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Gemini 4 Carbon 详情见 Koray 帖子

阅读 @koraykv 帖子中关于 Gemini 4 Carbon 的更多内容： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/

MIT 团队提出气候模拟器训练新方法，用合成数据提升预测适应性

MIT 研究团队在 PNAS 发表论文，提出一种为气候模拟器生成优化合成训练数据的算法，使模拟器在训练中未见过的情景下仍能准确预测，而传统模拟器在同类测试中失败。

Google 发布 Gemini Decision 1 决策模型，单次推理完成分类

Google 发布 Gemini Decision 1 及配套 Decisions API，可在单次推理中对封闭集选项打分，支持最多 255 个多选项、单请求 1000 个问题，端到端延迟 150–250ms，输入定价 $0.10/百万 token、输出不计费。

谷歌 DeepMind 发布基因组 AI 模型 AlphaGenome 2，预测深入到单细胞层面

谷歌 DeepMind 发布新一代基因组 AI 模型 AlphaGenome 2，将目标组织、细胞类型或细胞状态作为输入，预测 DNA 序列及其变异对特定人类细胞类型和状态的影响。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可按细胞类型预测变异效应

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件序列到功能模型，每次读取 1 Mb 人类或小鼠 DNA 窗口并接受一个目标细胞状态，用于预测特定细胞类型中的变异效应。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，预测 DNA 变异对特定细胞类型的影响

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，该模型预测不同细胞类型如何解读 DNA，帮助研究者把遗传发现与疾病在具体细胞中的成因联系起来。Sundar Pichai 表示，这一模型在 AlphaGenome 1 基础上让这类关联显著更容易，可用于预测 DNA 变异对特定细胞类型的影响。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 DNA 序列模型，预测变异在特定细胞类型中的影响

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 DNA 序列模型，可预测 DNA 变异在不同特定细胞类型中的影响，用于理解复杂疾病。该模型通过 API 向学术研究开放，文档地址为 https://www.alphagenomedocs.com/。DeepMind 在配套推文中以心脏、大脑和免疫系统共享同一 DNA 序列为例，说明单个字母的变异为何只在部分细胞中影响疾病。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因组模型

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，该基因组模型以细胞类型和状态为条件预测 DNA 变异对细胞的影响，可覆盖数百种人类细胞类型，并无需重新训练即可适配未见过的细胞与疾病状态。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，预测遗传变异在具体细胞类型中的影响

Google DeepMind 发布基因组预测模型 AlphaGenome 2，可预测遗传变异对单个细胞类型和状态的影响，训练数据来自 68 种组织的逾 1 亿个细胞图谱。

谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因序列模型，致病变异识别能力提升近一倍

谷歌 DeepMind 发布 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异对特定人体细胞类型的影响，已通过 AlphaGenome API 面向非商业研究开放，商业研究处于私密预览阶段。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

AlphaGenome 2 聚焦特定细胞解析疾病

你的心脏、大脑和免疫系统拥有相同的DNA序列。那么，单个字母的改变为何会影响某些细胞中的疾病，而不影响其余细胞？ AlphaGenome 2 是我们的新AI模型，它能聚焦特定细胞，帮助科学家理解疾病的驱动因素。🧵

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测基因开关突变

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，模型基于 68 种组织的 1 亿多条图谱训练，每次聚焦一种细胞类型，识别出的开启和关闭基因的突变数量约为上一代模型的两倍。团队用整块组织与模糊图像的类比说明，整体观察会漏掉单个像素层面的变化。

Google DeepMind模型无需重训练适配实验

该模型还能即时适配实验室实验，无需重新训练。 研究人员只需接入几十个细胞的数据，就能观察DNA变化在特定时刻的表现，例如： 🔘 免疫细胞对疫苗的响应 🔘 肠道中驱动炎症性疾病的特定细胞 🔘 干细胞成熟为血细胞

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，可预测同一 DNA 在不同细胞中的读取差异

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，称其能预测同一段 DNA 在不同细胞之间被读取方式的差异，用于理解人类遗传学。该模型现已通过 API 和交互式 Colab 教程向非商业研究开放，详情见 https://goo.gle/4zikg3w。

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 基因组模型，预测 DNA 变异对细胞的影响

Google DeepMind 发布下一代基因组模型 AlphaGenome 2，其预测以细胞类型和状态为条件，可覆盖数百种人类细胞类型，并能在不重新训练的情况下适应未见过的细胞与疾病状态。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应》

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异效应

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件式 DNA 序列模型，可针对特定组织、细胞类型或细胞状态预测变异对基因表达、染色质可及性、组蛋白修饰和 DNA 甲基化的影响。

入选理由模型把变异效应预测从组织平均推进到单细胞类型，并开放非商业研究使用，遗传学研究者可据此判断能否用于自己的变异解读。

DeepMind 天气模型提升飓风预报精度，美国国家飓风中心称人类专家仍不可替代

美国国家飓风中心（NHC）自 2025 年 6 月下旬起在实际业务中使用 AI 模型，2026 年谷歌 DeepMind 的模型被纳入其部分路径和强度综合预测辅助系统。

蚂蚁 inclusionAI 发布 ZoomGain-9B 视觉语言模型及配套基准与 RL 数据

蚂蚁 inclusionAI 发布 ZoomGain-4B 与 ZoomGain-9B 模型检查点，并同步开放 arXiv 论文、ZoomGainBench 评测基准和 RL 训练数据。

蚂蚁 inclusionAI 发布 ZoomGain-4B/9B 模型、ZoomGainBench 基准与 RL 训练数据

蚂蚁 inclusionAI 发布 ZoomGain-4B 与 ZoomGain-9B 视觉语言模型，并同步开放 arXiv 论文、ZoomGainBench 评测基准和 RL 训练数据。

上海AI实验室上线元认知智能体框架书生·太一，接入书生·端砚科学发现平台

上海AI实验室推出元认知智能体框架书生·太一（Sage·Taiyi），将科研猜想、探索路径与实证结果串联，通过科学搜索与认知调控两层架构驱动智能体迭代研究方案，已接入书生·端砚科学发现平台并向全球科研人员开放体验。

入选理由上海AI实验室公开了书生·太一框架的接入入口与跨学科实证案例，研究者可据此判断这类元认知智能体能否嵌入自己的构思与实验迭代流程。

谷歌开放 Gemini 4 Carbon 模型，主打复杂编程、科学研究与网络安全

谷歌正式开放 Gemini 4 Carbon 模型，面向开发者、企业、科研人员和消费者，重点用于复杂软件工程、多步骤智能体任务、科学研究和网络安全。谷歌称该模型在复杂任务中投入更多推理 Token 做假设探索与结果验证，已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向付费开发者开放，并逐步向 Google AI Ultra 订阅用户开放。

Baseten 与 Genspark 后训练 Qwen3.5-397B 打造深度研究模型，称在自有评分上超过 Opus 5.5

Baseten Applied Research 与 Genspark 合作，将 Qwen3.5-397B 后训练为专用 Deep Research 模型，在 Genspark 自建质量评分器上得分 0.759。

Gemini 4 Carbon 正式开放，谷歌称其在开放式科研与漏洞发现上更强

谷歌将 Gemini 4 Carbon 从面向安全专家的两周测试转为正式可用，称其与 Gemini 4 Argon 并存，Argon 更适合多数软件工程与知识工作任务，Carbon 面向复杂多步编码调试和开放式科学研究等任务。

亚马逊发布表格基础模型 Mitra-v2，扩大合成预训练规模并开放权重

亚马逊发布表格基础模型 Mitra-v2，同时支持分类与回归，在 Hugging Face 以 Apache-2.0 许可开放微调版本及推理与微调代码。模型架构未变，预训练表格的行数是 Mitra-v1 的 10 倍、列数约 3 倍，并新增混合 SCM 先验。

入选理由表格基础模型在公开基准上的表现与开放权重，让需要处理结构化数据的科研人员多了一个免训练的选择。

Google 发布前沿模型 Gemini 4 Carbon，科研人员可申请 6 个月免费使用

Google 发布前沿模型 Gemini 4 Carbon，面向复杂长周期工作流，覆盖智能体工作流、软件工程、网络安全和科学推理，官方称其适用于从多步调试到开放式科学研究的高难度任务。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，面向科研与智能体工作流

Google DeepMind 向开发者、企业、科学家和消费者开放 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全和长程智能体工作流上具备前沿表现，并强调物理、数学和生命科学推理能力的提升。

入选理由原文列出 Carbon 在酶测定、蛋白同源序列检索和形式化验证中的具体用法，研究者可据此判断它适合承担哪类科研任务。

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2：同一模型，不同安全防护

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2，两者为同一底层模型，Fable 5.2 增加分类器拦截高风险网络安全任务和多数研究生物学任务，Mythos 5.2 则移除这些限制、需通过 Cyber Verification Program 与 Life Sciences Verification Program 使用。

PARIS：面向PRISMA系统综述的开源多智能体LLM框架

PARIS（PRISMA Agentic Research Intelligence System）是一个开源框架，由运行在Claude Code中的调度智能体编排15个专用LLM智能体，覆盖从研究问题界定到导出稿件草稿的系统综述流程，并在研究纳入、语料充分性和综述提纲三处设置人工检查点。

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，重夺全球 LLM 第一

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 65 分重回第一，超过 Gemini 4 Carbon（60）与 Opus 5.5（59）。

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2，编程基准超 GPT-6 Astra

Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 两款前沿模型，官方称编码、推理、科学研究等领域显著提升，输出速度最高提高 30%、成本下降 20%。