06:44Patrick Loeber@patloeber83°Google 的 Gemini 3.5 Flash 模型现已正式可用(GA),在智能体和编程任务上达到前沿水平。该模型在复杂长周期任务中表现出色,并在多个挑战性基准测试中超越了上一代 3.1 Pro。同时,它保持了极快的推理速度,适合对延迟敏感的应用场景。开发者可以立即在 Google AI Studio 或 Vertex AI 上使用。AI模型Gemini 3.5 Flash智能体编程助手推理模型Google推荐理由:做智能体或编程自动化的开发者终于有了一个又快又强的模型——Gemini 3.5 Flash 在长任务和基准上超越 3.1 Pro,且已 GA 可直接用,建议立刻上手试试。原文
06:41Simon Willison@simonw精选Google 推出 Gemini 3.5 Flash 模型,推理单价是 Gemini 3 Flash 的 3 倍。该模型将被用于 Google 多项自有产品。Simon Willison 在公开笔记中分析了其定价策略与性能权衡。当前 Gemini 3.5 Flash 在 MMLU 等基准上的得分尚未公布。AI模型Gemini 3.5 FlashGemini 3 FlashGoogle模型定价推荐理由:涨价3倍,Google自己先用原文
05:20Philipp Schmid@_philschmid83°Google 在 Gemini API 中推出 Managed Agents 功能,只需一次 API 调用即可获得一个完整智能体,支持代码执行、网页浏览和文件管理,运行在隔离沙箱中。该智能体基于 Gemini 3.5 Flash 和 Google 的 Antigravity 框架,可运行 Bash、Python 和 Node.js 代码。用户可通过 AGENTS.md 和 SKILL.md 文件自定义智能体行为,并挂载 GitHub 仓库、GCS 存储桶或内联文件到环境中。这大幅降低了构建和部署 AI 智能体的门槛,开发者无需管理底层基础设施。AI产品智能体Gemini API沙箱执行代码执行Google推荐理由:对于需要快速搭建可执行代码、浏览网页的智能体的开发者,Managed Agents 省去了自己搭建沙箱和编排的麻烦,一次 API 调用就能用上,值得立即尝试。原文
04:27Google AI Developers@googleaidevsGoogle 发布了 Antigravity 2.0,这是一款全新的独立桌面应用。该版本引入了动态子代理功能,允许用户创建和管理多个子代理以协同完成任务。同时支持 JSON 钩子,方便与其他服务集成,并新增了定时任务功能。这些更新使得 Antigravity 2.0 成为一个更强大的自动化工具,适合开发者和高级用户。AI产品GoogleAntigravity桌面应用动态子代理JSON 钩子推荐理由:Antigravity 2.0 的动态子代理和 JSON 钩子让自动化工作流更灵活,做任务编排或服务集成的开发者可以直接上手试试。原文
04:10Google Gemini App@GeminiApp精选Google 在 Google I/O 上宣布 Gemini 3.5 Flash 从今天起免费向所有用户开放,可在 gemini.google 或移动端使用。该版本是 Gemini 3.5 系列中的轻量级模型,主打快速响应和高性价比。用户无需付费即可体验最新的语言模型能力。AI模型Gemini 3.5 FlashGoogle免费模型推荐理由:Google 免费开放 Gemini 3.5 Flash原文
03:48Google Blog: AI(博客/媒体)72°Google 在 Search IO 2026 上宣布了搜索引擎与AI深度融合的新阶段,将传统搜索的精准性与AI的生成能力结合。新功能包括更智能的对话式搜索、多模态理解(图片、视频、文本混合查询)以及个性化结果生成。这一更新旨在提升用户获取信息的效率,同时保持搜索结果的可靠性。Google 强调,AI 不会取代搜索,而是增强其能力,让用户能更自然地探索复杂问题。AI产品AI搜索Google搜索引擎多模态对话式AI推荐理由:Google 把搜索引擎和AI生成能力真正打通了,做搜索优化或内容运营的团队值得关注——这可能会改变用户获取信息的方式,建议点开看看具体怎么落地。原文
03:17Google AI@GoogleAI精选谷歌AI推出Gemini Omni,支持通过自然语言描述来编辑视频。用户只需说出想改变的内容,就能调整角色、场景和风格。该功能类似Nano Banana对图片的编辑方式,但应用于视频领域。AI产品GeminiOmniGoogle视频编辑多模态推荐理由:谷歌让你用语言改视频原文
03:07Google Gemini App@GeminiApp精选Google 即日起向 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户全球推送 Gemini Omni,支持在 gemini.google 网站和移动应用中使用。未来将陆续支持图像和音频等更多输出格式。该模型可同时处理文本、图像、音频等多模态输入。目前所有 Plus、Pro 和 Ultra 用户均可体验。AI产品Gemini OmniGoogle多模态推荐理由:试试谷歌新多模态模型原文
03:07Google Gemini App@GeminiApp精选Google在Google IO上发布新模型Gemini Omni,可接受图像、视频和文本作为输入,生成高质量视频。该模型利用Gemini的真实世界知识,使视频内容更加准确和连贯。这是多模态视频生成的重要进展,支持从多种混合输入直接创建视频内容。AI模型Gemini OmniGoogle视频生成多模态推荐理由:Google发了能多模态生视频的模型原文
02:42Philipp Schmid@_philschmid83°Google 宣布 Gemini 3.5 Flash 模型正式全面可用。该模型在编程和智能体任务上超越 Gemini 3.1 Pro,支持 100 万 token 上下文窗口和 6.5 万 token 最大输出,输出速度提升 4 倍。提供四种思考级别(minimal、low、medium、high),并自动保留多轮对话中的思考过程。现已登陆 Google AI Studio、Android Studio、Gemini 企业版等多个平台。AI模型Gemini 3.5 Flash推理模型智能体编程助手Google推荐理由:做智能体开发和编程的团队终于有了更快的 Flash 模型——速度提升 4 倍且支持长上下文,建议在 AI Studio 里直接试试 medium 思考级别。原文
02:09Logan Kilpatrick@OfficialLoganK78°Google 发布了 Gemini 3.5 Flash,号称迄今为止最强大的模型,在智能、速度和成本方面均达到新高度。团队经过 6 个月优化,使其更适用于实际场景。该模型现已全面可用,旨在为开发者提供更高效、更经济的 AI 解决方案。AI模型Gemini 3.5 Flash推理模型成本优化实际应用Google推荐理由:Gemini 3.5 Flash 在性能与成本之间找到了新平衡,做 AI 应用开发的团队可以直接部署,值得关注。原文
02:09Google Gemini App@GeminiApp精选谷歌今天开始推出全新的Gemini 3.5 Flash模型。该模型解锁了多项新功能,具体细节将在后续公布。用户可以期待在Gemini应用中体验这些改进。AI模型Gemini 3.5 FlashGoogle新功能模型更新推荐理由:Gemini 3.5 Flash上线,新功能等你尝鲜原文
01:31Google Gemini App@GeminiApp精选Google 于今日开始向全球用户免费推出 Gemini 3.5 Flash。用户可在 gemini.google 网站或 App 的模型下拉菜单中切换到“3.5 Flash”。该模型无需付费即可使用,支持对话等多种场景。AI产品Gemini 3.5 FlashGoogle免费对话模型推荐理由:免费可用,选模型即可原文
01:24Google Gemini App@GeminiApp精选Google 在 #GoogleIO 上发布 Gemini 3.5 Flash 模型,号称能快速高效完成日常任务和多步骤创意项目。该模型可处理现实世界复杂问题并帮助用户采取行动。官方表示这是其最佳性能模型。AI模型Gemini 3.5 FlashGoogleGoogleIO推理模型推荐理由:Google 新模型,又快又高效原文
01:23Logan Kilpatrick@OfficialLoganK精选Google 发布新模型 Gemini Omni,支持从文本、图像等任意输入生成视频,类似 Nano Banana 能力。当前可在 Gemini App、Flow 和 YouTube 中使用。API 支持即将推出。AI模型GeminiOmniGoogle视频生成推荐理由:Gemini能直接生成视频了原文
23:49Ate-a-Pi@svpino76°Google 发布了一个完全开源的智能体示例库,包含高度复杂的端到端智能体实现。该库提供完整的文档、源代码,并支持一键部署。视频中展示了其中一个最酷的示例。这一举措旨在降低开发者构建智能体的门槛,推动 AI 应用落地。对于研究智能体或构建自动化流程的开发者来说,这是一个可以直接参考和使用的宝贵资源。AI产品智能体开源/仓库Google端到端一键部署推荐理由:Google 把智能体开发的完整流程开源了,做智能体或自动化流程的开发者可以直接拿来用,省去从零搭建的麻烦。原文
15:14IT之家(博客/媒体)精选科技媒体 sammyguru 报道,谷歌计划调整免费版 Gemini 的计量方式,从短周期恢复机制改为“每周额度”管理。用量页面已出现面向免费用户的每周上限展示方式,以百分比形式呈现总周用量。目前该限制仅向少量用户开放,谷歌尚未说明全面推送时间。高频用户可能比过去更容易在短时间内耗尽额度。AI产品GeminiGoogle免费版周限额使用限制推荐理由:谷歌要给 Gemini 免费版设周限额了,高频用户注意。原文
08:09berryxia@berryxia78°Google最新论文Nexus颠覆了传统时间序列预测方法,不再仅依赖历史数据,而是引入“事件上下文”进行因果推理。论文提出多agent框架:一个agent从文本提取事件时间线,一个分析宏观趋势,一个监控局部冲击,最后由合成器校准历史误差并给出预测。在Zillow数据集上,Claude驱动的Nexus版本将平均MAPE降低了86.6%。这标志着预测从“模式识别”转向“因果理解”,是方法论上的重大突破。论文时间序列预测多agent框架因果推理GoogleClaude推荐理由:做时间序列预测的团队终于有了新思路——不再死磕历史曲线,而是用多agent理解政策、突发事件等因果因素,效果直接降维打击。搞量化、供应链或金融预测的开发者建议点开,看看怎么把文本推理融入预测流程。原文
23:43rohanpaul_ai@rohanpaul_ai72°Google CEO Sundar Pichai 在近期访谈中警告,当前前沿 AI 模型的能力可能已经足以攻破几乎所有现有软件的安全防护。他表示“这些模型确实会破坏几乎所有软件,也许已经发生了,我们不知道”。这一言论凸显了 AI 安全风险的紧迫性,尤其是对依赖传统安全机制的软件行业。Pichai 的评论引发了关于 AI 安全测试、漏洞修复和监管的广泛讨论。行业AI安全前沿模型软件漏洞GoogleSundar Pichai推荐理由:Pichai 的警告直接点出了 AI 对软件安全的颠覆性威胁,做安全、开发或运维的团队需要认真评估自己的系统是否已暴露在风险中,建议立即关注。原文
23:39rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选72°Google 发布新论文 Nexus,提出将时间序列预测重构为推理问题,通过多智能体框架引入事件上下文。在 Zillow 房价测试中,基于 Claude 的版本相比直接思维链提示,平均绝对百分比误差(MAPE)降低 86.6%。Nexus 将任务分解为多个智能体:一个将混乱历史文本转为事件时间线,一个读取宏观环境,一个追踪局部冲击,最后由合成器结合历史误差校准。论文认为,大多数时间序列模型擅长模式但忽视因果,而 Nexus 通过结构化上下文让语言模型更好地利用事件信息。目前证据限于 Zillow 数据和七支股票,但方向明确:未来预测不仅要外推曲线,还要解释曲线变动的原因。论文时间序列预测多智能体框架因果推理GoogleClaude推荐理由:Nexus 把时间序列预测从纯数字游戏变成因果推理,做金融、房地产或供应链预测的团队值得关注——它用事件上下文把误差砍掉 86%,思路可以直接借鉴。原文
00:17AI Will@FinanceYF5Google 发布全新视频模型 Gemini Omni,首个生成结果展示了惊人的文字连贯性。该模型在视频中保持了文字的一致性和可读性,被认为是视频领域的“Nano Banana 时刻”。这一突破可能改变视频生成和编辑的方式,尤其对内容创作者和视频制作团队意义重大。目前该模型尚未正式开放,但已引发广泛关注。AI模型Gemini视频模型文字连贯性内容创作Google推荐理由:做视频生成或内容创作的团队,Gemini Omni 的文字连贯性可能是你一直在等的突破,值得第一时间关注。原文
22:40Guillermo Rauch@rauchgVercel 的 AI Gateway 数据展示了真实生产环境中 AI 和 Agent 的使用情况。Google 在生产规模上占据主导地位,Anthropic 在编程和支出方面领先,OpenAI 自 5.4 以来增长迅速,开源模型也在持续增长。数据表明 AI 竞赛比表面看起来更加动态和流动。行业AI Gateway生产环境GoogleAnthropicOpenAI开源模型10 个信源在谈推荐理由:做 AI 应用和 Agent 开发的团队可以看看真实的生产数据——Google 的规模、Anthropic 的编程优势、OpenAI 的增速,帮你判断该押注哪个平台。原文
22:20向阳乔木@vista8Vercel 发布基于 20 万个项目、7 个月、十万亿 token 消耗的分析报告,揭示不同模型在实际生产中的使用格局。按费用计算,Anthropic 占 61% 居首,但按 token 量 Google 占 38% 领先,说明 Claude Opus 贵但用于关键任务,Gemini Flash 便宜量大。B2B 场景 token 量仅占 29.7%,费用却占 40.7%,表明企业更倾向高价值模型。Agent 请求占比从 31.6% 涨至 58.9%,一次 Agent 请求消耗 token 是普通聊天的 2.6 倍。大规模团队平均使用 35 个模型,模型选择高度碎片化。行业模型成本AnthropicGoogleAgentVercel10 个信源在谈推荐理由:这份报告用真实 token 消耗数据揭示了谁在真正赚钱、谁在烧钱,做模型选型或成本优化的团队值得细读,能帮你避开 arena 榜的噪音。原文
03:43Matt Wolfe@mreflow本周AI领域迎来多项重要更新:Anthropic推出Claude Code的Agent View并提升使用限制,同时发布面向法律和小企业的Claude版本,数据显示其企业采用率已超越OpenAI。OpenAI推出Codex From Anywhere,Google发布Gemini Intelligence for Android和“Googlebook”。Meta在WhatsApp中集成AI的Incognito Chat并推出Muse Spark,Krea发布Krea 2,Notion推出开发者平台,Digg引入AI生成的故事摘要。Figure展示了8小时人形机器人直播。此外,一张真实的莫奈画作被误标为AI生成引发热议。行业AnthropicOpenAIGoogleMeta企业AIAI产品更新行业动态10 个信源在谈推荐理由:本周AI巨头密集发布,从企业级工具到消费端应用都有更新,做AI产品选型或关注行业动态的读者值得快速浏览,看看哪些新功能能直接用到你的工作流中。原文
22:46berryxia@berryxiaGoogle 最新模型 Gemini Spark 的内部截图被泄露,显示其同时支持 Agent 模式和 Chat 模式,重点强化了高级工具使用和 Skills 创建流程。目前 Skills 只能通过复制粘贴 MD 文件创建,缺乏直接导入选项,且尚未集成 Browser 或 Computer Use 功能,无法直接控制用户电脑。这标志着 Google 在 Agent 落地策略上选择先打磨核心流程,再逐步开放激进功能,而非一步到位。AI产品Gemini SparkAgent 模式工具使用Skills 创建Google推荐理由:做 Agent 开发或工具链集成的团队值得关注——Google 在工具使用上的谨慎节奏可能影响你的技术选型,看完截图能提前判断是否值得跟进。原文
18:30TestingCatalog@testingcatalogGoogle 将在 I/O 大会上发布新智能体 Gemini Spark,定位为 24/7 全天候助手。它能从用户行为中学习,与连接的应用和技能协作,处理收件箱、在线任务等。Gemini Spark 使用用户信息(如连接应用、技能、聊天、任务、位置等)来理解用户意图,并保存远程浏览器数据(如登录信息和远程代码执行数据)以提升效率。用户可在设置中清除数据或关闭相关功能。AI产品GoogleGemini Spark智能体I/O 大会全天候助手推荐理由:Google 终于推出了一个真正全天候学习的 AI 智能体,做自动化工作流或重度依赖 Google 生态的团队值得关注,它可能改变你管理日常任务的方式。原文
13:37Jeff Dean@JeffDeanGoogle 首席科学家 Jeff Dean 在 Cloud Next 上与 Amin Vahdat 及 AcquiredFM 主持人讨论了新发布的 TPU v8t 和 v8i 芯片。这些芯片专为 AI 训练和推理优化,性能大幅提升。Jeff Dean 在推文中分享了个人兴奋点,并附上博客文章链接。该发布标志着 Google 在 AI 硬件领域的持续投入,对云服务和 AI 开发者意义重大。AI产品TPUGoogleAI 硬件Cloud Next芯片推荐理由:Google 新一代 TPU 发布,AI 训练和推理性能再升级,做大规模模型训练或云服务的团队值得关注,看看 Jeff Dean 最兴奋的点是什么。原文
01:10Shashikant Kore@kshashiGoogle 正在印度招聘 Forward Deployed Engineers,专注于其 AI 产品的部署与落地。该职位面向早期职业软件工程师,要求掌握 AI 相关技能,如模型部署、客户协作等。这反映了 Google 对 AI 产品实际应用场景的重视,也为担心被 AI 取代的工程师提供了转型方向。招聘信息中列出的技能清单可作为学习参考。行业Google招聘AI 产品部署工程师技能转型推荐理由:担心 AI 抢饭碗的早期软件工程师可以看看 Google 在招什么——这些技能就是你的护城河,值得对照学习。原文
19:05The Rundown AI@TheRundownAI今日AI领域多则重磅消息:Google发布新书并推出Android版Gemini Intelligence;Google与SpaceX合作探索轨道AI计算;Claude Code可被用于华尔街级金融分析;Amazon的AI计分板扭曲了工作激励;另有4款新AI工具及社区工作流发布。这些动态覆盖了从移动端AI到太空计算、从金融应用到职场伦理的广泛议题,反映了AI技术加速渗透各行业。行业GoogleGeminiClaude CodeAmazonAI工具1 个信源在谈推荐理由:想快速掌握AI行业最新动向的读者,这一条帮你省下刷10个信源的时间——从Google的太空计算到Claude Code的金融应用,每一条都值得点开细看。原文
09:12TestingCatalog@testingcatalogGoogle 在 Gemini 网页版新增了 Omni 横幅,预示即将推出多模态 Agent 功能。Gemini Omni 将能结合文本、图像和视频,并允许用户将自己添加到不同场景中。同时,AI 头像(Likeness)功能也即将登陆 Gemini,可能与 Omni 深度集成,该功能在移动端应用上表现突出。这一更新可能于今日的 Android 发布会上公布。AI产品Gemini多模态AgentAI头像Google推荐理由:Gemini Omni 的推出标志着 Google 在多模态 AI Agent 领域的重大进展,结合 AI 头像功能,将显著提升用户交互体验。原文
00:33Google Developers Blog(博客/媒体)Google发布了Agent Development Kit (ADK) for Java 1.0.0版本,引入了Google Maps grounding、内置URL抓取和标准化Agent2Agent协议,支持跨框架协作。新架构包括App和Plugin,提供全局日志、自动上下文窗口管理(事件压缩)以及Human-in-the-Loop工作流。该版本还通过Firestore和Vertex AI集成,提供长期状态和大型数据管理。这表明Google进一步推动了Java生态中AI智能体的开发标准化。AI产品智能体GoogleADKJavaMCP/工具推荐理由:对于Java开发者而言,ADK 1.0.0降低了构建复杂AI智能体的门槛,尤其是Agent2Agent协议和云端集成促进了可扩展性。原文
00:33Google Developers Blog(博客/媒体)TorchTPU是Google为TPU打造的原生PyTorch运行栈,旨在最小代码改动下实现高性能分布式训练。它采用“Eager First”模式,并利用XLA编译器优化集群训练。项目计划在2026年进一步降低编译开销,支持动态形状和自定义内核,以支持下一代AI模型的扩展。AI产品TPUPyTorchXLA编译器分布式训练Google推荐理由:TorchTPU让PyTorch用户能够更顺畅地迁移到TPU,同时保持Eager模式体验,这对需要TPU算力的大规模AI训练场景有直接价值。原文
00:33Google Developers Blog(博客/媒体)Google I/O开发者大会将于5月19日至20日举行,主题演讲将围绕“智能体时代”展开。大会将展示AI、Android、Chrome和Cloud领域的重要更新,重点推出用于自动化复杂工作流和简化高质量AI应用创建的新工具。参会者可注册参与现场会议、技术演示和职业发展资源。行业GoogleGoogle I/O智能体开发者大会AI工具推荐理由:作为年度重要开发者活动,Google I/O的日程安排和主题方向反映了AI技术的最新趋势,对开发者把握行业动态有参考价值。原文
00:33Google Developers Blog(博客/媒体)70°Google 在 Gemini CLI 中引入了子代理(Subagents)功能,这是一种专门化的专家代理,可在隔离的上下文窗口中处理复杂或高容量任务,从而保持主会话快速且专注。用户可通过 Markdown 文件自定义子代理,并支持并行运行以提升生产力,调用时使用 @agent 语法进行定向委托。这种架构通过将复杂的多步骤执行简化为主协调器的摘要,防止了“上下文腐烂”问题。这是 AI 辅助编程工具在任务分解和上下文管理方面的重要进展。AI产品编程助手子代理/多代理Gemini CLI上下文管理Google推荐理由:对于开发者而言,子代理功能提供了一种模块化、可扩展的方式来管理复杂任务,减少主会话的上下文负担,有望提升 AI 编码助手的实用性和效率。原文
00:33Google Developers Blog(博客/媒体)Google推出LiteRT生产级框架,帮助开发者调用NPU(神经网络处理器)运行AI模型,突破CPU/GPU在性能和续航上的限制。LiteRT通过统一API抽象硬件复杂性,已被Google Meet和Epic Games用于实时视频、动画和语音识别场景,效率显著提升。该平台还提供基准测试工具并支持跨平台部署,覆盖手机、AI PC和工业IoT设备。AI产品移动AINPULiteRT边缘计算Google推荐理由:LiteRT为移动端和边缘设备AI部署提供了标准化的NPU调用方案,对需要低延迟、高能效AI应用的开发者具有实际参考价值。原文