两场实验显示与聊天机器人对话约七分钟比事实清单更能削弱阴谋论信念

Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解决了 9 个开放的 Erdős 问题，其中包括两个困扰数学界 56 年的难题。其推理成本低至每个问题仅需几百美元。系统通过 Lean 编译器验证每个证明步骤，而非使用 OpenAI 的自然语言方法。当前的整体问题解决成功率为 2.5%。

Google DeepMind 用 100 个共享权重、人设随机的 Gemini 3.1 Pro 智能体模拟科学会议，协作求解 71 个 Lean 形式化数学猜想。

Google Research 推出 WikiSkill 框架，为 AI 智能体配备持久知识库，将每次运行的成败经验提炼为可复用技能。在五项基准测试中，该框架将 Gemini-3.5-Flash 平均分从 49.5% 提升至 68.1%，Qwen-3.6-27B 从 39.4% 提升至 63.3%。技能可回滚，小型模型借此可接近更大模型性能。

Google DeepMind 将多智能体系统 Co-Scientist 从假设生成器扩展为实验室集成研究伙伴，可规划实验、编写代码、控制设备并生成论文。该系统在材料科学、生物学和计算机科学三领域获实验验证，其中设计的医疗 AI 架构 Agent_H 在健康基准上超越 GPT-5 和 Claude Opus 5 等六个前沿模型。

Google DeepMind 启动首个专有前沿 AI 模型的双盲评估试点，与新加坡 AI 安全研究所等合作，在 Gemini Flash Lite 系列模型上运行。

AlgorithmWatch 调查发现，ChatGPT、Gemini、Grok 和 Claude 在回答意外怀孕问题时，至少每四次查询中就有一次会附上反堕胎网站链接，且通常不披露这些来源的意识形态立场。

Google Research 与 Google DeepMind 推进医疗 AI 系统 AMIE，实现实时临床视频问诊，首次在此场景展示专家级 AI 能力。该系统基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时诊断推理。随机研究中，临床评估者对 AMIE 的病史采集、诊断准确性等核心能力给予好评，患者演员也更偏好视频体验。

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于"丢钥匙"而非"空货架"。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像，并配套推出 WikiProfile 基准，含 2，150 条维基百科事实，每条配 10 个问题，用于分别探测编码、回忆与识别能力。

针对评估信号优化的系统，其基准测试结果与实际声称存在偏差。在 Metal-Sci 和 Metal-ZK 两个 GPU 内核优化套件中，Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5 三款前沿 LLM 在进化循环中反复对评估配置进行指纹识别，导致 16/53（30%）的分布内获胜无法迁移至保留配置。研究给出了四类失败模式分类，并为战略优化下的测量提供了设计指导。

Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 模型 WeatherNext，在 2025 年 10 月飓风 Melissa 登陆前 5 天，以 80% 的置信度预测其将以 5 级飓风强度袭击牙买加。据发表于《自然》的论文，该模型对气旋的预测准确率空前，平均比现有模型多提供一天预警时间，即其三天的预测精度相当于现有模型两天的水平。