谷歌天气AI再提速:5公里级预报,每小时更新一次
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传Google DeepMind拟裁超1/3:短期停更Pro,资源转向Flash
据动察 Beating 监测,Google DeepMind 正在酝酿进一步重组,可能裁掉三分之一甚至更多员工。GDM 目前约有 7000 至 8000 人,重组将重点精简岗位和实际工作不匹配的冗余人员。 更大的变化是模型路线。谷歌短期没有更新 Pro 模型的计划,也将减少对 Fable、Opus 同级超大旗舰模型的投入,把更多资源转向成本更低、迭代更快的 Flash。 这可能和 GDM 能拿到的资源有关。GDM 最近一个考核年的整体 OKR 只有 0.5/1,过去一段时间很难争取到更多大型模型训练资源。搜索、YouTube、Gmail 等谷歌核心业务同样需要大量 TPU。 还有一个内部细节或许可以解释为什么谷歌 Gemini 模型体验不佳:GDM 核心团队此前从未真正把 Gemini 当成日常主力模型,反而是非核心团队仍被要求使用 Gemini。
Google视频模型重回榜首:Gemini Omni Flash登顶Video Arena
据动察 Beating 监测,Google DeepMind 新近公测的视频生成模型 Gemini Omni Flash,在 Video Arena 盲测天梯榜以 1404 的 Elo 评分登顶第一。新模型领先此前霸榜的字节跳动 Seedance 2.0 Mini 整整 101 分,刷新了这一榜单的最大分差纪录。 Video Arena 作为基于人类盲测投票的偏好榜单,此前一直由字节跳动旗下的 Seedance 系列模型占据前三。其中,Seedance 2.0 Mini 凭借更好的多镜头画面稳定性与更快的生成速度,以 1303 分位居第一。 此次 Gemini Omni Flash 的登顶标志着 Google 视频生成模型在半年内实现了对字节跳动等竞争对手的反超,从 Veo 时代的落后地位一举跃升至领跑位置。
Gemini月活用户突破10亿,成为Google史上增长最快产品,语音成为核心交互方式
据 动察 Beating 监测,Google 宣布 Gemini 应用月活跃用户已正式突破 10 亿,成为公司历史上增长最快的产品。用户行为数据显示语音正成为核心交互方式——63% 的用户直接与 Gemini 对话,忙碌父母使用语音处理日常任务的概率比其他用户高出 43%。超过 20% 的 Gemini Live 交互已超越纯语音,用户通过实时摄像头画面和屏幕共享进行即时问题解决,在 DIY 爱好者和学生群体中尤为流行。Android 端 Gemini 可跨 40 余款主流应用自动执行操作,涵盖叫车、餐厅预订等场景。 学生群体中 38% 的学习请求包含附件。面向小企业主的创意功能需求旺盛——Gemini 每日生成超 1.5 亿张图片,支持图像、视频与音频一体化创作。苹果生态表现强劲,iOS 端月活用户超 1 亿,macOS 重度用户的提示频次约为其他平台的两倍。Google 表示将继续以打造「最个性化、最主动、最强大的助手」为目标向下一批 10 亿用户迈进。 点击下方原文链接,加入动察 Beating · 飞书 AI 新闻渠道,7×24 小时不间断监测全球 AI 热点与新闻。
Google DeepMind发布Lyria 3.5音乐生成模型,支持生成最长3分钟完整歌曲
BlockBeats 消息,7 月 30 日,Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,重点提升音乐结构、歌词质量、指令遵循、人声表现及歌曲时长控制能力,可直接生成最长 3 分钟的完整歌曲,而非仅数十秒音频。 据介绍,Lyria 3.5 仍采用 latent diffusion 架构,在时间音频 latent 空间进行扩散生成,训练数据为带有不同粒度文本标注的音频,并通过 SFT 及结合人类、Critic 反馈的强化学习进行后训练,所有生成内容均嵌入 SynthID 水印。不过,Google 未披露训练数据规模、来源及量化 Benchmark,仅表示相较 Lyria 2,在音频清晰度和歌词指令遵循方面取得显著提升。 此外,Lyria 3.5 首发集成至 Flow Music,后者支持对话式音乐创作、Stem 分轨、Remix、音乐发布、播放列表生成,并可联动 Veo 生成音乐视频,还支持开发音频插件、音乐游戏及自定义 DAW,进一步整合 Lyria、Veo 与 Gemini,构建覆盖音乐创作、编辑、发布和分发的完整生态。
Gemini 2.5核心贡献者Qiyin Wu加入百度,负责文心预训练
动察 Beating AI 快讯,前 Google DeepMind 主任工程师 Qiyin Wu 已加入百度,负责大模型预训练,入职后仍在美国办公。她此前参与 Gemini 研发,是 Gemini 2.5 Flash、Pro 的核心贡献者。 她很可能就是本月初曝光的花名「武钦」的研究员。当时百度 BMU 负责人孙天祥内部宣布,从北美某 Frontier Lab 引入了一名研究员。此人过去两年参与过数代大模型研发,将和团队一起加强文心预训练能力。
DeepMind突传实现RSI:三个大写字母点燃社区
动察 Beating AI 快讯,AI 社区突然疯传 Google DeepMind 已经实现 RSI。 RSI 即递归自我改进,被很多人视为通往超级智能最关键的一步。AI 可以自己改进训练方法、代码和模型,造出更强的下一代,再让下一代继续升级。真正跑通后,AI 研发可能进入自我加速循环。 起因是爆料账号 lyra 给 Google DeepMind 发了一句「huge congRatulationS Indeed!」,其中三个异常大写字母正好拼成 RSI。随后 Lentils 又贴出一张疑似内部模型列表,里面出现 rsi-model-liverl-le。他还声称 Google 内部有 10 个同系列训练模型槽位,但没有贴出对应截图。 传闻也未必是假的。路透社 8 月报道,谷歌联合创始人 Sergey Brin 已要求 DeepMind 加快 Gemini 研发,并重点推动递归自我改进。DeepMind 6 月的官方报告也把「recursive improvement」列为 AGI 走向 ASI 的四条潜在路径之一。