Google DeepMind 宣布將 Project Genie 的使用權限擴大至全球 Google AI Ultra 訂閱者,並推出結合 Google Street View(街景)的全新功能。用戶現在能將真實世界的街道與地標,直接轉化為可互動、可探索的虛擬模擬環境。這項技術結合了生成式世界模型與真實地理數據,為遊戲開發、虛擬實境及 AI 代理的空間訓練帶來全新突破。
Google DeepMind 發表新一代「Gemini Omni」模型,採用原生端到端全模態架構,能同時處理並輸出文字、音訊與視覺資訊。該模型顯著降低了互動延遲,實現如同真人般的流暢對話與即時視訊引導,未來將深度整合至 Android 系統與 Google 生態系,並透過 API 開放給開發者。
本資訊基於 Google DeepMind 釋出的標題「Google Antigravity 2.0」進行推測。鑑於 DeepMind 長期深耕「AI 應用於科學(AI for Science)」領域,此項目極可能是繼 AlphaFold 與 GNoME 之後,針對複雜物理系統、量子重力或天文物理模擬的新一代 AI 基礎模型,旨在突破傳統物理計算的瓶頸。
英國國民保健署(NHS)因「Project Glasswing」回報的 AI 安全漏洞,決定關閉其開源程式庫。對此,英國政府數位服務局(GDS)罕見公開介入,發布指引強調公共部門應「預設保持開源」,指出將程式碼私有化會增加成本並減少外部監督。專家指出,這代表英國政府內部對於開源與安全政策產生了嚴重的公開分歧。
Google DeepMind 宣布推出「Gemini for Science」計畫,整合了一系列專為科學研究設計的 AI 工具與實驗。該計畫旨在利用 Gemini 的多模態與推理能力,協助科學家擴大研究規模並提升探索的精準度。這標誌著 AI 從通用助手邁向深度的科學發現夥伴,為材料科學、生物醫學等領域帶來新的可能性。
Google DeepMind 宣布擴大其內容識別工具,協助使用者了解網頁內容的建立與編輯過程。此舉包含在 Google 搜尋與廣告中整合 C2PA(內容來源和真實性聯盟)元數據,讓使用者能透過「關於此圖片」功能查看圖片是否由 AI 生成或經過編輯。同時,Google 也持續推廣其 SynthID 數位浮水印技術,以提升數位內容的透明度與可信度。
本期《Open Artifacts》電子報彙整了近期極為熱鬧的開放模型生態。多款重量級旗艦模型接連登場,包含 Google 的 Gemma 4、DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiMo 2.5 以及 GLM-5.1 等。文章除了盤點這些模型的發布外,也深入探討了 CAISI 針對最新模型所進行的 V4 安全與能力評估,呈現開源與開放權重模型在技術與安全合規上的最新進展。
隨著預測市場(如 Kalshi 和 Polymarket)的爆發性成長,美國商品期貨交易委員會(CFTC)正高度重視其中的合規問題。 監管機構計劃押注人工智慧(AI)技術,透過分析交易模式與異常數據,來捕捉預測市場中的內線交易。 此舉反映出美國政府對於新興金融預測平台加強監管的決心,並試圖利用科技手段維護市場公平性。
Google DeepMind 宣布與新加坡政府建立全新的國家級合作夥伴關係。雙方將攜手導入前沿 AI 技術,共同解決醫療保健、教育系統優化以及環境永續發展等複雜的社會與國家級挑戰。這項合作不僅強化了新加坡在亞太地區的 AI 領先地位,也展示了公私部門如何協同推動負責任的 AI 應用。
劍橋大學教授 Clare Bryant 正在使用 Google DeepMind 的 AI 系統「Co-Scientist」進行前沿醫學研究。該研究旨在識別新興傳染病中的「分子開關」(基因觸發因素),以了解病原體如何引發體內免疫反應。透過 AI 的協作,科學家能夠更快速地篩選複雜的基因數據,為未來應對大流行病和開發新療法提供關鍵線索。
Alphabet 旗下的生技公司 Calico Life Sciences 宣布與 Google DeepMind 合作,導入名為「Co-Scientist」的 AI 系統。該系統旨在協助科學家連結龐雜且零散的生物醫學研究文獻與實驗數據。透過 Co-Scientist 的強大推理與關聯能力,研究團隊得以加速發現抗老化領域的新線索,並生成具潛力的全新科學假說。
Google DeepMind 分享了研究員 Filippo Menolascina 如何利用 AI 系統「Co-Scientist」來攻克複雜的肝臟疾病。該系統不僅協助識別出全新的肝臟疾病治療方案,還成功解釋了為何現有藥物只對部分患者群體產生療效。這項突破展示了 AI 代理(AI Agents)在生物醫學與精準醫療領域的巨大潛力,能大幅縮短科學假說的驗證週期。
Google DeepMind 宣布其 AI 科學助手「Co-Scientist」成功串聯波士頓兒童醫院與麻省理工學院(MIT)的實驗室。雙方將結合生物技術工具包,共同探索基於 RNA 的肌萎縮性脊髓側索硬化症(ALS,俗稱漸凍症)全新治療方案。這項合作展示了 AI 在加速複雜生物醫學研究與跨機構協作中的巨大潛力。
史丹佛大學的遺傳學家利用 Google DeepMind 開發的 AI 系統「Co-Scientist」,加速尋找治療慢性肝病和肝纖維化的新方法。該研究專注於「老藥新用」(drug repurposing),透過 AI 分析現有藥物對抗肝纖維化的潛力。這項合作展示了 AI 代理(AI Agents)在生物醫學研究中,如何大幅縮短藥物研發時程並降低成本。
晶片獨角獸 Cerebras Systems 正式啟動估值高達 600 億美元的 IPO 案。這家以「晶圓級引擎(WSE)」巨大晶片聞名的公司,長期以來致力於透過單一超大晶片解決 AI 運算瓶頸。本次 IPO 不僅是半導體與 AI 領域的重大里程碑,也象徵著市場對 Nvidia 替代方案的強烈渴望與資金挹注。
Google DeepMind 發表案例,展示其新一代天氣預報 AI 模型「WeatherNext」如何協助美國國家颶風中心(NHC)。在面對歷史性颶風「梅麗莎」(Hurricane Melissa)襲擊牙買加時,WeatherNext 提供了極為精準的登陸預測,讓氣象預報員能提前向當地社區發出警報,爭取到前所未有的黃金準備時間,展現了 AI 在防災與氣象預報上的巨大潛力。
知名開發者 Simon Willison 發布了開源工具 inaturalist-clumper 0.1。該工具是他用來在個人部落格上發布 iNaturalist 自然觀測紀錄的基礎設施之一。經過數週的實際生產環境測試與迭代,他正式釋出此版本,能將觀測數據進行分組(clump)並輸出為結構化的 JSON 檔案。
Google DeepMind 正式發表新一代模型 Gemini 3.5,強調「具備行動力的前沿智能」。 該模型的核心設計旨在協助使用者執行複雜的代理型工作流(agentic workflows),代表 AI 從單純的資訊檢索走向主動執行任務。 這項更新將為開發者與企業帶來更強大的自動化與多步驟決策能力。
Anthropic 涉及的 15 億美元歷史性著作權集體訴訟和解案目前進展受阻。負責法官決定延後批准該協議,主因是原告律師被指控為了奪取高達 3.2 億美元的鉅額律師費而倉促達成和解。與此同時,參與訴訟的作家們正極力爭取更高的賠償金,使這起 AI 領域最大的版權糾紛案變得更加複雜。
知名學術預印本平台 arXiv 宣布新政策,針對提交 AI 生成之「垃圾內容(slop)」與「幻覺(hallucinations)」的作者實施嚴厲懲罰。根據 arXiv 社群媒體上板主的說明,違規者將被處以「禁投一年」的處罰。此舉旨在維護學術研究的真實性與品質,防堵日益氾濫的 AI 劣質學術寫作對科研生態造成的破壞。
根據最新法庭裁決,法官已下令 Apple 必須向 Elon Musk 提交涉及其與 OpenAI 秘密交易的內部溝通訊息。此一法律爭議曝光之際,更有內部消息指出,OpenAI 對於 Apple 在其系統中「糟糕的」ChatGPT 整合方式感到極度失望與受挫(feels "burned"),認為該合作未達預期,雙方合作關係似乎出現裂痕。
知名開發者 Simon Willison 在參加 PyCon 年會前的早晨進行了一場賞鳥散步。他在洛杉磯地區拍到了西美鷗(Western Gull)和野鴿(Rock Pigeon),其中一隻海鷗甚至在「享用」星巴克。這是一篇與 AI 無關的個人生活花絮分享。
隨著 AI 需求爆發,美國賓州迎來數據中心建設熱潮,但這引發了當地居民的強烈反彈。在最近的一場鎮民大會中,居民痛批數據中心帶來的噪音、龐大電力與水源消耗,並指責相關單位在規劃過程中缺乏透明度,嚴重損害公共信任。此事件反映出 AI 基礎設施擴張與地方社群利益之間的緊張關係。
知名開發者 Simon Willison 推出了一款全新的線上 QR Code 產生器工具。該工具完全是在 Claude 的協助下開發完成,不僅支援一般的文字與網址轉換,還能針對 WiFi 網路(包含 SSID、密碼與加密類型)生成一鍵掃描連線的 QR Code。使用者還能自訂樣式、外框、大小與顏色,是 AI 輔助開發的實用範例。
Simon Willison 分享,一家中型科技公司利用 AI 代理人將其 iOS 與 Android 原生 App 重寫為 React Native。 當被問及為何不繼續維護雙平台時,他們表示 React Native 已足夠成熟,且未來若後悔,隨時能靠 AI「再移植回原生代碼」。 這呼應了 Mitchell Hashimoto 的觀點:過去程式語言是強大的技術鎖定,但在 AI 時代,這種鎖定正不復存在。
HashiCorp 創辦人 Mitchell Hashimoto 針對 Bun 從 Zig 改寫為 Rust 發表看法。他指出,過去程式語言具有強大的「鎖定效應」,但如今已變得高度可替代(fungible)。Bun 證明了他們能在短短一兩週內將程式碼移植到任何語言,這意味著在 AI 與代理工程(Agentic Engineering)時代,程式語言只是工具,隨時可以被拋棄與替換。
本期 Latent Space 專訪醫療 AI 領導品牌 Abridge 的產品副總裁 Janie Lee 與工程副總裁 Chai Asawa。Abridge 透過環境語音識別(Ambient AI)技術,將醫病對話自動轉化為結構化病歷,每週為醫生節省 10 至 20 小時。此外,他們正將應用擴展至「預先授權(Prior Auth)」等行政流程,致力將醫病對話打造為醫療系統的全新作業系統。
加州太浩湖(Lake Tahoe)地區的 49,000 名居民正面臨電力危機。當地的電力供應商決定停止服務該地區,轉而將電力資源優先供應給鄰近內華達州蓬勃發展的數據中心。這起事件凸顯了 AI 與雲端運算帶來的數據中心熱潮,已開始直接與民生用電爭奪資源,引發社會與基礎設施分配的爭議。
在一個相對平靜的新聞日,Latent Space 帶領讀者反思「微調(Fine-tuning)的終結」這一命題。 隨著長上下文視窗、高效 RAG 以及上下文內學習(In-context Learning)的成熟,許多原本需要微調的場景已被取代。 未來微調可能退化為僅用於調整輸出格式、風格或進行模型蒸餾的工具,而非首選的知識注入手段。
本文探討開源 AI 模型生態系的「複利效應」,特別聚焦於中國以 Qwen 和 DeepSeek 為代表的「開源優先」高參與度生態。開源模型透過社群的集體微調、工具鏈優化與應用開發,累積進步的速度已逐漸逼近甚至超越封閉模型。這種去中心化的協作模式不僅降低了技術門檻,更形成了一個自我強化的生態飛輪,對全球 AI 競爭格局產生深遠影響。