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。

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。

谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯在Axios AI大会上表示，通用人工智能（AGI）距离实现仅需一到两个AlphaGo级别的突破，主要是世界模型和智能体系统。Gemini 3已展现出多模态理解的显著进展。如果在未来5到10年内实现这两个突破，AGI将成为现实。

Google DeepMind推出了CodeMender，一个AI代理，能够自动检测、修复和保护软件漏洞。该系统结合了自动漏洞发现与AI修复，已为开源项目提供72个验证修复。CodeMender通过静态和动态分析确保修复不影响现有功能，社区反应积极，认为其将改变网络安全的未来。所有修复需经过人工审核，以确保可靠性和透明性。

谷歌DeepMind推出Gemini 2.5模型，旨在让AI代理与图形用户界面互动，支持点击、输入和滚动等操作，准确率约为70%。尽管在浏览器环境中表现良好，但实际应用仍面临挑战。DeepMind强调安全性，模型内置防止恶意操作的保护措施。