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6月6日

08:27

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

Anthropic 表示其 80% 的新生产代码由 Claude 编写，标志着 AI 编程在大型科技公司中的深度应用。Google 新论文显示通用 LLM 通过规划证明和逐步检查，在形式数学任务上从低于 10% 提升至 70% 的准确率。Google 开源 Gemma 4 12B 模型，支持音频和视频分析，可在消费级 16GB GPU 上完全本地运行。阿里巴巴发布 Qwen3.7-Plus，支持文本、视频和图像输入，价格低廉但保持闭源。Anthropic 的化学报告也展示了令人惊讶的结果。

行业 Anthropic Claude Google Gemma 4 Qwen3.7-Plus AI编程数学推理开源模型

推荐理由：AI 编程和数学推理的突破正在改变开发和研究方式，做 AI 应用或数学研究的团队值得关注这些进展，尤其是 Claude 的代码生成和 Gemma 4 的本地部署能力。

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05:50

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

Anthropic 此前承诺每月向 SpaceX 支付 12.5 亿美元用于 GPU 算力，加上 Google 新披露的每月 9.2 亿美元云合同，两家 AI 实验室合计每月支付 21.7 亿美元，年化收入达 260 亿美元。Google 在 2015 年以约 9 亿美元投资 SpaceX 获得约 7% 股份，如今 SpaceX 目标 IPO 估值 1.75 万亿美元，Google 持股价值约 870-1070 亿美元，回报率高达 97-119 倍。这笔交易不仅体现了 AI 算力需求的爆发，也凸显了 SpaceX 从卫星互联网到发射主导权再到 AI 算力合同的业务转型。

行业算力 Anthropic Google SpaceX AI 基础设施

推荐理由：AI 算力军备竞赛的账单终于公开了——做 AI 基础设施或云计算的从业者，看完这个数字会重新理解算力定价和供应链格局。

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05:24

05:24Google Research: Blog（资讯）

Google 发布了 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG 数据管理功能，旨在解决企业级 AI 应用中的信息可靠性问题。该功能通过智能数据检索与生成式 AI 结合，确保模型回答基于最新、最相关的企业数据，减少幻觉。它支持多种数据源，并提供可配置的检索策略，让企业能构建更可信的对话式 AI 助手。这对依赖 AI 进行客户服务、内部知识库查询的团队尤为重要。

AI产品 Agentic RAG 企业 AI 数据管理 Gemini Google

推荐理由：企业 AI 落地最大的痛点是回答不可靠，Google 这次用 Agentic RAG 直接切中要害。做客服系统或内部知识库的团队，值得看看怎么用这个平台减少幻觉。

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04:59

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

SpaceX披露与Google的新云服务协议，Google每月向SpaceX支付9.2亿美元（约110亿美元/年），用于在xAI数据中心获取计算能力。这凸显了AI算力正成为像发射能力或能源一样的战略商品。能够融资、供电、冷却和运营大型GPU集群的公司，可能在其原有业务之外获得巨大杠杆。

行业 AI算力云服务 SpaceX Google xAI

推荐理由：AI算力正成为战略资源，关注基础设施布局的投资者和云服务从业者值得了解这一趋势——它可能重塑科技公司的竞争格局。

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04:19

Paul Couvert@itsPaulAi

88°

Google 发布了 Gemma 4 QAT 模型，相比前代内存需求降低 3 倍，使得高性能模型能在本地设备上运行。其中 Gemma 4 E4B 模型性能优于 GPT-4o，仅需 2GB RAM 即可在手机上运行。而 Gemma 4 31B 模型（约 Opus 4 级别）现在可以在笔记本电脑上运行。这标志着本地 AI 部署的重大突破，让更多用户无需依赖云端即可使用强大模型。

AI模型 Google Gemma 4 本地 AI 模型压缩量化

推荐理由：本地 AI 爱好者终于等到了——Gemma 4 QAT 让旗舰级模型跑在手机和笔记本上，做边缘计算或隐私敏感应用的开发者可以直接试试。

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6月5日

22:52

22:52Google Blog: AI（博客/媒体）

Google 在2026年5月发布了一系列AI更新，涵盖模型、产品和工具。其中包括Gemini模型的重大升级，提升了多模态理解和推理能力。同时，Google推出了新的AI编程助手，支持更高效的代码生成和调试。此外，还发布了面向企业的AI解决方案，旨在优化工作流程和决策效率。这些更新标志着Google在AI领域的持续投入，旨在为开发者和企业用户提供更强大的工具。

AI产品 Gemini AI编程助手企业AI 多模态 Google

推荐理由：Google 的5月更新为AI开发者和企业用户带来了更强大的模型和工具，尤其是Gemini的升级和编程助手，值得关注和尝试。

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16:38

AI Will@FinanceYF5

72°

Google 提出 LEAP 框架，通过将数学问题拆解为目标树，并利用 Lean 验证器的反馈进行迭代学习，显著提升了大语言模型在数学竞赛中的表现。在 Putnam 2025 测试中，模型解出了全部 12 题，正确率从 10% 提升至 70%，在 IMO 风格基准上甚至超过了专用金牌级系统 48%。该框架不改变模型本身，仅通过结构优化释放了推理潜力，为 AI 数学推理提供了新思路。

论文 LEAP框架数学推理 Lean验证器目标树 Google

推荐理由：数学竞赛和形式化验证的开发者可以关注——LEAP 用结构优化而非模型升级就实现了 7 倍正确率提升，值得在类似推理任务中尝试。

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06:26

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

76°

Google 发布新论文 LEAP，提出一种智能体框架，让通用大语言模型（LLM）能够通过规划证明步骤、分解子目标、重用已有引理并与形式验证器 Lean 交互，显著提升形式数学证明能力。在 Putnam 2025 和 IMO 风格基准测试中，LEAP 将通用 LLM 的成功率从不足 10% 提升至 70%，并解决了所有 12 道 Putnam 2025 问题。该研究揭示了通用 LLM 在形式数学中的弱点并非数学能力不足，而是缺乏与验证器的结构化交互。LEAP 将证明存储为有向图，支持子目标复用，避免一次性生成庞大证明的失败模式。

论文 Google LEAP 形式数学智能体推理模型

推荐理由：这项研究解决了通用 LLM 在形式数学中「一次性写完整证明」的致命短板，做 AI 推理、数学辅助工具或形式验证的开发者值得关注——LEAP 的智能体框架思路可能启发更多复杂推理场景的改进。

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6月4日

23:12

Philipp Schmid@_philschmid

72°

Google 昨日发布 Gemma 4 12B 模型，并附有详细架构图解。该模型创新性地移除了视觉和音频编码器，仅用一个 12B 参数模型即可处理文本、图像和音频，无需独立的编码器模块。图解展示了编码器通常如何连接模态与大语言模型，以及 Gemma 4 如何通过单一模型实现多模态理解。这一设计简化了模型结构，降低了部署复杂度，对多模态 AI 研究者和开发者具有重要参考价值。

AI模型 Gemma 4 多模态模型架构 Google 图解

推荐理由：多模态模型架构的一次简化尝试，做模型部署或边缘推理的团队值得看看图解，理解无编码器方案如何降低资源开销。

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12:14

小互@imxiaohu

83°

Google 将 AI Edge Gallery 从手机端扩展到 macOS 桌面，用户下载安装后即可本地运行 Gemma 4 12B 模型。该应用内置沙盒 Python 环境，支持在聊天中编写代码并执行画图等操作。此外，Eloquent 功能支持语音交互，用户可以直接对着电脑说话。这降低了本地运行大模型的门槛，适合开发者和 AI 爱好者快速体验。

AI产品 Google AI Edge Gallery Gemma 4 macOS 本地模型

推荐理由：本地跑大模型终于不用折腾环境了，做原型验证或离线使用的开发者直接下载就能用，还带 Python 沙盒和语音交互，值得一试。

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10:00

Jeff Dean@JeffDean

精选

谷歌发布Gemma 4 12B模型，采用Apache 2.0许可证开放权重。该模型采用无编码器多模态架构，统一处理文本、图像等输入。12B参数规模可在笔记本电脑上直接运行，兼顾边缘效率与高级推理。

AI模型 Gemma 4 12B Google Apache 2.0 多模态开源模型

推荐理由：12B模型笔记本就能跑

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08:22

berryxia@berryxia

Google 昨晚发布了 Gemma 4 12B 多模态大模型，该模型支持文本和图像输入，最低只需 16GB 内存即可运行。这降低了多模态模型的本地部署门槛，适合个人开发者和资源受限的环境。与 Qwen 等同类模型的对比结果值得关注，可能影响开源多模态模型的竞争格局。

AI模型多模态模型 Gemma 4 Google 本地部署开源模型

推荐理由：多模态模型本地运行门槛进一步降低，做 AI 应用或本地部署的开发者可以关注 Gemma 4 与 Qwen 的对比，评估是否值得迁移或尝试。

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04:13

Decoder@Matthias Bastian

Google 首次在 Search Console 中为网站运营商提供退出 AI 搜索功能（如 AI Overviews 和 AI Mode）的开关，这些功能已覆盖超过 35 亿月活用户。新的性能报告将 AI 搜索展示次数单独列出。此举源于英国竞争与市场管理局（CMA）的压力，该机构认为网站在谈判中处于严重劣势。然而，由于 Google 在搜索市场的主导地位，大多数网站实际上没有其他流量来源，因此退出选项可能形同虚设。

行业 Google AI 搜索 SEO 网站流量监管

推荐理由：做 SEO 或依赖 Google 流量的站长终于有了选择权，但现实是多数人不敢用——这揭示了 AI 搜索时代内容生态的深层矛盾，建议点开了解背后的博弈。

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02:42

Google AI Developers@googleaidevs

Google AI 开发者团队宣布推出 Gemma 3 模型，该模型兼容 llama.cpp、MLX、LM Studio、vLLM、Ollama、UnslothAI 和 SGLang 等主流推理框架。权重已同步上传至 Kaggle 和 Hugging Face 平台，开发者可自由下载使用。这一发布意味着 Gemma 3 能无缝融入现有 AI 工具链，降低部署门槛。

AI模型 Gemma 3 Google 推理框架开源/仓库模型部署

推荐理由：Google 终于把 Gemma 3 的兼容性做全了——主流推理框架全覆盖，做本地部署或模型微调的开发者可以直接去 Hugging Face 下载权重，省去适配烦恼。

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02:35

Demis Hassabis@demishassabis

精选

Google 发布 Gemma 4 12B 模型，庆祝其总下载量突破 1.5 亿次。该模型体积小巧，仅需 16GB VRAM 即可在笔记本上本地运行。采用 Apache 2.0 开源许可证，开发者可自由使用和修改。

AI模型 Gemma Gemma 4 Google 开源模型

推荐理由：小模型也能本地跑，性能强

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01:57

Paul Couvert@itsPaulAi

Google 发布了 frame.md，这是 design.md 的视频版本，旨在让 AI 代理能够根据品牌规范生成视频。design.md 此前已用于保持屏幕上的品牌一致性，但应用到视频时，代理会将其转回网页和幻灯片。frame.md 解决了这一问题，它教会代理如何制作品牌视频，用户只需将 design.md 转换为 frame.md 即可。这一创新有望简化视频内容创作流程，尤其适合需要大量品牌视频的团队。

AI产品 Google frame.md 视频生成品牌一致性 AI代理

推荐理由：做品牌视频的团队终于有了 AI 可读的规范——frame.md 让代理直接生成符合品牌调性的视频，省去反复调整的麻烦，建议内容创作者和营销团队点开看看。

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00:33

Philipp Schmid@_philschmid

76°

Google 发布了 Gemma 4 12B，这是其首个支持原生音频输入的中型多模态模型。该模型采用无编码器架构，直接将视觉和音频信息融入大语言模型，仅需 16GB 内存即可运行。在基准测试中，其性能接近 26B 参数模型，且采用 Apache 2.0 开源许可。这标志着中小型模型在多模态能力上的重要突破，尤其适合资源受限的开发者。

AI模型 Gemma 4 多模态模型音频输入开源/仓库 Google

推荐理由：Gemma 4 12B 让中小团队也能用上原生音频多模态模型，16GB 内存门槛极低，做语音交互或视觉应用的开发者可以直接下载试试。

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00:12

Google Gemini App@GeminiApp

Google 宣布 Gemini Spark 进入 Beta 阶段，首先面向美国地区的 AI Ultra 订阅用户开放。Gemini Spark 是 Google 最新推出的 AI 模型，旨在提供更高效、更智能的对话体验。此次 Beta 发布标志着 Google 在 AI 领域的又一重要进展，用户可以通过订阅服务率先体验。该模型可能集成在 Gemini 应用中，支持更复杂的任务处理。

AI产品 Google Gemini Spark AI Ultra Beta 订阅服务

推荐理由：Google 在 AI 订阅服务上再落一子，Gemini Spark 的 Beta 上线意味着付费用户能抢先体验新能力。如果你是 AI Ultra 订阅者或关注 Google AI 生态，值得关注这次更新，看看它能否提升你的日常效率。

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6月3日

23:54

elvis@omarsar0

76°

Google 发布新研究 LEAP（Lean-Enhanced Agentic Programming），通过将通用大语言模型封装在智能体框架中，每一步都基于 Lean 编译器进行验证，并迭代利用验证器反馈。该框架使同一个通用模型解决了全部 12 道 Putnam 2025 数学竞赛题，并将 Lean-IMO-Bench 的一次性求解率从不到 10% 提升至 70%，超越了得分为 48% 的专用金牌系统。这项研究展示了定制智能体框架在数学推理任务上的巨大潜力，论文已发布在 arXiv 上。

论文智能体数学推理 Lean Google LEAP

推荐理由：做数学推理或智能体开发的团队值得关注——LEAP 用通用模型+验证反馈循环就超越了专用系统，说明智能体框架设计比模型本身更关键，建议点开论文看具体架构。

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6月2日

12:07

AI Will@FinanceYF5

Google 展示了其 Gemini Omni 模型的新能力，允许用户通过自然语言指令改变视频中的摄像机角度、调整视角或修改光照效果，同时保持物理规律和角色一致性。演示中，用户输入“把场景改成沙漠（其他不变）”，视频即被重新渲染。这一技术突破了传统视频编辑的局限，为内容创作者提供了前所未有的灵活性和控制力。它标志着多模态 AI 在视频理解和生成方面的重要进展，有望简化影视制作、广告和社交媒体内容创作流程。

AI产品 Gemini Omni 视频编辑多模态AI 内容创作 Google

推荐理由：视频创作者和后期团队终于可以像改文字一样改视频了——Gemini Omni 让你一句话调整视角和光照，还保持物理和角色一致，做内容生产的建议点开看看怎么用。

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10:23

AI Will@FinanceYF5

Google 在 YouTube 上推出名为 Ask YouTube 的对话式搜索体验，允许用户提出更复杂的查询，如规划加州海岸公路旅行或教孩子骑自行车的技巧。该功能会从 YouTube 全库（包括长视频和 Shorts）中整理最相关的视频，并以交互式结构化结果呈现，取代传统的视频推荐列表。目前仅对美国 Premium 会员开放，后续将向所有用户推广。这标志着 YouTube 搜索从关键词匹配向 AI 对话式理解的升级。

AI产品对话式搜索 YouTube Google AI 搜索 Premium 会员

推荐理由：YouTube 重度用户终于可以像聊天一样搜视频了——复杂问题直接问，不用再手动翻几十个结果。做内容创作或经常用 YouTube 查攻略的，值得先试 Premium 体验。

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09:13

Gary Marcus@GaryMarcus

精选

Gary Marcus 指出，当前 AI 行业（包括 Google）被误认为会重现搜索引擎的赢家通吃格局（Google 占超 95% 搜索市场），但实际各家都在用同样的数据和方案，没有护城河。他认为没有明确赢家时只能打价格战，导致企业成本远超未来利润。他以 Alphabet 为例：去年 1600 亿美元运营现金流，却仍需发行 400 亿美元股权融资 AI 算力。

行业 Gary Marcus Google Alphabet AI市场竞争价格战

推荐理由：Gary Marcus 质疑AI行业泡沫

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00:45

Patrick Loeber@patloeber

精选

Google 于 6 月 1 日正式停用 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite 两款模型。官方推荐用户迁移至 Gemini 3.5 Flash 和 Gemini 3.1 Flash-Lite。此次调整不涉及其他 Gemini 版本。

AI模型 Gemini 2.0 Flash Gemini 3.5 Flash Google 模型升级

推荐理由：旧模型退役，快换新版本

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5月30日