Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 独立解出数十道开放数学题，相关研究发表在 Science 上。它攻克了 353 道 Erdős 开放问题中的 9 道，其中两道已悬置 56 年，还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想，解决了一个代数几何开放问题，并改进了 min-max 优化中的一个已知界。
推荐理由：对比 OpenAI 绕过期刊的做法，这篇论文展示了 AI 数学成果走同行评审路径的差异。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 倍以上，今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。
推荐理由：读者可了解 9 亿单核苷酸变异预测数据集如何把 AlphaGenome 从单点查询扩展为全基因组资源。
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体协作求解 71 道数学题，题目来自 Formal Conjectures 数据集。
Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM，一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型，预训练语料为五百万名知情同意参与者、超一万亿分钟的多模态传感器信号，覆盖 100 多个国家、50 个美国州和 20 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
推荐理由：Google 用五百万人的一万亿分钟传感器数据预训练通用可穿戴健康模型，读者可了解其自监督缺失感知设计与跨任务泛化表现。
Google DeepMind 介绍生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 使用 Co-Scientist 加速衰老研究。Co-Scientist 扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选基因因子，实验室测试验证了其中几个假设，成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。它还能将原本需要长达六个月的筛选数据分析缩短到几天。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果，读者可了解 AI 辅助科研从假设生成到数据分析的落地方式。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆成异步通信的计算孤岛，降低带宽需求并隔离硬件故障。测试中该系统在整块 learner unit 掉线后仍能继续训练并自动重新接入，用 Gemma 4 模型验证的 ML 性能与传统训练方法持平。
推荐理由：原文给出异步训练在带宽、故障隔离和跨代硬件上的实测结果，可据此判断分布式预训练的成本与容错边界。
Google DeepMind 发布两篇论文，介绍由 Gemini Deep Think 驱动的数学研究智能体（内部代号 Aletheia）在数学、物理和计算机科学专业研究问题上的表现。
推荐理由：DeepMind 公开了 Gemini Deep Think 在数学与理论计算机科学研究中的两篇论文，读者可了解其智能体工作流与已产出的具体成果。
Google Research 发布论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》，对 180 组智能体配置做大规模对照评测，覆盖 GPT、Gemini、Claude 三个模型家族和 Finance-Agent、BrowseComp-Plus、PlanCraft、Workbench 四个基准。
推荐理由：通过 180 组智能体配置的对照评测，给出多智能体架构在并行与串行任务上的量化差异，可作为架构选型参考。
Google DeepMind 联合 Google Research 发布 Natural Forests of the World 2020，这是首张全球一致、10 米分辨率、可区分天然林与其他树木覆盖的地图，独立数据集验证准确率达 92.2%。
Google DeepMind 发布 SIMA 2，将 Gemini 模型嵌入智能体核心，使其从指令跟随者升级为能推理目标、与用户对话并自我改进的交互式游戏伙伴。
推荐理由：SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体，读者可了解从指令跟随到自主推理与自我改进的路径。
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类在两种候选行为中指出哪个更好，来推断人类想要的目标。OpenAI 称，构建安全 AI 系统的一步是免去人类编写目标函数的需要，因为用简单代理替代复杂目标或把复杂目标写偏，可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作提出从人类偏好推断目标的方法，可了解早期对齐研究的一条思路。