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AI 影片一長就穿幫：Google 替它找來一整組劇組
AI 影片為什麼一長就穿幫？主流模型一次只能生成十幾秒，長片得一段段接，接著接著角色換了衣服、道具變了樣。Google Research 9 月 24 日公開四個框架，讓一組 AI 代理人分別當導演、場記、攝影和品管，做出將近十分鐘不走樣的短片。這篇拆解分工、成績，以及它們還沒真正合體的事實。
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類別：開發日誌模型：Gemma 4 31B任務：發布 / 紀錄 / 追蹤
TimesFM-3 三個榜單第一，但權重不准商用
TimesFM-3 是 Google Research 8 月 31 日發表的時間序列基礎模型，330M 參數、原生多變量、一次前向算完整段預測，GIFT-Eval、fev-bench、TIME 三個榜單都拿下基礎模型組第一。但權重改成非商用授權，上一版 TimesFM 2.5 才是能上線的那個。這篇拆架構、拆榜單的實際含金量、能不能拿來預測股價，也講你現在該怎麼選。
LiteRT.js、Muse Spark 1.1、MOSS 開源：一個週末的五件 AI 大事
7 月 8 號到 9 號 48 小時內，Google、Meta、一個中國開源團隊、three.js 社群、Anthropic 同時放出五件不相干的消息。拆開看很平常，湊在一起卻是同一件事：AI 產業正同時在五條戰線上出手。
SensorFM是什麼？Google穿戴數據健康基礎模型解析
Google Research 發表 SensorFM，用超過 1 兆分鐘穿戴裝置感測數據、來自 500 萬名同意受試者訓練出的健康基礎模型，在 35 項心血管、代謝、睡眠、心理健康任務中打贏 34 項專用模型。這篇拆解它怎麼訓練、怎麼評測，以及為什麼現在還只是一篇論文，不是你手錶裡的下一個功能。
DiffusionGemma：一次生成 256 個 token，H100 跑到每秒 1000 次，但 MacBook 用戶沒份
Google 今天開源 DiffusionGemma——一個不靠自回歸、一次生成 256 個 token 的文字擴散模型。H100 上每秒破千 token、比 Gemma 4 快 4 倍。但品質明顯落後 Gemma 4，而且 MacBook 用戶加速效果是零。
Google 開源 DiffusionGemma：1000 tok/s 的速度，AIME 掉 19 分的代價
Google DeepMind 開源實驗模型 DiffusionGemma：26B MoE、Apache 2.0，用文字擴散一次生成 256 個 token，單張 H100 跑出 1000+ tok/s。但官方 benchmark 自己承認品質全面低於 Gemma 4——這篇拆解它怎麼辦到、代價多大、誰該用。
AI 產業周報 2026/5/22：Google I/O 算力競賽、Anthropic 租下馬斯克機房、Trump 喊停監管
本週三件事值得並排看：Google 用 93 個 AI 12 小時造出作業系統、Anthropic 每月付馬斯克 12.5 億美元算力費、Trump 在簽署前幾小時喊停自願性 AI 監管令。三件事說的是同一個底層故事：算力競賽正在改寫每個參與者的立場。
Google I/O 2026 完整整理：Gemini 3.5、Antigravity 2.0、智慧眼鏡，一次看懂所有重點
Google I/O 2026 在 5/19 登場，超過 100 項公告全押在 AI。Gemini 3.5 Flash 成為預設模型、Antigravity 2.0 把 AI 開發平台直接升級成代理指揮中心、Universal Cart 要跨平台接管你的購物車——這篇文章拆解最值得關注的六大發布。
Gemini Intelligence：Google 不只想做 Apple Intelligence 的對手
Google 在 The Android Show I/O Edition 端出 Gemini Intelligence——選在 Apple WWDC 之前出招，挑明要趁 Apple Intelligence 跳票的空檔卡位。但真正值得看的不是 multi-step automation，是 Chrome 的 auto browse 和 Googlebook 這條硬體新戰線。
Google 的秘密武器「Remy」曝光：一隻老鼠、一個划手，還是 AI 助理的最終型態？
Business Insider 揭露 Google 正在內部測試一款名為 Remy 的 24/7 個人 AI 代理，深度整合 Google 生態系，能主動代表使用者執行任務。這可能是在月底 Google I/O 前最值得關注的一則 AI 產品訊號。
Gemma 4 推論加速 3 倍：Multi-Token Prediction Drafters 完整技術解析
Google 於 2026-05-05 為 Gemma 4 全系列釋出 MTP drafter 模型，利用 speculative decoding 達到最高 3.1 倍推論加速，且輸出逐 token 與原模型完全一致。本文深入拆解 drafter 架構設計、跨硬體實測數字、與 DeepSeek MTP 的本質差異，以及四個框架的實際使用方式。
Gemma 4 26B 在本機跑 coding agent：function calling 從 6% 到 86%，這個跨越很重要
Google Gemma 4 26B A4B 是 MoE 架構，只激活 4B 參數，卻有接近 26B 的品質。配上 Pi agent + LM Studio，function calling 可靠度從 Gemma 3 的 6.6% 跳到 86.4%——這是「本地 coding agent 能用」的門檻。
Google Willow 量子晶片跑出 13,000 倍：這次不是噱頭，是 Nature 論文
Google 的 105 量子位元 Willow 晶片，跑 Quantum Echoes 演算法比 Frontier 超級電腦快 13,000 倍。第一次做到「可驗證的量子優勢」，發表在 Nature，不是合成基準測試。
Gemma 4 E2B：在瀏覽器裡跑的 AI Agent，完全不離開你的機器
Google Gemma 4 E2B 透過 WebGPU 在瀏覽器本地執行，搜尋歷史、讀取頁面、管理分頁——資料不上雲。這件事技術上是怎麼做到的？限制在哪裡？
Google Drive 掃描器大升級：多頁即時拍攝、自動連續拍攝、重複頁偵測，第三方掃描 app 的空間變小了
Google 更新 Google Drive 原生文件掃描功能：多頁即時拍攝（不需手動確認每頁）、自動/連續拍攝模式（翻頁就自動拍）、重複頁偵測（AI 自動跳過重複拍的頁面）。CamScanner、Adobe Scan 這類專屬 app 的差異化優勢正在被壓縮。
Google S2Vec：用咖啡店與公車站的位置，學出「城市的語言」
Google Research 4 月發表 S2Vec，Earth AI initiative 的一部分。模型用 self-supervised 方式從地圖上的建築、商店、交通節點學出向量，沒人告訴它「收入」是什麼，但能預測美國各社區的人口密度與 median income。透過 S2 Geometry 切分地球、用 masked autoencoder 訓練，環境變數預測較弱。
Google 把 Deep Research 開 API 了——但幻覺問題還在
Google 在 2026-04-21 發布 Deep Research 和 Deep Research Max，透過 Gemini API 讓開發者以單一 API call 觸發完整研究工作流。新增 MCP 支援、原生圖表生成、私有資料混合查詢——但幻覺和「淺薄化」問題並未解決。
Gemini 3.1 Pro 建了一個城市規劃 App——這不是 demo，這是邊界的消失
Google DeepMind 用 Gemini 3.1 Pro 建了一個城市規劃 App：地形分析、基礎設施佈局、交通模擬、視覺化輸出，一個模型全包。這不是酷炫 demo，是在宣告：空間推理、模擬系統、程式碼生成不再是分開的能力。
Google Pomelli Photoshoot：一張產品照，AI 幫你生成整套行銷素材
Google Labs 旗下的 Pomelli 推出 Photoshoot 功能：上傳一張產品照，AI 自動移除背景、合成場景、調整光線，輸出多張專業規格的行銷圖。免費使用，目前開放美國、加拿大、澳洲等地區。