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#Google
  1. Latent Space88

    OpenAI 发布内部模型产出的 722 篇数学论文，称解决 500 个开放问题中的 90 个

    OpenAI 以博客、GitHub 仓库和推文形式公开了一批来自未发布内部前沿模型的数学结果，共 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 道研究问题的评测，平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力，模型本身仍未发布。

    推荐理由：OpenAI 用内部模型批量产出数学结果并公开仓库，读者可据此了解这批成果的规模、算力成本与外界质疑。

  1. Google Research62

    Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统

    Google 公布新一代联邦学习系统，用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，Gboard 已采用该系统。系统通过访问策略公开透明日志、KMS 密钥管理与 TEE 内 Python 训练程序执行，使加密训练数据只能在符合策略的 TEE 中解密处理。Gboard 已用它上线英语和日语下一词预测模型，训练时间从过去的 1-2 个月缩短，目前仅受 TEE 资源限制。

    推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，读者可了解其如何把隐私保证从信任服务器转为可远程验证。

  1. Latent Space84

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 100 万 token 输出

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，首发仅限政府用户与 Fairwind 计划中的可信网络防御者，后续再向开发者、企业和消费者开放。

    推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，便于对照其与 Astra、Opus 5.5 的实际差距。

  1. Google Research66

    Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，自动化长视频生成

    Google Research 发布 AI video co-director，一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架，用于自动化多镜头长视频生成，并原生继承 SynthID 水印等安全机制。

    推荐理由：Google 把长视频生成拆成四个可组合框架，并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果，便于判断多智能体编排在长时程生成中的位置。

已经到底了