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#Google

今日 12 条
9月30日周三
  1. Google Developers Blog(RSS)62

    Google 用 ADK 构建零信任 AI Agent 的三层安全实践

    Google 开源了基于 ADK 和 Gemini 的客服退款 Agent 示例,演示提示词注入可导致超额退款、密钥泄露等风险。文章提出三层零信任防护:用 Cloud KMS 硬件签名保证写入不可抵赖,用 gVisor 沙箱零网络出口隔离动态生成代码,用确定性语义网关加 CI/CD 回归测试校验输入输出;完整代码见 zero-trust-agents 仓库。

    推荐理由:文章用开源示例和代码讲解三层零信任防护的具体做法,读者可以直接在本地复现攻击与防御流程。

  2. Google Developers Blog(RSS)41

    如何用深度学习和 Keras 解码宇宙信号

    Google 开发者倡导者 Yufeng Guo 撰文介绍深度学习在天体粒子物理中的应用,这类研究依赖覆盖数千平方公里的巨型观测站,如面积 3000 km²、含 1500 多个探测站的 Pierre Auger Observatory。探测器以纳秒级分辨率记录波形,形成类似图像的数据结构,天然适合深度学习处理,可用于提升仪器灵敏度、发现隐藏模式和搜索信号异常。

  3. Google Developers Blog(RSS)67

    Google 复盘 AI Agents Challenge 最强提交背后的 4 种工程模式

    Google 复盘其 AI Agents Challenge 获奖提交,归纳出四种反复出现的工程模式:双向 MCP(智能体既是自身工具的客户端也是可供其他智能体调用的 MCP 服务器)、基于事件总线的并行并发、回退模型必须通过与主模型相同的验证函数,以及在昂贵模型调用前做分层路由。

    推荐理由:Google 从获奖提交的真实代码里提炼四种智能体工程模式,双向 MCP、事件驱动并发、同标准回退和分层路由都给出可直接借鉴的做法。

  4. Google Developers Blog(RSS)23

    Google Cloud 详解 Gemini Enterprise DevEx Program:以治理工作流冲刺打磨开发者体验

    Google Cloud 的 Gemini Enterprise 开发者体验(DevEx)Program 以"冲刺"方式按真实开发者路径实测产品,本轮聚焦智能体治理,梳理出从配置受治理的智能体身份、注册 Agent Registry、绑定 Agent Gateway,到执行策略与内容安全、验证端到端拦截的 5 步工作流。

  5. Google DeepMind:Blog(RSS)65

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio 为 AI 生成的蛋白质嵌入可验证水印

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,把不可感知的签名直接嵌入生物代码,使水印不仅能在数字模型上验证,也能在合成的实体蛋白上验证,同时在实验室测试中保持蛋白的生物功能。

    推荐理由:原文给出水印在湿实验中不影响蛋白功能、并开放代码与权重的关键细节,读者可据此评估其对生物安全筛查的实际价值。

  6. Google Blog:AI(RSS)48

    Google 推出 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学

    Google 发布 SynthID Bio,可将不可感知、可验证的水印直接嵌入 AI 设计的蛋白质序列和预测的 3D 结构中,同时保持其生物功能。在针对目标蛋白的实验室测试中,加水印的设计在性能与自然多样性上与未加水印版本相当。该技术旨在为生物安全提供溯源层,并维护开放科学数据库的完整性。

  7. Baseten Base Labs:模型研究55

    Baseten 介绍 Google 300M 参数嵌入模型 EmbeddingGemma 及其调用示例

    EmbeddingGemma 是 Google 基于 Gemma3 架构的 3 亿参数文本嵌入模型,在 MTEB 基准上为不到 5 亿参数的嵌入模型中质量最高,支持 100 多种语言、输入最长 2k token。页面给出使用 baseten_performance_client 的完整代码示例,包括各任务的 prompt 前缀和通过 PerformanceClient 调用生成嵌入的方法。

  8. Berkeley RDI:Blog(AI 安全与评测)77

    Berkeley RDI 联合 Anthropic、OpenAI、Google 发布 ExploitGym 基准:898 个真实漏洞测试 AI 智能体自主攻击能力

    UC Berkeley 等机构及 Anthropic、OpenAI、Google 发布 ExploitGym 基准,含 898 个真实漏洞(用户态程序、V8 引擎、Linux 内核),测试 AI 智能体能否把已知漏洞变成完整攻击。

    推荐理由:原文给出真实漏洞上智能体自主生成完整攻击代码的成功率和防御绕过数据,读者可据此评估 AI 对攻防两侧的实际影响。

  9. Goodfire Research(网页)50

    Goodfire 推出 Silico:用内部表征做奖励信号,幻觉降低 58%

    Goodfire 发布面向 LLM 的可解释性工具 Silico,用模型内部表征的轻量探针作为奖励信号训练 Google Gemma 3 12B,幻觉降低 58% 且性能基准无退化,成本比 LLM-as-a-judge 低约 90 倍。该工具还支持基于探针定位有害行为对应的训练数据点,过滤后重训可使相关行为减少 63%,识别并剔除问题数据源后减少 84%。Silico 已提供 macOS 版下载。

  10. Google Developers Blog(RSS)50

    Google Colab 纳入 Google AI 订阅计划

    Google AI 订阅用户即日起可获得 Google Colab 高级权益,包括优先使用更快的加速器和更强算力的机器。Google AI Ultra 订阅者还可解锁不间断后台执行和 Premium GPU 访问,长时间训练无需保持浏览器标签页开启。相关权益将在未来几周内向 Colab 支持国家的 Google AI 订阅用户逐步推送,已有 Colab 订阅不受影响。

  11. Google Developers Blog(RSS)61

    Antigravity SDK 支持本地模型,首发接入 Gemma 4 26B A4B 与 LiteRT

    Google 宣布 Antigravity SDK 支持本地模型工作流,首发支持基于 Google AI Edge LiteRT 的 Gemma 4 26B A4B,可完全离线运行智能体辅助,建议机器配备超过 24GB VRAM 或统一内存。

    推荐理由:官方给出了本地智能体工作流的完整上手步骤和混合编排演示,含具体 token 与硬件数据,可直接照做复现。

9月29日周二
9月28日周一
  1. Google Blog:AI(RSS)39

    Edy's Grocer 如何用 Gemini 为 200 位客人备餐:3 种用法

    布鲁克林 Edy's Grocer 店主 Edy Massih 用 Gemini 将家族黎巴嫩菜谱直接换算成大型宴会批量配方,避免手工计算香料与酥皮比例出错。Gemini 还能把活动菜单转成分区陈列的采购清单、汇总共用食材并提前排好备餐日程,并针对无麸质、无坚果等饮食限制给出保留风味的替换方案。Edy 表示 Gemini 释放了他的时间,让他少做行政事务、多推广黎巴嫩饮食文化。

9月25日周五
  1. Google Research67

    Google Research 发布 AI 视频联合导演框架,实现连贯长视频生成

    Google Research 发布 AI video co-director,一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架,用于生成连贯的多镜头长视频,并原生继承 SynthID 水印等安全机制。

    推荐理由:Google 把长视频生成拆成四个可组合的智能体框架,并给出三套自建基准与量化结果,便于对照现有方案。

  2. Google Blog:AI(RSS)43

    Chrome 升级学习习惯的 5 种方式:Gemini 支持播客视频解析与互动测验

    Chrome 将 Gemini 的媒体理解能力在桌面端扩展到播客及 YouTube 以外的视频,播放后即可提取要点、定位信息或解释难点。Gemini 还能基于标签页内容生成互动测验,已在美印桌面端以英文推出,未来数月扩展至更多地区和移动端。此外 Chrome 新增跨设备发送标签页时保留滚动位置和未填完表单,并支持分屏视图、标签组、沉浸式阅读模式和朗读功能。

  3. Google DeepMind:Blog(RSS)66

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,把近实时视频生成与语音对话模型结合,让对话 AI 具备动态视觉形象,支持精准唇形同步、自然表情和流畅轮次切换。

    推荐理由:官方披露了实时视频与语音耦合的对话能力、异步工具调用和 97 种语言支持,可据此判断企业级数字人交互的落地边界。