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#Google

今日 55 条
今天10月1日周四
  1. IT之家(RSS)61

    谷歌推出 Gemini 4 Argon 旗舰模型,内部员工质疑其实战编码表现

    据彭博社报道,谷歌开始逐步推出旗舰模型 Gemini 4 Argon,先向一小批网络安全合作伙伴开放,之后优先面向付费订阅用户。谷歌称该模型多项基准测试靠前,安全测试成绩超过 OpenAI 的 Astra,但知情人士称其实际处理部分代码任务表现不佳,尤其前端设计能力参差不齐,且模型体量庞大、运行成本高。

  2. IT之家(RSS)27

    谷歌 Android Auto 现 Bug:小折叠手机闭合状态下无法拨打电话

    Android Auto 近期出现 Bug,导致摩托罗拉 Razr 系列、三星 Galaxy Z Flip7 等多款翻盖式折叠屏手机在闭合状态下无法拨出电话,Gemini 提示通话已建立但实际无反应,展开手机后功能恢复正常。接听来电不受影响,部分用户指出故障出现在 Gemini 取代 Google Assistant 之后,谷歌与摩托罗拉均已启动调查,尚未公布根本原因或修复时间表。

  3. IT之家(RSS)57

    谷歌 DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成的蛋白质添加水印

    谷歌推出 SynthID Bio,将数字水印技术引入合成生物学,可把不可感知的签名嵌入生物编码,在数字模型和合成蛋白质上均可验证。针对 VEGF-A、SARS-CoV-2 刺突蛋白 RBD 和 PD-L1 三种靶蛋白的湿实验室测试显示,带水印设计的命中率、结合亲和力与自然序列多样性和未带水印版本一致,保持生物学功能。

  4. Artificial Analysis 完整文章(网页)79

    Artificial Analysis 评测 Gemini 4 Argon:Google 重回智能前三

    Artificial Analysis 评测 Google DeepMind 新模型 Gemini 4 Argon,其在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 53 分,追平 GPT-6 Astra(max),高于 GPT-6.1 Sol(52),为 Google 超 7 个月来首个高于 Flash 档的专有模型。

    推荐理由:第三方评测给出了智能指数、单位任务成本、幻觉率等多项横向数据,可用于比较 Gemini 4 Argon 与竞品的实际表现。

  5. Google AI:DEV 作者专属(RSS)66

    TensorFlow.js 浏览器端超分优化:一次新张量形状为何耗时 8-17 秒,以及如何消除 40 秒页面冻结

    作者分享在浏览器端用 TensorFlow.js on WebGL 做照片超分(不上传图片)的优化过程:初版用 UpscalerJS,1.2 MP 照片需 60-110 秒并冻结页面约 40 秒。

    推荐理由:作者用自己浏览器端超分项目的实测数字,拆解了 WebGL 上张量形状触发着色器重编译等坑和对应修法。

  6. Google Blog:AI(RSS)52

    CDC 评估显示 Google AI 流感住院预测模型在 2025-26 赛季排名第一

    CDC 宣布,在 2025-26 流感季 FluSight 39 个合规模型中,Google AI 构建的流感住院预测模型与实际观察到的住院数据吻合度最佳。FluSight 每周汇集政府、行业和学术团队对美国当周及未来三周住院人数的预测,用于沟通州级医疗服务需求。该预测使用了生成优化算法的 AI 工具 ERA,相关研究已发表于《Nature》,ERA 技术现已向受信任测试者开放。

  7. Arena.ai78

    Arena 公布 Gemini 4 Argon (High) 在 Agent Arena 以 +7.92% 净改进分排名第 8,每任务成本 $0.62,重塑了 Pareto 前沿,比 Gemini 3.8 Flash (High) 高 4.96 个百分点。

    引用Arena.ai@arena

    Big news: Gemini 4 Argon (High) by @GoogleDeepMind just landed #1 in Text Arena with 1525 pts, and #8 in Code Arena: WebDev with 1679 pts! This release has reshaped the Text Arena Pareto frontier with a blended $8/MToken! Gemini 4 Argon (High) is now the most cost efficient model, see its placement on Pareto frontier below. In the Text Arena, Gemini 4 Argon (High) ranks #1 in Coding, Hard Prompts, Instruction Following, Longer Query, and Creative Writing. It also leads every occupational domain evaluated, with additional #1 spots in English, Non-English, Chinese, and Russian. This model is +20 points above the #2 ranked Claude Opus 4.6 (High), and a huge leap from Google’s previous release, Gemini 3.8 Flash (High) at #11! In Code Arena: WebDev, Gemini 4 Argon (High) gained +96 points from Gemini 3.8 Flash (High), and went from #29 to #8. Congrats to the @GoogleDeepMind team on this impressive frontier release!

    推荐理由:原文给出 Agent Arena 排名、关键信号得分和每任务成本数据,读者可以据此评估该模型在真实智能体任务中的性价比。

  8. Google DeepMind:Blog(RSS)77

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 宣布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向可信网络防御者开放,再逐步扩展至开发者、企业和消费者。

    推荐理由:原文给出定价、1M 输出上限和多项基准成绩,读者可据此评估该模型在编码与防御性网络安全上的实际表现。

  9. Google Blog:AI(RSS)76

    Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 面向可信网络防御者开放,价格为每百万输入 token $2、输出 token $10,缓存输入 token 为输入价的 5%。

    推荐理由:官方公告给出定价、输出 token 上限和多个基准分数,读者可以据此评估它在编码与安全防御场景的落点。

  10. Karina50

    Gemini 的 PostTrainBench 得分翻了一倍多:21.99%(3.1 Pro)→ 45.3%(4)🔥🚀

    引用Sundar Pichai@sundarpichai

    Lots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon! It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback. Here’s a look at the benchmarks:

  11. Rohan Paul63

    Google 发布 Gemini 4 Argon,Sundar Pichai 称其在复杂工作流、网络防御和软件工程上表现前沿。

    引用Sundar Pichai@sundarpichai

    Lots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon! It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback. Here’s a look at the benchmarks:

  12. Rohan Paul61

    Google 发布新旗舰模型 Gemini 4 Argon,作者称其在多数基准上超过 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5,输出上限从 64K 提升到行业领先的 1M tokens,约为此前 128K 上限的近 8 倍。引用材料提到其在 Harvey's Legal Agent Benchmark 上领先,且目前仅限 Google 员工、经审核的网络安全相关机构和可信测试者使用。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    MASSIVE reveal from Google. Its new flagship, Gemini 4 Argon, outscores GPT-6 Astra and Claude Opus 5.5 on most benchmarks. - beats GPT-6 Astra and Claude Opus 5.5 on some super important industry benchmarks. - its widest lead in legal work, 19.6% on Harvey's Legal Agent Benchmark against 6.7% for Anthropic's Claude Fable 5.1. - output limit jumps from 64K to 1M tokens, an industry-leading ceiling, - Only 3 groups have it today. the first is Google's own staff, vetted cyber defenders such as government agencies and security companies and trusted testers giving Google feedback. - Inside Google, Argon agents freed over 300 TiB of data-center memory, with 500 TiB to 1 PiB of total savings estimated, and made a Rust port of the libgav1 video decoder 2.7x faster by replacing 32K lines of SIMD code.

  13. Arena.ai66

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,通过 Fairwind Program 向部分受信任测试者开放。

    引用Google DeepMind@GoogleDeepMind

    Introducing Gemini 4 Argon – our new frontier model. It’s built for complex workflows across coding, enterprise knowledge work, and cybersecurity defense – rolling out today to a set of trusted testers through our Fairwind Program.

    推荐理由:榜单方公布了 Gemini 4 Argon (High) 在 Text Arena 的分项名次、1525 分和混合价格,读者可据此对比成本效率。

  14. 🚨 AI News | TestingCatalog47

    突发 🔥:Google 宣布 Gemini 4 Argon,一款新的前沿模型,面向"跨真实世界软件工程、法律和金融等企业知识工作、以及网络防御的复杂工作流"。 在 DeepSWE v1.1 上取得 77.9% 的分数,创下新 SOTA。在众多基准测试上表现优于 GPT-6 Astra、Opus 5.5 和 Fable 5.1。 即将推出,首先面向付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅用户。 很快!👀

    引用Sundar Pichai@sundarpichai

    Lots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon! It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback. Here’s a look at the benchmarks:

  15. Google AI:DEV 作者专属(RSS)59

    Ornith-1.0-9B vs Qwen3.5 vs Gemma4:CPU 本地实测对比

    作者在纯 CPU、32GB 内存的普通笔记本上,用 Ollama 以相同 Q4_K_M 量化对比 Ornith-1.0-9B、其基座模型 Qwen3.5-9B 和 Gemma4-12B,五个任务显示 Ornith 在 JSON 输出上最紧凑(16 token),但 bug 修复在未见过用例上出错,shell 命令与基座同样在含空格文件名上失败。