NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构数据集
NVIDIA 与 Google DeepMind、EMBL-EBI 等全球研究机构合作，通过 AlphaFold Database 开放发布 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，旨在为下一次疫情储备知识。
推荐理由：原文给出数据集规模、覆盖范围和可复用的开源预测流程，读者可以据此评估如何用于自己的蛋白结构研究。
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Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，支持用自然语言提示词从零设计声音、30 秒样本复刻声音，并提供逐行表演指导、长时音频生成和双说话人场景编排，覆盖 100 多种语言。
推荐理由：官方介绍了两款 TTS 模型的能力细节、评测名次和开放入口，开发者可以据此评估语音生成工作流的选型。
Google Blog：AI（RSS）AI 评分5252 Google DeepMind 参与纪录短片 Love, Rendered 用影像技术重现褪色的记忆
Google 发布纪录短片 Love, Rendered，讲述结婚超过 70 年的 Burt 和 Ethelle Shatz 应对 Burt 认知衰退的故事，用技术重现未曾被拍摄的记忆，包括两人在克利夫兰学生合作社相遇的那一天。
Google DeepMindAI 评分3636 从 Atari 到 EVE Online：Google DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究并携手开发商探索新玩法
Google DeepMind 回顾了从 DQN 玩 Atari、AlphaGo、AlphaZero、MuZero 到 AlphaStar 的游戏 AI 研究历程，并宣布与游戏开发商合作，为游戏与 AI 的前沿打造新玩法原型。
Google DeepMindAI 评分1818 Google DeepMind 在亚太推出“AI for the Planet”加速器计划，应对环境风险
Google DeepMind 在亚太地区启动首届 Accelerator 加速器计划，聚焦“AI for the Planet”，面向该地区初创公司、研究团队和非营利组织，为期三个月。入选机构将获得专家指导，以及 Google AI 专家协助将前沿 AI 与科学 AI 模型整合进其项目或产品。计划以在新加坡举行的线下 bootcamp 开营，现已开放意向登记。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 构建的多智能体系统，可迭代生成、辩论并演化科学假设。
推荐理由：原文给出多智能体系统的三阶段架构与多个实验室验证案例，可了解 AI 参与科学假设生成的具体机制。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 汇总 AlphaEvolve 一年成果：从 TPU 设计到企业优化
Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一年进展汇总，这款由 Gemini 驱动的编码智能体已从试点进入 Google 基础设施核心，用于优化下一代 TPU 设计、发现更高效的缓存替换策略，并将 Spanner 的写放大降低 20%。
推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，含 TPU 电路、Spanner 与多家企业优化数据，可看编码智能体的实际边界。
Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成 AI 合作
Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部（MSIT）建立合作，将在首尔办公室设立 AI Campus，向韩国学界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人推理的模型升级版，重点增强空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取圆形压力表、液位指示器和数字读数。
推荐理由：官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次开放仪表读数能力，可据此判断机器人在巡检场景的落地边界。