Gemini 3.7 Flash API 实测：$0.75 定价、minimal 档位返回 400
Gemini 3.7 Flash 于 2026-08-13 上线，输入每百万 token $0.75、输出 $3.75，介绍价 2026-12-31 到期后翻倍为 $1.50 / $7.50，且与 Gemini 3.6 Flash 现价完全相同。
推荐理由：作者在同一路由上对比三档思考级别的实测 token 与首 token 延迟，可帮助开发者估算迁移后的成本变化。
Google AI：DEV 作者专属精选AI 评分6969 Google ResearchAI 评分4646 Google 的 Biomarker Discovery Framework：从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物的 AI 工具
Google 的 Biomarker Discovery Framework 把可穿戴传感器数据中候选生物标志物的筛选组织为人类监督下的多智能体迭代研究闭环。在三个队列共 9,279 条参与者观测上，它自动提出 41 个心理健康与 25 个代谢候选数字生物标志物。
Google DeepMindAI 评分4747 从 Atari 到 EVE Online：Google DeepMind 的 15 年游戏 AI 研究
Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究，并与 EVE Universe 背后的独立工作室 Fenris Creations 等游戏开发者合作，为只有 AI 才能实现的新玩法做原型。
Google ResearchAI 评分3636 Google Research：移动性数据如何让语言模型更深入理解地点
Google Research 提出 ME-POIs 框架，将匿名聚合移动性模式与语言模型的地点文本嵌入对齐，生成同时编码地点身份与动态功能的嵌入向量。在公开基准上，该框架对未见地点的访问意图预测相对提升最高 81.9%，价格等级分类提升 75.1%，繁忙度估计准确率提升 24.7%。其流程包含访问对齐、空间多尺度访问传播和文本-移动性协同，用于缓解长尾地点数据稀疏问题。
Google Blog：AIAI 评分5656 Google 搜索推出 5 项 AI 学习辅助工具
Google 在 Search 中推出 5 项学习辅助功能，包括交互式可视化、定制练习题、Lens 分步讲解、AI Mode 笔记本和自定义学习文件。练习题支持 ACT、AP、GRE、SAT 等标准化考试，内容来自 The Princeton Review、Careers360、PhysicsWallah 和 Akira Enem 的合作素材，现以英文在全球免费提供。
Google ResearchAI 评分5555 Google Research 提出 PhotoScan，用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗
Google Research 提出 PhotoScan，可用普通手机 2D 照片估算体脂率、A/G 比和 V/S 比三项体成分指标。该框架在 UK Biobank 超过 3.5 万条记录上预训练，再用 677 名成人的手机照片配对 DXA 数据微调，并在 132 人的独立队列中验证。
Google AI：DEV 作者专属AI 评分3232 Fetch：扫描狗狗照片，即可聊天、生成护理计划并听它的故事
Fetch 是一款 AI 狗狗伴侣应用：上传一张照片即可识别最可能的品种，并给出性格、体型、能量水平和护理建议。同一只狗的资料贯穿聊天助手、一键护理计划（可应用内阅读、下载 PDF 或打印）和有声故事书三处；Gemini 承担视觉品种识别、品种相关聊天、结构化护理计划和故事生成，ElevenLabs 提供故事旁白。
Google AI：DEV 作者专属AI 评分3131 我做了 Dog Mind：用 Google Gemini 和 ElevenLabs 把狗的照片翻译成情绪与内心独白
Dog Mind 是一个 AI 网页应用，上传狗照片即可生成品种猜测、情绪评分、肢体语言观察和虚构内心独白。它用 Google Gemini 做多模态分析、ElevenLabs 合成配音，提供六种声音人格和最多三个追问，对话记录 24 小时后过期。代码已在 GitHub 开源，应用部署在 Vercel，定位为娱乐用途。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，提升编码与 Agent 能力
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和 Agent 的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：原文列出 Gemini 3.7 Flash 相对 3.6 Flash 的多项基准提升与半价定价，便于判断是否值得升级。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T，Gboard 与 Live Transcribe 在 Pixel 11 上线 ASL 听写
Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T，并在 Gboard 与 Live Transcribe 中上线手语听写功能，先在 Pixel 11 上支持美国手语（ASL）转英文。
推荐理由：SL2T 用 10 万小时、50 多种手语数据训练并直接落到 Gboard 与 Live Transcribe，可作为手语翻译产品化的参考。
Google ResearchAI 评分5757 Google Research 提出知识画像框架，指出 LLM 事实错误多是召回失败
Google Research 提出知识画像（knowledge profiling）框架和包含 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准，用于区分 LLM 的事实编码失败与召回失败。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 提出 AMIE (Video)，实现实时视频临床问诊
Google Research 发布 AMIE (Video)，一个基于 Gemini 和 Project Astra 的实时视频临床问诊系统，由 Talker、Planner、Perception 三个并行智能体组成。
推荐理由：研究用 100 个场景、300 场随机问诊对比 AMIE 视频版与初级保健医生，可了解多智能体架构在实时临床对话中的分工取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预测模型，预警可多出一天
Google DeepMind 的 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到当前最优精度，平均为预报员多争取约一天的有效提前量，成果发表在 Nature。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预测的领先幅度，并公开模型权重与代码，可对照传统预报方法理解改进来源。
Google ResearchAI 评分5959 Google Research 提出 Chain-of-Evidence 与 Science One Framework 可验证自主研究框架
Google Research 提出 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并以它构建 Science One Framework 自主研究原型和 CoE Audit 评估协议。
Google DeepMind精选AI 评分6161 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 机器人具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把运动执行交给底层 VLA 模型。
推荐理由：官方给出 Gemini Robotics ER 2 相比 ER 1.6 和前沿模型在进度分类、时刻定位上的指标，读者可据此判断机器人具身推理的当前水平。
Google DeepMindAI 评分4848 Google 在 Google Flow Music 发布 Lyria 3.5，升级音乐性、歌词、人声与创作控制
Google 在 Google Flow Music 上线最新音乐生成模型 Lyria 3.5，在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升。新模型可生成更丰富复杂的旋律结构，歌词质量更高且提示词遵循与结构感知更好，人声更具表现力与情感、发音更准确。用户还可更便捷地控制输出节奏与时长，即日起可试用。
Dwarkesh Patel：Podcast & BlogAI 评分5252 为何未来几年 AI 算力价格可能上涨 10 倍以上
Dwarkesh Patel 在博客中提出，随着模型越发智能、同一份算力能变现更多收入，未来几年 AI 算力价格可能上涨 10 倍以上。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，由三款模型组成，让机器人实现全身控制、灵巧操作和多机器人协作。其中 Gemini Robotics ER 2 已上线 Google AI Studio 并在 Gemini Enterprise Agent Platform 私密预览，VLA 与端侧模型面向早期接入合作伙伴。
推荐理由：从控制机器人上半身扩展到全身控制，并加入多机协作与端侧快速适配，可了解机器人基础模型的当前能力边界。
Google Research精选AI 评分6969 Google Research 发布 SymptomAI 研究，13917 人参与对话式症状评估试验
Google Research 公布对话式 AI 智能体 SymptomAI 的研究结果，13917 名参与者在随机试验中与五个 Gemini Flash 2.0 SymptomAI 智能体之一完成症状问诊并给出鉴别诊断。
推荐理由：Google 公布 13917 人规模的随机研究，读者可了解主动追问策略如何影响 AI 鉴别诊断的表现。
Google ResearchAI 评分4545 Google Research 迈向能从自身错误中学习的量子计算机
Google Research 在 Nature 发表强化学习控制量子纠错框架，让智能体从量子错误检测事件中持续学习，在计算过程中实时调节数千个控制参数。在 Willow 超导处理器上注入人工漂移后，纠错码的逻辑稳定性提升 3.5 倍，专家校准后 RL 微调再把逻辑错误率额外压低 20%。该实验将量子存储的逻辑错误降至历史新低。
Google DeepMindAI 评分4747 Google 承诺投入 4000 万美元 AI tokens 与云额度支持 Genesis Mission
Google 承诺投入 4000 万美元 AI tokens 和云额度，支持美国能源部 Genesis Mission 加速科学发现。资金向 DOE 国家实验室开放 AlphaEvolve、AlphaFold 3、AlphaGenome 等工具，并提供一年 Gemini for Government 席位与 tokens。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向代码安全的 3.5 Flash Cyber 三款模型。
推荐理由：三款模型同时给出 token 效率、单 token 价格与智能体基准变化，可作为评估智能体工作流成本的参考。
Import AIAI 评分4343 Import AI 465：开源与闭源模型的网络能力差距收窄、Kimi K3、Demis 的 AGI 监管方案
英国 AI Security Institute 分析显示，开源权重模型与闭源前沿模型的网络安全能力差距今年收窄，GLM-5.2 与 DeepSeek V4-Pro 水平接近 4–7 个月前发布的前沿闭源模型，窄于 2025 年大部分时间测得的 6–10 个月。
Google DeepMind精选AI 评分6161 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 轻量网络安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 构建并微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等评测中与体量大得多的模型表现相当。
推荐理由：原文给出该模型在 CyberGym、Chrome 产线扫描等评测中的对比数据，以及仅面向政府和可信伙伴的试点开放方式。
Google DeepMindAI 评分5151 Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物韧性联合方案
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布联合生物韧性方案，从预防、检测、响应三方面让受信任的政府、科研与生物安全伙伴使用其模型和智能体。
Google ResearchAI 评分4141 Google Research 揭开扩散模型创造力之谜：score smoothing 是关键
Google Research 在 ICLR 2026 论文中指出，扩散模型的创造力来自 score smoothing，而非偶然。训练中的正则化让神经网络学到的 score function 更平滑，去噪时样本落在训练数据点之间，形成插值生成。1-D 实验中 weight decay 越强 score function 越平滑，无显式正则化时的隐式正则化也有同样效果。
Google DeepMindAI 评分3232 Google DeepMind 启动 ATL Saathi 试点，用 Gemini 赋能印度下一代创新者
Google DeepMind 启动 Gemini 驱动的 ATL Saathi 试点，为印度 Atal Tinkering Labs 教育者提供 24/7 规划与培训助手，首批覆盖 100 所试点学校。该 web 应用基于 NotebookLM 组织 12 个核心模块内容，支持 8 种语言，并为 10 个核心模块生成项目创意与装配说明。底层使用 Gemini 3.5 Flash。
Dwarkesh Patel：Podcast & BlogAI 评分3737 Adam Brown：广义相对论的深入浅出导论
Adam Brown 在 Dwarkesh Patel 播客中深入浅出讲解广义相对论，并延伸到黑洞与 AI 能否从零重新发现该理论。他现任 Google DeepMind BlueShift 负责人，节目从等效原理、爱因斯坦的“最快乐的思想”讲到黑洞与坠入黑洞的观察者体验，结尾讨论 AI 在缺乏实验证据下能走多远。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 提出 SensorFM，用超一万亿分钟可穿戴数据训练通用健康模型
Google Research 提出大型传感器基础模型 SensorFM，基于 500 万名同意参与者、超过一万亿分钟的无标签多模态可穿戴数据完成预训练。在来自三项研究、共 13985 名参与者、覆盖心血管、代谢、心理健康、睡眠、人口统计和生活方式六类的 35 项健康任务中，冻结编码器加线性探针在 34 项上优于人工特征监督基线。
推荐理由：从超一万亿分钟无标签数据预训练的通用表征，读者可了解它如何在心血管、代谢、睡眠等多类健康任务间迁移。
Google ResearchAI 评分5454 Google Research 如何用导航路由干预缓解城市交通拥堵
Google Research 团队在 Nature Cities 发表研究，通过在 10 个美国城市修改 Google Maps 路由算法进行大规模实地实验，发现协调不到 2% 的行程改道即可提升全城驾驶速度并减少排放。
Google DeepMindAI 评分4444 Google DeepMind 与 A24 宣布首个研究合作
Google DeepMind 与 A24 宣布达成首个研究型合作，双方将建立长期研发协作，让 A24 及其电影人把 Google DeepMind 的技术创新直接嵌入创作流程，帮助艺术家开发新工作流与技术。Google 同时宣布对 A24 进行投资。该合作初期聚焦于连接前沿技术与下一代娱乐，具体目标、技术产出和创意里程碑将随时间演进。
HuggingFace BlogAI 评分5555 Hugging Face 与 Cerebras 用 Gemma 4 搭建实时语音 AI 演示
Hugging Face 与 Cerebras 发布一套级联式语音到语音演示，把 Nvidia Parakeet 语音识别、Gemma 4 31B 在 Cerebras 上的推理和 Qwen3TTS 文本转语音串成实时对话链路。
Google ResearchAI 评分4545 Google Research 将 Heat Resilience 数据扩展至 50+ 全球城市
Google Research 将 Heat Resilience 屋顶反照率数据扩展至 9 个国家 50+ 城市，并上线高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 推出图像模型 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）与视频生成及对话式编辑模型 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。
推荐理由：两款模型同步开放开发者接口并公布延迟与价格数据，便于比较图像与视频生成方案的成本取舍。
Google ResearchAI 评分5656 Google 发布 TabFM，面向表格数据的零样本基础模型
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，把表格预测重构为上下文学习问题，单次前向即可出预测，无需模型训练、超参调优和特征工程。
Google ResearchAI 评分5050 Google 用冻结 MTP 加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 提出把 Multi-Token Prediction（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 主干上，无需为每个任务微调独立的草稿模型即可实现端侧文本生成加速。
Google ResearchAI 评分4444 Google 提出线性弹性缓存：Spanner 内存用量降 15.5%、TCO 降约 5%
Google 提出线性弹性缓存，把页面淘汰建模为滑雪租赁问题，用轻量机器学习按访问模式给页面设定 TTL，在内存占用与缓存未命中之间做取舍。集成进 Spanner 生产服务器数月后，内存用量降低 15.5%，缓存未命中仅增 5.5%，总拥有成本（TCO）降低约 5%，且未命中的增加集中在取回成本较低的数据上，I/O 成本影响仅 0.5%。
Google ResearchAI 评分5656 思考即回忆：推理如何解锁 LLM 的参数化知识
Google Research 的论文发现，开启推理链能让 LLM 回忆出关闭推理时几乎无法获取的简单单跳事实答案，并在 Gemini-2.5 Flash、Gemini-2.5 Pro 和 Qwen3-32B 上用 pass@k 在 SimpleQA Verified 与 EntityQuestions 上验证。
Google DeepMind精选AI 评分7070 Google DeepMind 为 Gemini 3.5 Flash 内置 computer use 工具
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 构建能在浏览器、移动端和桌面看、推理并执行操作的智能体。
推荐理由：原文交代了 computer use 从独立模型并入 Flash 主模型这一变化，以及配套的两项企业安全护栏。
Google DeepMindAI 评分4040 Google DeepMind 与英国政府合作，用 Gemini 打造 AI 规划原型加速住宅审批
Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud、Faculty 合作开发基于 Gemini 的 AI 规划原型，目标将住户规划申请决策时间缩短 50%。