能体系统的生成、辩论、演化机制和多所实验室的实际应用结果,读者可以据此判断它对科研工作流的可用性。

5月11日周一
  1. @OpenRouter65

    OpenRouter 推出实验性免费编码路由 Pareto Code,在请求中设置 min_coding_score 后,可路由到满足该门槛的最便宜编程模型,模型排名来自 ArtificialAnlys。按其展示的实时 Pareto 前沿,DeepSeek V4 Pro 居首,其后为 GPT 5.4 Mini 和 Gemini 3.1 Pro。

    引用OpenRouter (@OpenRouter)@OpenRouter

    Introducing Pareto Code: a new, free, experimental coding router Set `min_coding_score` in your request and route to the cheapest code-capable model that clears your bar, ranked by @ArtificialAnlys. See the Pareto frontier shifting in real time👇

    推荐理由:原文给出按编程分数门槛路由到最便宜模型的做法,读者可据此了解低成本编码模型的选型方式。

5月6日周三
5月2日周六
  1. Sierra Blog64

    Sierra 发布 𝜏-voice 基准,在真实语音条件下评测实时语音 Agent

    Sierra 团队推出 𝜏-voice 基准,将 𝜏-bench 的 278 个客服任务与全双工实时语音、可控真实音频结合,任务、工具和评估器与文本版逐字节一致,语音成绩可与文本 Agent 直接对比。

    推荐理由:语音与文本能力可在同一套任务上直接对比,还给出了噪音与口音下各厂商的具体失败模式。

4月30日周四
4月23日周四
4月20日周一
4月16日周四
4月13日周一
3月18日周三
  1. Google Research77

    Google Research 发表两篇 Nature Cancer 研究,评估 AI 辅助英国 NHS 乳腺癌筛查流程

    Google Research 与 NHS 合作开展 AIMS 研究,在 Nature Cancer 发表两篇论文评估 AI 乳腺癌检测系统。回溯评估覆盖约 115,973 名女性的乳房 X 光检查,AI 灵敏度显著高于原第一人类读者,癌症检出率从每千人 7.54 升至 9.33,并检出原双重读片漏掉的 25% 间期癌。

    推荐理由:研究给出了AI作为乳腺癌筛查第二读者的端到端验证数据,包括检出率和人力节省的具体结果与仲裁误判风险。

3月12日周四
  1. Google Research62

    Google 在 Flood Hub 上线 AI 城市山洪预报,可提前 24 小时预测风险

    Google Research 宣布在 Flood Hub 上推出城市山洪预报,借助基于 Gemini 的 Groundsource 方法从新闻报告中提取历史山洪数据,用 LSTM 模型提前 24 小时预测城市山洪风险。

    推荐理由:原文给出 Flash Flood 预报的技术路线和与 NWS 的对比指标,读者可以了解 AI 预警如何弥补全球南方的预警缺口。

  2. Google Research67

    Google AMIE 完成 BIDMC 真实门诊前瞻性可行性研究

    Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作完成 AMIE 对话式诊断 AI 的前瞻性单中心可行性研究,100 名成人在初级保健就诊前与 AMIE 对话采集病史,全程由医生实时监督,未发生一次安全中止。

    推荐理由:这是 AMIE 首次在真实门诊流程中开展的前瞻性可行性研究,给出安全性、诊断质量和医患体验的具体数据。

2月24日周二
  1. AI as Normal Technology70

    AI as Normal Technology 团队发布论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》

    Sayash Kapoor、Arvind Narayanan 与 Stephan Rabanser 等人发布 66 页论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》,将智能体可靠性拆解为一致性、鲁棒性、可预测性、安全性四维共 12 项指标。

    推荐理由:论文把智能体可靠性拆成12个维度并实测14个模型,显示18个月内准确率大涨而可靠性仅小幅提升。

12月19日周四
  1. AI as Normal Technology69

    AI 进步是否在放缓:Arvind Narayanan 等人解析模型扩展与推理扩展之争

    Arvind Narayanan、Benedikt Ströbl 和 Sayash Kapoor 撰文分析 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 下一代模型遇阻后的叙事翻转,认为宣布模型扩展已死为时尚早,行业领袖的预测并不可靠。

    推荐理由:作者用可核查的证据指出业内叙事反复翻转的成因,并区分能力提升与实际社会影响的薄弱关联。