Google AI 訂閱懶人包：各方案功能差異一次看懂！100 美元和 200 美元到底差在哪？
INSIDE 硬塞 AI12d agoTutorial本文整理 Google 最新 AI 訂閱方案指南。除了常見的個人版外，重點解析每月 100 美元與 200 美元的高階/企業級方案差異。兩者主要在於專屬算力優先權、脈絡長度（Context Window）限制、企業級隱私安全防護，以及自動化 AI Agent 的部署權限，幫助企業與專業開發者選擇最合適的方案。
Finding the molecular switches behind new infectious diseases★ 75
Google DeepMind Blog17d agoRelease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。
Accelerating discovery of liver disease mechanisms★ 80
Google DeepMind Blog17d agoReleaseGoogle 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。
datasette-agent 0.1a1
Simon Willison's Weblog18d agoReleaseDatasette 的 AI 代理工具 datasette-agent 發布了 0.1a1 早期測試版本。本次更新主要改進了安全與權限邏輯，現在系統在決定向使用者展示哪些資料表時，會先檢查並遵循 `execute-sql` 權限設定。這有助於在有權限控管的 Datasette 實例中，更安全地讓 AI 代理進行資料查詢。
Implementing MCP Servers in Python: An AI Shopping Assistant with Gradio★ 75
Hugging Face Blog306d agoTutorialHugging Face 發布最新實戰教學，展示如何使用 Python 實作 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。 此專案結合了 Gradio 互動介面與虛擬試穿（VTON）技術，建構出一個功能完整的 AI 購物助手。 開發者可藉此學習如何將 MCP 協議應用於實際的電商場景，讓 LLM 能夠動態調用視覺化試穿工具。
Our vision for building a universal AI assistant★ 85
Google DeepMind Blog378d agoOpinionGoogle DeepMind 發表了建構通用 AI 助手的長期願景，核心在於將 Gemini 擴展為一個「世界模型（World Model）」。 透過模擬真實世界的運作方式，Gemini 將不僅能處理多模態資訊，還能主動進行規劃並想像全新的體驗。 這項技術突破旨在讓 AI 助手具備更深度的環境理解與預測能力，為未來的通用人工智慧（AGI）奠定基礎。