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Google 与 HHMI Janelia 等合作者在 Cell 发表雄性果蝇大脑与中枢神经系统的完整连接组，包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是目前按神经元数量计最大的大脑连接组图。

Shir Meir Lador 在 Google AI 开发者博客介绍如何用 Cloud Run instances 以每月 $5.70（1 vCPU、1Gi 内存、共享 CPU）在云端 24/7 运行常驻 Agent。

Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进的全球天气 AI 模型，经 Brightband 独立实时评估。

Google AI 团队发布教程，讲解如何为 LLM-as-a-Judge 评测编写可靠的布尔式评分标准，指出模糊提示会导致评估不一致和浪费 token。文中给出四条经验：问题保持原子化且互不重叠、只让评判模型评估客观事实（可用 RFC 2119 术语如 MUST 表述）、只评 prompt 中明确要求的内容、用专家标注的 golden set 校准评判模型直至与人类评分一致。

Google 复盘 AI Agents Challenge 赛事，从各赛道头部提交中提炼出四个工程模式：双向 MCP、事件驱动并发、同标准回退和分层路由。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber。

Google 员工 Shir Meir Lador 介绍 harness 工程，即用确定性组件包裹 LLM，包括编排层、执行沙箱、状态持久化和验证工具，让 Agent 不需逐行人工审查即可安全生成代码。

Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出 agentic video understanding，模型动态扫描视频片段，相比固定帧率处理 token 消耗最多降低 88%，成本最多降低 66%，准确率最多提升 7%。

Google 发布 Workspace 图像创作与编辑工具 Google Pics，将在未来数周内面向所有 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者及多数 Workspace 商业客户推出。

Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash，为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展（可分析最多 10 秒先前上下文，以 10 秒为增量累计延长至 40 秒）、指定首尾帧生成平滑过渡，以及 4K 高清输出。

Google Research 推出 GlucoFM，一款轻量级自监督 CGM 基础模型，采用双流设计分别建模缓慢血糖趋势与短期波动。在四个队列、七项临床预测任务的 14 项评估中，其 PR-AUC 较最优 GluFormer 变体平均高出 5.8 个百分点，并在 PPGR 预测中取得最低 MAE。模型在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练，具备跨数据集迁移与少样本适应能力。

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型，支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测，其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%，支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。

AlloyDB 的 ScaNN 索引现已支持超过 100 亿向量的规模，通过全新的四层树架构（预览版）实现，将查询复杂度从 O(N^1/2) 降至 O(N^1/4)。内部测试中，该架构在 100 亿向量规模下可实现 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率达 95%。该功能可通过快速入门指南部署，新用户可享受 30 天免费试用。

本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能，并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。

Google 开源了基于 ADK 和 Gemini 的零信任客服与退货智能体示例，演示如何防御提示注入等攻击。该架构在 LLM 上下文之外通过三层硬性安全机制保障：硬件支持的加密签名确保数据库写入不可抵赖、gVisor 沙箱隔离动态代码执行、确定性语义网关校验业务逻辑。系统提示词只是软约束，无法作为安全边界。

Google Sheets 发布新功能 Sheets canvas，基于 Gemini 构建，用户只需用自然语言提示词即可将表格数据转化为交互式仪表盘、学习追踪器、座位表等“迷你应用”。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，距 3.6 Flash 仅三周，主打编程与智能体任务，输入/输出价格分别为每百万 token $0.75 和 $3.75，为原 3.6 Flash 的一半。

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于“丢钥匙”而非“空货架”。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像，并配套推出 WikiProfile 基准，含 2,150 条维基百科事实，每条配 10 个问题，用于分别探测编码、回忆与识别能力。