Google DeepMind 发布了 Gemma 4 12B，这是一个无编码器的多模态模型，支持文本、图像、音频和视频处理。该模型在消费级笔记本电脑上运行，性能接近 26B MoE 模型，但内存占用不到一半。它通过直接输入视觉和音频数据，简化了处理流程，提升了整体质量和指令遵循性。

在2026年Google I/O大会上，Jeff Dean和DeepMind团队宣布AI已进入“智能体时代”，将彻底改变软件开发和人机交互。AI将成为独立工作的“数字员工”，提升效率并提供异步任务控制。未来软件将根据用户需求实时生成，程序员需适应这一变化，利用AI工具提升创造力，转变为“建筑师”。

谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯表示，通用人工智能（AGI）可能在2029至2030年间出现，研发速度超出预期。AGI将具备人类般的学习和创造能力，能够解决复杂问题，彻底改变各领域。然而，全球对AGI的准备不足，需要提前建立规则与防护机制以应对潜在风险。

谷歌DeepMind的AlphaProof Nexus成功解决了多个埃尔德什数学难题，包括56年未解的Erdős #12。该系统利用智能体框架和中国剩余定理等数学工具，证明了9个问题和44个猜想，成本仅几百美元。研究表明，简单模型也能有效解题，未来数学难题的解决可能依赖于算力而非人类智慧。

谷歌DeepMind的AI系统在无人帮助下成功解出了9道长期未解的数学难题，每道题的成本仅为几百美元。这一成就展示了AI在数学推理领域的强大能力，可能会改变数学研究的方式。AI通过逻辑推理链条自动寻找解法，效率远超人类数学家，未来在多个科学领域有望发挥重要作用。

谷歌DeepMind首席执行官戴密斯·哈萨比斯认为，宇宙的本质可能是信息，现实运行在代码之上。这一观点引发了科学界的广泛讨论，尤其是在AI解析蛋白质结构和围棋策略方面的突破，显示自然界可能具有可学习的结构。这一理论挑战了传统物理学，暗示人类可能只是计算结构的副产品，带来存在感危机。

谷歌DeepMind员工投票决定成立工会，反对其AI技术被用于以色列和美国军方。他们希望工会能阻止技术用于违反国际法的行为，并要求谷歌承诺不开发有害技术。员工还考虑进行抗议和罢工，以反对谷歌的军事合同。

Google DeepMind 研究首次提出 AI 智能体的六种攻击方式，揭示了其安全风险。其中，简单的 HTML 注入攻击成功率高达 86%，显示出 AI 智能体的安全问题亟需重视。

Google DeepMind的AI系统Aletheia在数学挑战FirstProof中成功解决了6个研究级难题，展示了AI在数学研究中的潜力。Aletheia注重可靠性，宁愿不答也不答错，标志着AI从解题向研究的质变。

AI Shortlist 是一篇关于人工智能的文章，探讨了其技术、应用及发展趋势，分析了AI对各行业的影响及未来潜力。

AI Shortlist 是一个专注于人工智能的项目，旨在筛选和推荐优秀的AI解决方案，帮助企业和个人更有效地利用人工智能。

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全球黑客马拉松Sketch & Search汇聚开发者，探索AI驱动的创意流程。参赛团队需构建结合生成模型、视觉创作和向量搜索的系统。获奖项目包括Prometheus、Roast My Snack和AutoScape，展示了检索在创意和实用性中的基础作用。

谷歌DeepMind研究人员推出ATLAS，探讨多语言模型的扩展规律，分析模型规模、训练数据与语言混合的相互作用。基于774次训练，ATLAS明确了跨语言迁移与多语言训练的效率权衡，发现增加语言数量会降低每种语言的性能，但积极的跨语言迁移可部分抵消这一影响。

在2026年达沃斯论坛上，Anthropic CEO阿姆戴伊将向中国出售芯片比作向朝鲜出售核武器，认为风险极大，并批评中国科技未能赶上美国，强调芯片禁令的重要性。谷歌DeepMind的哈萨比斯则主张建立全球安全标准，强调国际合作。两人对AGI到来的时间看法不同，阿姆戴伊持乐观态度，而哈萨比斯则较为谨慎。

谷歌DeepMind CEO Hassabis预测，未来12个月AI将实现多模态融合、类人视觉智能、语言与视频深度结合、世界模型主流化及智能体可靠应用，推动AI从实验工具转向日常生活助手。