Penmentor 开源上线 让 Claude Code 在屏幕上批改手写数学
Penmentor 是一个 MIT 许可的开源工具,在 xournal++ 里按一个键就把它当前的手写数学页交给已登录的 AI 命令行 agent 批改。模型用彩色笔圈出第一处真实错误、给正确行打勾、对沿用错误结果的后续行划线,以提示而非答案的方式引导下一步,框选区域还能生成 manim 交互动画。
Penmentor 是一个 MIT 许可的开源工具,在 xournal++ 里按一个键就把它当前的手写数学页交给已登录的 AI 命令行 agent 批改。模型用彩色笔圈出第一处真实错误、给正确行打勾、对沿用错误结果的后续行划线,以提示而非答案的方式引导下一步,框选区域还能生成 manim 交互动画。
microG 是 Google Play Services 的自由软件重实现,让调用 Google 专有 API 的应用可在 LineageOS 等 AOSP ROM 上运行。
作者给出了一套把 Android TV 改成无广告界面的完整步骤,用 Projectivy Launcher 替换 Google TV 首页,用 SmartTube 替代 YouTube 官方客户端并内置 SponsorBlock,再用 Button Mapper 把遥控器上的 YouTube 键指向 SmartTube。
GitHub Copilot 已于 10 月 19 日在多数体验中弃用 Gemini 3.7 Flash、GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4 mini、GPT-5 mini 和 Grok 4.5 六款模型,涉及 Copilot Chat、inline edits、ask 与 agent 模式及代码补全。
Google 宣布 Universal Cart 面向美国用户上线,用户可在搜索和 Gemini app 中把看中的商品存入同一个购物车,之后再回来接着看。该工具能跨多家零售商收集商品,在收藏商品降价或补货时发送通知,还会结合信用卡权益和可用优惠码给出支付建议。
Google DeepMind 开始大范围推送 Gemini 4 Argon,并同步发布安全与安全防护报告。该模型在编码、金融、法律、网络安全和科学等复杂任务上能力提升,网络安全防御达到前沿水平,在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通关,上一代为 5 个。
推荐理由:做 Agent 产品的团队可以参照它的三层实时防护和提示注入测试,给工具调用链路补上输入筛查与过程监控。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,当天通过 AI Studio 和 Gemini API 向开发者与企业开放,Gemini app 与搜索 AI Mode 面向 Ultra 和 Pro 订阅用户上线。
推荐理由:开发者可先在 AI Studio 付费 API 上重跑自家代码库重构任务,按 2 美元/百万输入 token 估成本再决定迁移。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个 740M 参数、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型,把文本、图像、视频和音频映射到同一嵌入空间。
推荐理由:做端侧搜索或本地 RAG 的开发者可以先在 Hugging Face 拉权重,用 Ollama 或 transformers.js 跑通文本嵌入,再决定是否加视觉音频编码器。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind 计划向一批可信网络安全防御者开放,之后再逐步推向开发者、企业和消费者。
推荐理由:企业安全团队可先申请 Fairwind 计划或等付费 API 开放,用它在自有代码库做漏洞发现与修复的初筛。
Google 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型。Flash 版支持用自然语言提示词从零设计角色音色,基于 30 秒样本复刻声音,提供 2000+ 音色库和 100 多种语言,并可逐句指定语气、节奏与双人对白。
推荐理由:播客与有声书团队可以先用 30 秒样本复刻音色,再按脚本逐句指定语气,试做多语言旁白。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型。
推荐理由:做语音客服的开发者可用 Gemini Live API 接入 3.8 Live,先小流量验证延迟和后台工具调用。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,收录人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异的分子效应预测,学术用户可通过免费网站门户、AlphaGenome API 或 Google Antigravity 中的技能访问。
Google DeepMind 与 Google Research 发布全球天气模型 WeatherNext 3,直接使用实时地球静止卫星数据训练,每小时生成一次预报,温度与湿度等变量分辨率达 5 公里,整体比 25 公里网格、6 小时更新的 WeatherNext 2 精细约五倍。
推荐理由:做新能源发电预测或农业天气风险评估的团队可直接在 BigQuery 查询逐小时预报,省去自建模型的第一步。
Google 启动 Fairwind Program,限量向政府机构、关键基础设施运营商和安全合作伙伴开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 组合。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向安全防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber,延续 3.7 Flash 的价格,每百万输入 token 0.75 美元、输出 token 3.75 美元。
推荐理由:开发者可在 Gemini API 中用它跑长周期编码与智能体任务,先用低 effort 档位控制 token 成本。
Google Research 发布 TimesFM-3,一个 330M 参数、原生于多变量预测的零样本时间序列基础模型。它可同时预测多条相关序列,并把历史协变量和已知未来事件(如促销、天气)作为输入,经一次前向传播输出整个预测区间和 9 个分位数。
推荐理由:做销量或流量预测的团队可直接在 BigQuery 用 AI.FORECAST 调用它,把促销日程这类已知未来变量一起输入。
Google 在 Google Earth AI 下推出实验性研究能力 planetary prediction engine(PPE),可由自然语言查询自主完成地理空间数据发现、特征工程、模型训练与评估,把原本需要数周的人工建模压缩到数分钟。
推荐理由:公共卫生或粮食安全方向的研究者可以用它把自然语言查询跑成地理空间预测模型,省去人工找数据与特征工程,但目前仍是实验性研究能力。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.1 Flash,面向开发者提供更强的生成视频控制能力,已通过 Google AI Studio 的 Gemini API 提供。
推荐理由:开发者可用 Gemini API 先出 360p 草稿验证分镜,再对选定镜头做 4K 放大。
Google DeepMind 宣布试点全球首个针对专有前沿模型的双盲评测,把外部评测限制在密码学环境中,避免题目被模型用于提前优化。该试点与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,在保护隐私的环境下用保密基准测试 Gemini Flash Lite。
GlucoFM 是 Google Research 提出的自监督基础模型,把连续血糖监测信号拆成慢变基线流和短期波动流,在 109,066 小时无标注 CGM 数据、477 条受试者或会话记录上预训练。
Google 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe,可直接把原始音频转成准确、带格式的书面文本,还能去掉口头语、处理自我更正并识别用户自定义词表。
推荐理由:开发者可以在 Gemini API 里用实时流式接口接语音客服或会议转写,先验证延迟和自定义词表效果。
Google Research 提出 AgentHands,一个让 XR 中的 AI 智能体在说话时同步做出空间手势的研究原型,论文将在 CHI 2026 发表。
Google Research 推出 Biomarker Discovery Framework,用多智能体在人类监督下把候选生物标志物筛选组织成迭代研究循环,并对候选做对抗校验。
推荐理由:做数字健康研究的团队可以照它的六阶段流程和对候选指标的对抗校验设计,把可穿戴数据的初筛交给多智能体,再人工复核。
Google Research 提出 ME-POIs 框架,把匿名聚合的到访时间、停留时长等移动模式编码成嵌入向量,与 Gemini 等文本表征对齐,让模型同时拿到地点的身份和动态功能。
推荐理由:做本地生活或选址分析的团队可参考该框架把匿名到访数据叠加到文本表征上,补足小商户样本稀疏的部分。
Google Research 提出 PhotoScan,用普通 2D 手机照片估算体脂率、腹部与臀部脂肪比和内脏与皮下脂肪比,用于预测胰岛素抵抗。模型先在 UK Biobank 的 35323 份记录上预训练,再用 677 人的真实手机照片微调,并在 132 人独立队列中验证。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码与 Agent 的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 仅三周。
推荐理由:开发者可在 Gemini API 或 AI Studio 中接入 3.7 Flash,跑调试、代码生成和多步骤工具调用任务。
Google DeepMind 发布多语言手语转文字模型 SL2T,把手语动作直接翻译成流式文本,首批落地在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 上,目前支持美国手语(ASL)转英文,用户可手语搜索、写消息或让 Gemini 执行任务。
推荐理由:无障碍、输入法和会议转写产品可参考它的端侧姿态点方案,先在本地提取关键点再送服务器翻译,减少原始视频外传。
Google Research 发布 AMIE (Video),基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频问诊,可观察非语言线索、引导虚拟体格检查并同步推理诊断。
推荐理由:做医疗 AI 或远程问诊的团队可以借鉴它的三智能体异步分工,把实时对话与后台推理拆开再搭视频问诊原型。
Google Research 提出 Chain-of-Evidence 可验证性框架,并据此构建自主科研原型 Science One Framework,让论文里每条论断都绑定到真实代码、日志或文献。
推荐理由:做自动化科研 Agent 的团队可以用 CoE Audit 的四项检查自查产出,先拦住虚构引用和不可复现的分数。
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2,作为机器人的高层大脑负责对话、多步任务规划与工具调用,再把动作执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由:机器人开发者可通过 Gemini API 调用 ER 2,把 VLA 模型和导航 API 声明为工具,配合 GitHub 示例跑通取物流程。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并已在 Google Flow Music 上线。官方称新版在旋律结构上更丰富自然,歌词质量提升、对提示词的遵循度和结构意识更好,人声更有表现力和情感、发音也更准确。同时用户可以更方便地控制输出音频的速度与时长。适合在 Flow Music 里创作歌曲、并希望对生成结果有更细致控制的人。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含视觉语言动作模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2 三个模型。
推荐理由:做具身智能的团队可先在 Google AI Studio 调用 Gemini Robotics ER 2 验证多步任务规划,VLA 与端侧模型需申请早期访问。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite,以及面向代码安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由:做生产级 Agent 的开发者可先用 3.6 Flash 压降单任务 token 成本,再用 Flash-Lite 承接高吞吐的检索与文档处理。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一款基于 3.5 Flash 微调、用于快速发现、验证和修补漏洞的轻量网络安全模型。
推荐理由:安全团队可关注 CodeMender 的能力开放情况,先接入通用 Gemini 模型为大型代码库做漏洞扫描并试用。
Google 启动 Gemini 驱动的 ATL Saathi 试点,为印度 Atal Tinkering Labs 的教师提供 24/7 规划与培训助手。该应用由 Gemini 3.5 Flash 驱动,覆盖 12 个核心模块的摘要、AI 信息图与互动测验,并为 10 个模块生成含接线图与安全提示的分步实验说明。首批覆盖 100 所试点学校,支持 8 种语言。
Google Research 把建筑级屋顶反照率数据从试点扩展到 9 个国家 50 多个城市,并上线可公开使用的 Heat Resilience Earth Engine App。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash 两款生成模型。Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)4 秒生成一张图,每张 1K 图片 $0.034,已上线 Gemini API、AI Studio 并接入搜索、Gemini app 等消费级产品。
推荐理由:做电商或室内设计素材的团队可先在 AI Studio 用 Nano Banana 2 Lite 低成本出图,再串联 Omni Flash 转成短视频打样。
Google 发布 TabFM,一个面向表格数据分类和回归的零样本基础模型。它把整张表作为上下文提示,单次前向传播即可给出预测,无需逐数据集训练、超参数调优和特征工程。
推荐理由:企业分析团队可以直接在 BigQuery 用 SQL 对已有表做零样本分类或回归,省去训练模型和调参。
Google Research 提出线性弹性缓存(linear elastic caching),把缓存页面驱逐建模为滑雪租赁问题,按访问模式动态为页面设定 TTL,而非固定分配内存。
推荐理由:云服务团队可以参照这套用决策树预测页面 TTL 的弹性缓存方法,先在自家缓存层做分组对照,再评估是否替换固定容量方案。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,改用文本扩散并行生成,单张 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。它是 26B MoE 模型,推理时激活 3.8B 参数,量化后可放进 18GB 显存,H100 上超过 1000 tokens/s,RTX 5090 上超过 700 tokens/s。
推荐理由:本地部署的开发者可以用它在单张消费级 GPU 上做内联编辑和快速迭代,但产出质量要求高时仍应切回 Gemma 4。