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2025 年 3 月 25 日，谷歌正式推出了其最新一代大语言模型Gemini 2.5，这一消息迅速在科技界引发热议。作为谷歌AI技术的一次重大升级，Gemini 2. 5 被誉为公司迄今为止"最智能的模型"，以其卓越的推理能力和多模态特性，标志着人工智能发展的又一里程碑。Gemini 2.5 Pro Experimental率先亮相根据谷歌官方博客的公告，Gemini 2. 5 的首发型号为Gemini 2.5 Pro Experimental，目前已通过Google AI Studio和Gemini应用程序向Gemini Advanced订阅用户开放试用。行业分析师指出，谷歌正式发布的Gemini 2. 5 在GPQA和AIME2025 测试中

谷歌在其实验性AI平台Google Labs中推出了Whisk Animate的预览版，这一新功能迅速在社交媒体平台X上引发了热议。根据最新的X帖子，Whisk Animate允许用户利用先进的Veo2模型，将静态的Whisk图像转化为时长8秒的动态视频剪辑，为创意工作者和AI爱好者提供了一个令人兴奋的新工具。Whisk Animate建立在谷歌此前推出的Whisk实验基础上。Whisk本身是一个结合Gemini模型和Imagen3的图像生成与混搭工具，用户可以通过上传或创建图像来定义主体、场景和风格，生成独特的视觉作品。而Whisk Animate则更进一步，通

谷歌正式发布两款全新AI代码辅助工具:面向个人开发者的**Gemini Code Assist for Individuals**和集成GitHub的代码审查代理**Gemini Code Assist for GitHub**。这两款工具的推出标志着谷歌在开发者工具领域与微软及其子公司GitHub的竞争进一步升级。 Gemini Code Assist for Individuals:免费版开发者利器Gemini Code Assist for Individuals是一款基于谷歌Gemini2.0AI模型的代码补全和辅助工具，旨在为开发者提供高效的编码支持。开发者可以通过自然语言与AI模型交互，实现代码修复、补全和逻辑解释等功能。该工具支持与VS Cod

谷歌近日悄然公布了其视频生成 AI 模型 Veo2的定价信息，Veo2最早是在去年12月被披露的，这一新模型吸引了不少关注。根据谷歌的定价页面，使用 Veo2的费用为每秒50美分，这样算下来，每分钟的视频费用为30美元，每小时的视频费用则高达1800美元。谷歌 DeepMind 的研究员乔恩・巴伦（Jon Barron）对这一定价进行了有趣的比较，他提到了备受瞩目的漫威电影《复仇者联盟:终局之战》的制作预算，该预算高达3.56亿美元，折合每秒约32，000美元。当然，用户并不一定会使用他们支付的每一秒 Veo 生

近日，来自企业 SEO 平台 BrightEdge 的一项最新研究显示，自2023年1月1日以来，谷歌 AI 概览中引用 YouTube 的数量增长了25.21%。这一增长在医疗行业尤为显著，引起了业内的广泛关注。研究表明，YouTube 在谷歌 AI 概览中之所以受到青睐，主要是因为其提供了丰富的教学内容、视觉演示、验证示例以及时事新闻。尽管谷歌的一位律师曾指出，YouTube 视频的观看量中，来自搜索引擎的流量不足1%，但谷歌仍然倾向于优先推荐自家平台的内容，尤其是在需要视觉呈现的情况下，如步骤教程和产品比较等

谷歌近日宣布，其基于人工智能的图像混合工具Google Whisk已在全球100多个国家/地区正式推出。这款工具最初于去年在美国发布，旨在通过创新的图像混合技术，为用户提供更简单、更具创意的图像生成体验。与传统的图像生成工具不同，Google Whisk允许用户上传三张图像，分别代表主题、场景和风格。然后，该工具会将这三者重新混合，生成一张由谷歌Imagen3模型支持的全新作品。这种独特的功能使用户能够更直观地控制图像的生成过程，同时保留高度的创意灵活性。 为了进一步个性化生成

为了进一步加速人工智能的发展，谷歌宣布将进一步精简其构建人工智能服务、平台和工具的团队，并将AI Studio团队以及为Gemini系列模型开发API的团队整合进谷歌的DeepMind部门。2025年1月9日，谷歌AI Studio开发者平台产品负责人Logan Kilpatrick在社交平台X上发布帖子，透露这一变动。Kilpatrick表示，谷歌AI Studio团队将与开发Gemini模型的工程师一起，正式转投谷歌DeepMind旗下。这一变动旨在通过加深团队间的合作，加速人工智能产品从研究到实际开发的转化过程。Google DeepMind成立于2023年，是谷歌为

科技巨头谷歌的AI研究部门近日推出了Gemini AI模型的最新迭代——Gemini2.0Flash。这款新模型在性能上进行了显著提升，特别是在处理速度和多模态功能扩展方面。官方表示，全球 Gemini 用户可以通过在桌面和移动 Web 的模型下拉列表中选择2.0Flash 实验版来访问聊天优化版本，并且它很快就会在 Gemini 移动应用程序中提供。明年年初，会将 Gemini2.0扩展到更多 Google 产品。Gemini2.0Flash的一个关键发展是其增强的处理速度。谷歌表示，新模型的运行速度是前代Gemini1.5Pro的两倍，同时在各种基准测试中

谷歌 AI 工作室与 Gemini API 近日联合推出了 “与谷歌搜索的实时连接” 功能，旨在帮助开发者通过整合谷歌搜索的实时数据，提升 AI 模型的响应准确性。随着这项更新，Gemini1.5模型可以从谷歌搜索中获取最新信息，从而增强回答的准确性和透明性。开发者可以通过谷歌 AI 工作室的 “工具” 部分直接访问这一功能，或在 Gemini API 中启用 “google_search_retrieval” 工具。“与谷歌搜索的实时连接” 功能目前在谷歌 AI 工作室的免费试用版中可用，而 Gemini API 的定价则定为每1000个带有实时连接的

在近日的财报电话会议上，谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊透露了一个引人关注的消息:谷歌的 “ Project Astra” 计划预计至少要到2025年才能正式推出。这一项目的目标是开发出能够实现实时、多模态理解的 AI 应用和 “代理”，让人工智能能够更好地理解和互动周围的世界。 Project Astra的愿景非常大胆。皮查伊表示，谷歌正在努力创造一种体验，让 AI 不仅能 “看见” 周围的环境，还能进行推理。这意味着，未来的 AI 助手将不仅仅是简单的语音助手，而是能通过视觉识别和智能处理来回答

现代关系数据库中，基数估计（CE）技术对于优化查询执行计划至关重要，直接影响到查询效率和数据库性能。传统的基数估计方法基于简化假设，常在复杂查询预测上表现不佳，而学习型CE模型能提供更准确预测，但面临训练时间长、需大量数据和缺乏系统评估的问题。为解决这一挑战，Google研究团队推出了CardBench基准测试框架，集成了超过20个真实世界数据库和数千个查询，支持三种主要设置：基于实例的模型、零样本模型和微调模型。CardBench不仅提供数据统计计算工具、SQL查询生成和注释查询图创建功能，还包含训练数据集，用于评估不同学习型CE模型性能。通过CardBench，微调模型在性能评估中展现出色，即使在少量训练数据下也能达到与传统方法相当的准确性，这为实际应用提供了可能，推动了学习型基数估计领域的进步。

谷歌在六个国家推出AI生成的搜索摘要功能，通过在摘要右侧显眼位置展示引用链接，提升用户导航体验。移动设备用户可轻松查看链接。新增的保存功能允许用户保留摘要，简化按钮则便于处理复杂内容。该功能在美国推出时曾遇到不当建议问题，谷歌已调整并删除不适当内容，强调严格的评估流程和用户反馈的重要性，致力于功能的持续优化。

小米公司创始人雷军在社交媒体上宣布，小米的旗舰设备国际版将整合谷歌的AI大模型Google Gemini，旨在提供更智能和直观的用户体验。Google Gemini是谷歌开发的一种先进的多模态AI模型，它能够识别、理解和处理多种信息类型。

根据PARAT数据库的最新报告，全球人工智能(AI)行业的竞争格局正在形成，美国的Alphabet(谷歌母公司)和微软凭借在AI论文引用量上的优势领先，中国百度和腾讯则在专利申请数量上表现出强劲的后劲。这份报告颠覆了人们对AI领域的固有认知，强调了尖端研究在工业界的蓬勃发展，尤其是中国企业的研究质量。《Attention Is All You Need》论文是AI研究中被引用次数最多的论文，展示了谷歌在AI领域的领导地位。中国机构如腾讯、阿里巴巴和华为在高被引AI论文和预印本数量上排名全球前十。在专利申请方面，AI专利申请数量最多的前十家公司中，美国公司仅占三席，中国、德国和韩国的公司占主导地位。此外，报告还揭示了许多不以AI创新闻名的公司实际上在AI领域也表现出活跃度。亚马逊以1.4万个AI岗位独占鳌头，显示了其在AI人才争夺上的投入和野心。整体而言，美国和中国在AI领域的竞争尤为激烈，而其他国家和企业也积极参与，预示着AI未来发展的广阔前景和深远影响。

在刚刚结束的国际数学奥林匹克竞赛中，谷歌DeepMind的AI系统AlphaProof和AlphaGeometry2展现了惊人的解题能力，仅以一分之差未能夺冠，却在速度和准确度上超越了人类选手。AI系统在4道题上满分，并在一道题上以19秒的惊人速度解出，其解题过程符合数学竞赛标准，严谨且清晰。这次竞赛不仅展示了AI在数学领域的强大潜力，还能快速解决复杂问题，提出创新思路，甚至在某些难题上超越人类。AI在专业领域的表现，标志着其在通向人工通用智能的关键路径上取得了重要进展。虽然在常识问题上仍存在不足，但Alpha系统在数学竞赛中的表现已让人类难以望其项背，未来AI在数学领域的潜力令人期待。

谷歌新发布的NeuralGCM模型在天气预报领域实现了重大突破，计算效率比传统物理模型高出10万倍，相当于过去25年高性能计算的进展。通过结合机器学习与物理建模，NeuralGCM能够快速而精确地模拟地球大气状况，尤其是在预测2到15天内的天气方面表现更佳，准确度超越现有模型。这个模型运行速度和计算成本也显著提升，与传统模型相比速度快了约3500倍，成本降低了10万倍，仅需普通计算机即可运行。 NeuralGCM在预测气候变化对不同地区的影响方面展现出巨大潜力，包括干旱和沿海洪水风险等，对于当前全球气温急剧上升的背景显得尤为重要。通过训练于1979年至2019年的天气数据，NeuralGCM在天气预报上的误差仅为传统模型的三分之一，使其成为气候变化预测的有力工具，标志着对气候建模领域新的飞跃。这个模型不仅为未来的天气预报提供了可能性，也强化了对气候变化研究的支持。

["谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的预训练评分器模型，旨在提升大型多任务语言模型性能。","Cappy的架构基于RoBERTa，通过多样化数据集集合进行预训练，提高多任务法学硕士的性能和效率。","通过引入轻量级预训练评分器Cappy，解决了多任务场景中有效利用大型语言模型的挑战。","研究人员提出一种数据构建方法，满足预训练数据中标签多样性需求，生成大型有效的回归预训练数据集。","Cappy的应用程序包括候选者选择机制，可独立运行于分类任务，增强现有多任务LLM的解码。"]

["谷歌发布了最新版本的旗舰张量处理单元（TPU），用于人工智能的训练和推理，挑战英伟达的市场领先地位。","TPU v5p是谷歌最强大的定制设计的人工智能加速器，每个单元有8,960个芯片，比v4的4,096个芯片多。","谷歌的v5p TPU在训练大型语言模型方面比TPU v4快2.8倍，并且提供2.1倍的性价比。","TPU v5p据称比英伟达的A100 GPU快四倍，在训练工作负载方面比英伟达的A100 GPU快3.4到4.8倍。","TPU v5p与H100 GPU相媲美，是市场上最适合人工智能工作负载的显卡之一。"]

["新闻机构依赖谷歌的流量面临风险","谷歌AI搜索可能加剧流量下降","大约40%的流量来自谷歌","AI驱动的搜索可能剥夺新闻杂志的流量","新闻楼一再对AI技术的影响表示担忧"]

["谷歌AR&VR与佛罗里达中央大学的研究团队合作，发布了一项名为“VALID”的虚拟人物库，旨在促进多样性和包容。","该库包含210个经过验证的、完全配备的虚拟人物，代表七个不同的种族，其中包括亚洲、黑人和白人等。","研究结果显示，亚洲、黑人和白人虚拟人物在各种族参与者中有一致的认知，但代表美洲印第安和阿拉斯加原住民、西班牙裔、中东、北非、夏威夷和太平洋岛民等种族的虚拟人物存在认知上的歧义。","研究团队提供了对“VALID”虚拟人物库的开放访问，为研究人员和开发人员提供了适用于各种场景的多样性虚拟人物。"]