#Google

DeepMind phát hành AlphaGenome 2, mô hình DNA dự đoán tác động của biến thể trong từng loại tế bào cụ thể

Google DeepMind công bố AlphaGenome 2, mô hình chuỗi DNA thế hệ mới dự đoán cách các chuỗi DNA và biến thể của chúng ảnh hưởng đến các loại tế bào người cụ thể. Được huấn luyện trên hơn 107 triệu hồ sơ tế bào riêng lẻ thuộc 68 mô, mô hình có điều kiện này xác định được gần gấp đôi số biến thể làm thay đổi biểu hiện so với mô hình trước đó, và trên bộ dữ liệu tế bào miễn dịch TenK10K, nó thu hồi được 30% biến thể nhân quả so với 16% của AlphaGenome gốc được tinh chỉnh trên dữ liệu đơn bào. Mô hình có sẵn cho nghiên cứu phi thương mại qua AlphaGenome API và ở chế độ xem trước riêng tư cho nghiên cứu thương mại.

Google DeepMind ra mắt AlphaGenome 2, mô hình AI di truyền dự đoán tác động của biến thể theo loại tế bào

Google DeepMind đã công bố AlphaGenome 2, phiên bản kế nhiệm của AlphaGenome năm ngoái, dự đoán cách các biến thể di truyền ảnh hưởng đến từng loại và trạng thái tế bào thay vì tính trung bình trên toàn mô. Được huấn luyện trên hơn 100 triệu hồ sơ tế bào riêng lẻ thuộc 68 mô, mô hình này xác định được gần gấp đôi số biến thể có thể thay đổi biểu hiện gen so với mô hình tiên tiến nhất trước đó, và có thể đưa ra dự đoán về các loại tế bào và trạng thái sinh học mới mà không cần huấn luyện lại. Google cung cấp mô hình này cho nghiên cứu phi thương mại qua AlphaGenome API từ hôm nay, với bản xem trước riêng giới hạn cho mục đích thương mại; Žiga Avsec của DeepMind cho biết các dự đoán chi tiết hơn của mô hình tốn nhiều tài nguyên tính toán hơn, nên nó sẽ không sớm thay thế AlphaGenome.

Google DeepMind xác minh toán học các phần quan trọng của Signal

Theo Ars Technica, Google DeepMind đã hoàn thành một dự án kéo dài bốn tuần nhằm xác minh toán học các phần quan trọng của Signal. Công trình này gợi ý rằng AI có thể khiến việc xác minh hình thức trở nên thực tiễn hơn nhiều, dù báo cáo không cung cấp thêm chi tiết kỹ thuật nào.

Modal gia nhập nhóm maintainer của gVisor khi Google trao tặng dự án cho CNCF

Modal là một trong ba công ty, cùng với Ant Group và Tines, gia nhập nhóm maintainer của gVisor khi Google trao tặng dự án và các nhãn hiệu của nó cho CNCF theo mô hình quản trị do maintainer dẫn dắt. Modal cho biết họ khởi chạy hơn 40 triệu container gVisor mỗi ngày và đã đóng góp upstream từ năm 2023, bao gồm hỗ trợ GPU nvproxy, một proxy thiết bị RDMA có tên rdmaproxy, cùng các tối ưu hóa tmpfs và bộ cấp phát bộ nhớ. Công ty cho biết đang phát triển tính năng snapshot bộ nhớ đa GPU và hỗ trợ GPUDirect Storage cho gVisor.

Google Arts & Culture ra mắt hồi tưởng trực tuyến về Tiến sĩ Esther Mahlangu

Google Arts & Culture đã công bố hồi tưởng trực tuyến đầu tiên về nghệ sĩ Nam Phi Tiến sĩ Esther Mahlangu, nhân dịp sinh nhật lần thứ 91 của bà, với hơn 45 câu chuyện được tuyển chọn và một kho lưu trữ phong phú về nghệ thuật, cuộc đời và di sản của bà. Vì kho lưu trữ không có tư liệu nào trước năm 1980, nhóm đã sử dụng AI để tái hiện trực quan những ký ức không được ghi chép của bà, tạo ra hình ảnh tĩnh rồi dùng Veo để chuyển chúng thành video. Triển lãm được tuyển chọn cùng các tổ chức bao gồm Bảo tàng Anh, Bảo tàng Iziko Nam Phi và Serpentine.

Redwood Research đặt câu hỏi liệu GDM có chủ đích huấn luyện Gemini 4 trên chuỗi suy nghĩ hay không

Redwood Research cho biết không rõ liệu Google DeepMind có chủ đích huấn luyện Gemini 4 trên chuỗi suy nghĩ hay không, sau khi báo cáo An toàn của Gemini 4 trích dẫn một phần thưởng phụ quan sát các suy nghĩ như ngữ cảnh. Nhân viên GDM nói với Redwood rằng họ không huấn luyện trên CoT nhưng không thể giải thích chi tiết kỹ thuật, trong khi một bài đăng blog của GDM nói rằng mô hình không bao giờ bị phạt vì những gì nó viết trong chuỗi suy nghĩ của mình. Redwood cảnh báo rằng phần thưởng CoT thiên lệch chống lại lý luận không phù hợp có thể đàn áp sự diễn đạt trung thực và làm giảm tính trung thực của CoT.

Simon Willison thử nghiệm Gemini 4 Carbon trong Antigravity IDE khi Google mở quyền truy cập cho tất cả người dùng

Gemini 4 Carbon, được công bố cách đây hai tuần cho một nhóm chuyên gia phòng thủ không gian mạng, hiện đã có sẵn cho mọi người với giá 2 USD/triệu token đầu vào và 10 USD/triệu token đầu ra, với mức giá dự kiến sẽ tăng gấp đôi lên 4/20 USD vào ngày 1 tháng 12. Simon Willison đã thử nghiệm nó trong Antigravity IDE của Google, tạo ra một hoạt ảnh Three.js về một mech giẫm đạp khắp Thành phố New York bằng dữ liệu OpenStreetMap, và ghi nhận rằng CEO Google Sundar Pichai đã nhấn mạnh tính năng /swarm của Antigravity xây dựng một trò chơi 3D thế giới mở với tài nguyên Blender, shader WebGL và nhạc Lyria.

Cùng sự việc; tuyển chọn có“Google DeepMind releases Gemini 4 Carbon for agentic coding, cybersecurity and scientific reasoning”

Gemini Intelligence mở rộng sang Motorola signature 27 và Pixel 10 với các tính năng mới

Google đang đưa Gemini Intelligence đến nhiều thiết bị Android hơn, bao gồm điện thoại Motorola Gemini Intelligence đầu tiên, motorola signature 27, mở đặt trước tại Mỹ từ ngày 19 tháng 11, và Pixel 10, Pixel 10 Pro XL cùng Pixel 10 Pro Fold thông qua Pixel Drop hôm nay. Các khả năng mới bao gồm Create My Widget, tạo widget tùy chỉnh từ mô tả văn bản bằng dữ liệu Gmail, Calendar và Search, và Device Assistance để điều khiển và sửa điện thoại bằng cách hỏi Gemini. Rambler hiện đã có trên dòng Pixel 10 và motorola signature 27, tự động hóa tác vụ mở rộng đến Vương quốc Anh, Ấn Độ và Nhật Bản, và Create My Widget sẽ đến với Pixel Watch trong vài tuần tới.

Google DeepMind phát hành Gemini 4 Carbon cho lập trình tác tử, an ninh mạng và suy luận khoa học

Google DeepMind đã cung cấp Gemini 4 Carbon cho nhà phát triển, doanh nghiệp, nhà khoa học và người tiêu dùng, định vị nó cao hơn Gemini 4 Argon cho các tác vụ cần suy luận sâu hơn và nhiều token hơn. Carbon xếp hạng #1 trên CursorBench 4.0, WANDR của Perplexity và AutomationBench của Zapier với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn hơn 2 lần so với mô hình bên ngoài tốt thứ hai, và có giá 2 USD mỗi triệu token đầu vào và 10 USD mỗi triệu token đầu ra, cùng mức giá giới thiệu như Argon. Google cũng đã xem trước /swarm trong Google Antigravity, biến một câu lệnh duy nhất thành một nhóm tác tử phối hợp, và báo cáo rằng Carbon đã chặn 99% quỹ đạo tấn công trong thử nghiệm tấn công mạng mô phỏng.

NVIDIA đóng góp OpenShell Agent Runtime cho CNCF và bổ sung công cụ DSX Kubernetes

NVIDIA đang đóng góp OpenShell, runtime mã nguồn mở của mình để bảo mật và quản trị các tác nhân tự trị, cho Cloud Native Computing Foundation với tư cách là dự án Sandbox, đồng thời cũng đóng góp cho Agent Substrate do Google dẫn đầu. NVIDIA đã công bố ba thành phần mới của DSX AI Factory Platform: NVIDIA Kubernetes Engine và NVIDIA Kubernetes Recipes, hiện đang ở giai đoạn xem trước công khai, và NVIDIA Snapshot, có thể khôi phục các bản sao đã lưu checkpoint trong vài giây mà không cần tải lại mô hình hoặc khởi động làm nóng. Crusoe đã thử nghiệm GLM-5.3 trên Crusoe Cloud và giảm thời gian sẵn sàng của khối lượng công việc từ khoảng tám phút xuống còn 31 giây, trong khi Saturn Cloud giảm thời gian khởi động vLLM từ khoảng 2 đến 8,5 phút xuống còn 6 phút 34 giây.

Google phát hành A2UI 1.0, một giao thức mở ổn định cho UI gốc do agent tạo ra

Google đã phát hành A2UI 1.0, phiên bản ổn định đầu tiên của giao thức mở cho phép các AI agent trả lời bằng màn hình tương tác được hiển thị bởi các thành phần gốc của chính từng ứng dụng. Phiên bản 1.0 bổ sung gọi hàm hai chiều, hỗ trợ trợ năng và siêu dữ liệu mở rộng, cùng các trình kết xuất mã nguồn mở cho React, Angular, Lit, Flutter, SwiftUI và Jetpack Compose (trình kết xuất Compose đang ở 0.9.1 và 1.0 sẽ sớm ra mắt) và SDK agent cho Python, TypeScript và Dart. Atlassian đang đưa A2UI vào Jira, Alation kết xuất các nguồn cấp dữ liệu của mình bằng nó trong Claude, và ByteDance đã phát hành trình kết xuất Lynx vào tháng 6 năm 2026, hiện hỗ trợ 0.9.

Google giải thích cách họ đưa Agent Skills ra như sản phẩm với các cổng CI và một tác nhân đánh giá AI

Google Agent Skills hiện lưu trữ hơn 170 kỹ năng từ các nhóm trên khắp Google và đã vượt 21.000 sao GitHub, tăng từ 15.000, và những người duy trì nó mô tả quy trình mà mọi thay đổi đều phải vượt qua. Mỗi pull request phải qua sáu cổng tự động, bao gồm kiểm tra tuân thủ cấu trúc, linters, đánh dấu phiên bản ngữ nghĩa, xác thực bộ đánh giá, kiểm tra liên kết và một tác nhân đánh giá AI, trước khi một chuyên gia lĩnh vực con người phê duyệt. Bài viết cũng chia sẻ các bài học như kỳ vọng đánh giá nguyên tử, tạo tệp chỉ mục và chạy các kiểm tra tất định rẻ tiền trước các kiểm tra LLM đắt tiền.

DeepMind công bố Gemini Robotics 2.5 và bộ tiêu chuẩn an toàn mã nguồn mở ASIMOV-jailbreak

Google DeepMind đã công bố Gemini Robotics 2.5, phiên bản mới của mô hình ngôn ngữ-thị giác-hành động tạo ra hành động cho robot, cho biết mô hình này làm tốt hơn nhiều các nhiệm vụ đòi hỏi độ khéo léo cao. Mô hình đã được đánh giá qua hơn 200 hoạt động, bao gồm phục vụ thức ăn bằng kẹp và sử dụng pipet, và robot hình người Apollo 2 của Apptronik chạy mô hình này giờ đây có thể thắt nơ bằng đôi tay năm ngón. DeepMind cũng giới thiệu một bộ tiêu chuẩn an toàn mã nguồn mở, ASIMOV-jailbreak, trong bối cảnh chuẩn bị cho robot hoạt động song song với con người, và cho biết một số robot Gemini đã làm việc thực tế trong các nhà máy của Mercedes-Benz.

Google và Adobe mở rộng hợp tác để đưa Acrobat và các công cụ sáng tạo vào Gmail, Drive, Gemini và Search

Google và Adobe đang mở rộng quan hệ hợp tác nhằm nhúng trực tiếp các công cụ sáng tạo và năng suất của Adobe vào các ứng dụng Google hằng ngày, đồng thời đưa các mô hình AI tiên tiến của Google vào các ứng dụng của Adobe. Google Drive và Gmail sẽ sớm hiển thị Adobe Acrobat như một ứng dụng được gợi ý với mục "Edit with" trong phần xem trước tệp, trong khi Adobe bổ sung các trình kết nối Acrobat và công cụ sáng tạo vào Gemini và Gemini Enterprise, đồng thời đưa các công cụ sáng tạo vào AI Mode trong Google Search. Doanh nghiệp có thể sử dụng tác nhân CX Enterprise Coworker của Adobe trong Gemini Enterprise, và Adobe cùng Google DeepMind sẽ nghiên cứu một mô hình hình ảnh cho Photoshop có thể cho phép chỉnh sửa gần như theo thời gian thực.

Google Cloud ra mắt Gemini cho lĩnh vực y tế nhằm tự động hóa quy trình lâm sàng và hành chính

Google Cloud công bố Gemini cho lĩnh vực y tế, một giải pháp AI hợp nhất các hệ thống lâm sàng, vận hành và hành chính bị phân mảnh bằng cách kết nối với hồ sơ sức khỏe điện tử, nền tảng thanh toán, hướng dẫn lâm sàng và bộ dữ liệu Medicare. Nền tảng này lập luận dựa trên ngữ cảnh đó để điều phối các quy trình nhiều bước như tổng hợp hồ sơ y tế và xem xét ủy quyền trước trong các giới hạn được xác định và có sự giám sát của con người. Ban đầu nó có sẵn ở dạng xem trước với các đối tác ra mắt gồm HCA Healthcare, Highmark Health và Northwell Health, nhắm đến khoảng 28 giờ mỗi tuần mà các bác sĩ lâm sàng mất vào giấy tờ.

Google DeepMind giới thiệu AlphaProof Code, chính thức xác minh mã mật mã của Signal

Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind đã sử dụng AlphaProof Code, một khung tác tử đa LLM, để chính thức xác minh các thuộc tính bảo mật quan trọng của mã thực tế nằm bên dưới giao thức Signal. Các tác tử được vận hành bởi Gemini Carbon đã tạo ra hơn sáu triệu dòng Lean, và các chuyên gia con người chỉ xem xét khoảng một phần trăm cơ sở mã; quá trình xác minh mất bốn tuần, một nhiệm vụ mà theo lịch sử các nhóm chuyên gia phải mất nhiều năm. Khi hai lỗi đã được sửa trước đó được đưa trở lại vào một phiên bản cô lập của mã Signal, hệ thống đã tạo ra các chứng minh được máy kiểm tra rằng các phiên bản có lỗi là không an toàn, và DeepMind đang mở mã nguồn các sản phẩm xác minh hình thức của mình.

Hugging Face Hub hiện hỗ trợ thanh toán qua tài khoản Google Cloud

Các tổ chức Hugging Face giờ đây có thể liên kết với tài khoản Google Cloud để việc sử dụng Hub xuất hiện trên hóa đơn Google Cloud hiện có thay vì thẻ tín dụng. Việc thiết lập diễn ra thông qua Google Cloud Marketplace và bao gồm các gói đăng ký Team hoặc Enterprise, tính toán trả theo mức sử dụng như Jobs, Inference Endpoints, Inference Providers và GPU Spaces, cùng bộ nhớ bổ sung theo giá công khai của Hugging Face. Các gói đăng ký được Hugging Face xem xét trước khi thanh toán qua marketplace bắt đầu, và các tổ chức có thẻ đã lưu sẽ chuyển đổi vào đầu kỳ thanh toán tiếp theo.

Claude Fable 5.2 hiện đã có trên Google Cloud

Claude Fable 5.2 hiện đã có trên Google Cloud, hướng đến các tác nhân chạy dài hạn cho những công việc kỹ thuật đòi hỏi cao. Mô hình được định vị cho việc lập trình dạng tác nhân trên nhiều kho mã và monorepo, các quy trình làm việc kéo dài từ nhiều giờ đến nhiều ngày không cần giám sát với sự phối hợp của các tác nhân con, và các pipeline khoa học và dữ liệu bao gồm tính toán vật lý, chứng minh hình thức và phân tích dữ liệu.

Language Explorer của Google trực quan hóa sự đa dạng ngôn ngữ trên thế giới

Google đã ra mắt Language Explorer, một nền tảng web tương tác cho phép các nhà nghiên cứu, nhà giáo dục và những người đam mê ngôn ngữ khám phá và trực quan hóa sự đa dạng ngôn ngữ trên hàng nghìn ngôn ngữ. Được xây dựng như một phần của Sáng kiến 1.000 Ngôn ngữ của Google và dựa trên bộ dữ liệu mã nguồn mở LinguaMeta, nó được giới thiệu trong một triển lãm mới tại Bảo tàng Truyền thông Berlin khai mạc tuần này. Google Dịch hiện hỗ trợ gần 250 ngôn ngữ, trong khi Gboard bao phủ hơn 900 biến thể ngôn ngữ.

Google DeepMind phát hành mô hình VLA Gemini Robotics 2.5 cho khả năng khéo léo trong thế giới thực

Google DeepMind giới thiệu Gemini Robotics 2.5, mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động có năng lực mạnh nhất từ trước đến nay của họ, mở rộng phạm vi kỹ năng mà robot có thể học và tăng tốc độ tiếp thu các kỹ năng đó. Được đánh giá trên 200 nhiệm vụ khác nhau, mô hình đạt tỷ lệ thành công cao hơn 30% đến 100% so với các baseline trước đó đồng thời hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 20% đến 30%, và trong một thử nghiệm chứng minh khái niệm trên dây chuyền sản xuất của Mercedes-Benz, robot hình người Apollo 2 của Apptronik đã nhặt và đóng gói phụ tùng ô tô với tỷ lệ thành công 96%. Bản phát hành này cũng bổ sung hướng dẫn suy luận tại thời điểm suy diễn cho an toàn vật lý, giúp tăng 33% tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ an toàn khi xung quanh có chướng ngại vật và 43% khi xung quanh có người ở gần, cùng với ASIMOV-Jailbreak, một benchmark mã nguồn mở mà trên đó Gemini 4 Argon đạt khả năng chống jailbreak 99,5%.

Vì sao phản ứng dữ dội đối với trung tâm dữ liệu thực chất là về điện năng

Một chuyến thăm đến Data Center Alley của Virginia cho thấy phản ứng dữ dội đối với các trung tâm dữ liệu AI được thúc đẩy nhiều bởi nhu cầu điện năng hơn là cuộc chiến văn hóa mà Big Tech mô tả. Một cơ sở điển hình ở đó tiêu thụ 54 megawatt, trong khi các địa điểm nhỏ nhất hấp dẫn cho huấn luyện AI cần 300 megawatt và những địa điểm lý tưởng khoảng 6.000—xấp xỉ mức tiêu thụ của Chicago. Các công ty đang chuyển sang dùng tua-bin khí tại chỗ và máy phát diesel, và Virginia đã áp đặt các quy định mới yêu cầu các trung tâm dữ liệu phải trả toàn bộ chi phí cho các đường truyền tải mới.

Ethan Mollick thử nghiệm Claude Fable 5.2 trên lập trình, kinh doanh và nghiên cứu, gọi nó gần như AGI

2 trên các nhiệm vụ trải rộng từ hack phần cứng, lập kế hoạch kinh doanh, xây dựng khóa học nhân văn, nghiên cứu học thuật đến dự án cổng 3D 450 thế giới, và đánh giá nó gần như AGI theo định nghĩa của ông về việc sánh ngang hầu hết chuyên gia con người ở hầu hết các nhiệm vụ trí tuệ trên máy tính.

Google DeepMind và Artificial Analysis ra mắt benchmark MKA cho công việc tri thức dạng tác tử trên các tệp hình ảnh phức tạp

Google DeepMind đã hợp tác với Artificial Analysis để ra mắt benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA), giao cho các tác tử nhiệm vụ xem xét các tệp dự án hình ảnh dày đặc như bản vẽ kiến trúc, sơ đồ kỹ thuật và hình ảnh quét lâm sàng để tạo ra slide, bảng tính, PDF, tài liệu Word và hình ảnh có chú thích.

Gemini Omni Flash 1.2 có mặt trong Recraft Studio với nhân vật ổn định hơn và khớp khẩu hình rõ nét hơn

Gemini Omni Flash 1.2, mô hình video mới nhất của Google, hiện đã có trong Recraft Studio, nơi các clip dài tối đa 10 giây với âm thanh gốc. So với 1.1, mô hình giữ nhân vật, sản phẩm và bối cảnh ổn định hơn xuyên suốt clip, tuân theo chỉ dẫn camera với ít cảnh cắt không mong muốn hơn, và tạo ra hội thoại khớp khẩu hình rõ nét hơn, kể cả các cảnh có nhiều người nói. Google phát hành mô hình này vào ngày 5 tháng 11 năm 2026, và lưu ý rằng mô hình vẫn còn gặp khó khăn với hành động thể thao nhanh, thay đổi kịch bản nhanh và vật lý phức tạp.

Đánh giá: Khả năng lập trình của Gemini 4 Carbon vượt trội so với khả năng phán đoán của nó

Bài đánh giá thực tế của Every cho thấy Gemini 4 Carbon, được Google DeepMind phát hành hôm nay, là một lập trình viên mạnh hơn nhiều so với Gemini 4 Argon và có thể tạo ra các đối tượng 3D tốt hơn và làm việc hàng giờ với ít sự giám sát. Các nhà thử nghiệm không đồng ý về mức độ giám sát mà nó cần, và bài đánh giá nói rằng Fable 5.2 của Anthropic, được phát hành một ngày trước đó, đã nâng cao kỳ vọng rằng một tác nhân hàng đầu cũng phải chọn đúng công việc, tôn trọng giới hạn và biết khi nào nó hoàn thành. Google đã cấp cho Every quyền truy cập sớm và không có ý kiến đóng góp nào cho bài đánh giá.

Google AI Edge Gallery bổ sung nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói trên thiết bị

Google đã giới thiệu Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) trên thiết bị trong Google AI Edge Gallery, cho phép các ứng dụng chạy ASR đa ngôn ngữ và TTS biểu cảm hoàn toàn ngoại tuyến song song với các SLM trên thiết bị như Gemini Nano và Gemma 4. Trên Android, các mô hình giọng nói mới của ML Kit phiên âm hơn 100 ngôn ngữ với tốc độ gấp 10 lần thời gian thực, đạt Tỷ lệ lỗi từ (Word Error Rate) từ 8,0% đến 9,0% trên FLEURS, trong khi TTS khuếch tán few-step bắt đầu nói trong khoảng 100 ms và tạo âm thanh 24 kHz với tốc độ lên đến gấp 50 lần thời gian thực. Hỗ trợ đa nền tảng đến qua MediaPipe Tasks và LiteRT với các gói trọng số mở bao gồm Parakeet-TDT 0.6B, PocketTTS 100M, Kokoro-82M và Phonon 31M, được trình diễn trong showcase XR Language Teacher và AI Chat hỗ trợ giọng nói.

Trình tạo nhãn dán AI tốt nhất năm 2026: So sánh 7 công cụ

Recraft là trình tạo nhãn dán AI tốt nhất cho đường viền cắt rời, PNG trong suốt và SVG từ cùng một khung vẽ, trong khi Canva tốt hơn cho bảng nhãn dán và đặt in ngay trong cùng trình biên tập. Bảy công cụ đã được chấm điểm vào ngày 9 tháng 11 năm 2026 theo năm tiêu chí in ấn, và chỉ Recraft, Kittl và Canva Print mang lại lộ trình thực sự để có đường cắt hoặc bảng in. Firefly, Ideogram, Leonardo AI và ChatGPT thắng ở những tác vụ hẹp hơn như chuyển ảnh thành nhãn dán hoặc bộ nhãn dán chat.

Google Cloud MaxText bổ sung song song hóa ngữ cảnh cho huấn luyện ngữ cảnh dài trên TPU

Google Cloud đã phát hành hỗ trợ huấn luyện ngữ cảnh dài trong MaxText v0.2.4, khung huấn luyện JAX mã nguồn mở của họ, bổ sung bốn chiến lược song song hóa ngữ cảnh trên Cloud TPU: All-gather, A2A (DeepSpeed Ulysses), P2P (Ring Attention) và kết hợp A2A + P2P (USP). Các đánh giá chuẩn với Llama 3.1 8B đạt 70% MFU trên TPU 5p ở độ dài chuỗi lên đến 4 triệu token, và ngữ cảnh mở rộng đến 14 triệu token trên cả TPU 5p và TPU 7, với TPU 7 duy trì 50% MFU dưới 6 triệu token. Bản phát hành có sẵn trên PyPI, trong các Docker image và trên GitHub main, kèm các công thức mẫu cho TPU 7 và TPU 5p.

Google AI Studio thêm tính năng xây dựng ứng dụng Google Maps Platform từ một câu lệnh

Google AI Studio hiện cho phép người dùng xây dựng ứng dụng được hỗ trợ bởi Google Maps Platform trực tiếp từ một câu lệnh, với AI Studio xử lý cấu hình và quản lý khóa API và không cần thẻ tín dụng. Tích hợp này bao gồm các API Maps, Places, Routes và Environment, và sandbox cho phép 100 lệnh gọi mỗi ngày cho mỗi API với hạn mức được đặt lại sau mỗi 24 giờ. Liên kết tài khoản thanh toán Google Cloud sẽ mở khóa hạn mức cấp sản xuất theo giá tiêu chuẩn của Google Maps Platform.

Google đưa Pathways lên trạng thái khả dụng chung trên Google Cloud để huấn luyện mô hình lớn

Google thông báo Pathways, hệ thống huấn luyện phân tán cho các mô hình lớn bao gồm Gemini, đã đạt trạng thái Khả dụng chung trên Google Cloud Platform. Pathways thay thế cách thực thi SPMD đồng bộ bằng một máy khách Python duy nhất khai báo toàn bộ phép tính dưới dạng đồ thị luồng dữ liệu, trong khi một môi trường chạy phân tán đặt các khối lên thiết bị ảo, di chuyển và phân mảnh lại tensor, và sắp xếp công việc trên toàn cụm. Google cho biết thiết kế này cho phép ánh xạ lại một máy chủ bị lỗi sang các chip khỏe mạnh thay vì khởi động lại công việc, và một dịch vụ Pathways dùng chung có thể phục vụ nhiều máy khách từ một cụm.

Apple thử nghiệm Qwen trong Apple Intelligence tại Trung Quốc khi Tencent bổ sung khả năng thị giác cho Hy4

Apple đã bắt đầu thử nghiệm dành cho nhà phát triển đối với Qwen bên trong Apple Intelligence tại Trung Quốc trong tuần này, trước kế hoạch triển khai vào tháng 12 cùng iOS 27.3, đưa Qwen vào Siri, Writing Tools và Visual Intelligence theo hình thức người dùng tự chọn tham gia. Bản phát hành Hy4 ngày 4 tháng 11 của Tencent bổ sung suy luận thị giác và sử dụng máy tính, trong khi Baidu, Moonshot, Ant và Meituan cũng đã công bố hoặc ra mắt các mô hình mới.

Vì sao đại họa mạng thời AI có thể giáng vào Trung Quốc nặng hơn

Chang Che lập luận rằng AI đã chuyển an ninh mạng từ thời kỳ khan hiếm zero-day sang thời kỳ dư thừa zero-day, và hệ thống tập trung từ trên xuống của Trung Quốc không phù hợp với việc vá lỗi nhanh, phi tập trung mà điều này đòi hỏi. Một tuần sau khi lỗ hổng zero-day của PHP được công bố, Mỹ đã vá hơn một phần tư trong số 14 triệu dịch vụ bị phơi nhiễm trong khi Trung Quốc mới vá được 4%, theo dữ liệu của Censys. Che lần theo nguyên nhân đến luật năm 2021 của Trung Quốc cấm các nhà nghiên cứu công bố hoặc bán zero-day ra nước ngoài, điều đã cắt giảm động lực đằng sau các hệ sinh thái săn lỗi thưởng của phương Tây, và đến quan điểm của Nicole Perlroth rằng các mô hình AI khiến những lỗ hổng bị tích trữ trở nên lỗi thời, báo hiệu cái chết của NOBUS.

Làn sóng xanh thắng lợi là chiến thắng của nền dân chủ — và là hồi chuông cảnh tỉnh cho Thung lũng Silicon

Chiến thắng áp đảo của đảng Dân chủ trong bầu cử giữa kỳ được xem là hồi chuông cảnh tỉnh cho Thung lũng Silicon, khi cổ phiếu hạ tầng AI và chip giảm do nhà đầu tư phản ánh triển vọng xây dựng trung tâm dữ liệu chậm lại. Thống đốc đắc cử Texas Gina Hinojosa đã đưa việc phản đối trung tâm dữ liệu và Elon Musk thành trọng tâm chiến dịch tranh cử của bà, và tân kiểm soát viên tài chính Sarah Eckhardt sẽ xem xét các đơn xin trợ cấp JETI. Cổ phiếu Tesla và SpaceX giảm 11% và 9% vào thứ Năm.

Phản ứng dữ dội với AI cần một kế hoạch

Cử tri Mỹ đã trừng phạt Đảng Cộng hòa vì các trung tâm dữ liệu và chủ nghĩa tăng tốc AI, với lệnh cấm hoặc hạn chế được thông qua tại ít nhất 38 khu vực pháp lý và các siêu PAC ủng hộ AI phần lớn thất bại. Platformer lập luận rằng việc quản lý AI không thể theo sách lược của mạng xã hội, vốn không tạo ra luật bảo mật toàn diện nào, không cải cách Mục 230 và không có luật chống độc quyền mới nào dù đã qua nhiều năm điều trần.

SemiAnalysis đánh giá Google TPUv7 Ironwood trên suy luận tác tử so với GPU NVIDIA

SemiAnalysis công bố kết quả suy luận tác tử đa lượt, ngữ cảnh dài đầu tiên trên InferenceX/AgentX cho Google TPUv7 Ironwood trên bốn mô hình, nhận thấy nó cạnh tranh về hiệu năng trên mỗi đô la hoặc đạt mức tiên tiến trong một số trường hợp. Trên GLM-5.2 ở FP8, TPUv7 đạt 1,2x đến 2,7x số token trên mỗi đô la so với B200, B300 và MI355X từ 60 đến 300 tok/s/người dùng, trong khi GPU FP4 vẫn dẫn đầu trên GLM-5.3 vì TPUv7 thiếu hỗ trợ FP4 gốc cho đến TPUv8 vào Q1 2027. Bài viết cũng lập luận rằng bộ máy quan liêu của NVIDIA làm chậm các đóng góp driver và hệ sinh thái so với AMD và Google.

Google DeepMind phát hành Gemini Omni 1.2 Flash với clip 15 giây và giá thấp hơn 30%

Google DeepMind đã ra mắt Gemini Omni 1.2 Flash, hiện đã được cung cấp rộng rãi trên Gemini API và Gemini for business, với khả năng tạo video gốc dài 15 giây, chỉnh sửa hội thoại nhiều lượt và tuân thủ tham chiếu tốt hơn. Giá giảm 30% so với Gemini Omni 1.1 xuống còn 0,07 USD mỗi giây cho video 720p, và người dùng có thể tạo bản nháp ở 360p hoặc 720p trước khi nâng cấp lên 1080p hoặc 4K. Clip có thể được đặt từ 3 đến 15 giây theo từng bước một giây, và đầu ra mang watermark SynthID không thể nhận biết.

Google phát hành Gemini Omni 1.2 Flash với clip 15 giây và giảm giá 30%

Google DeepMind đã ra mắt Gemini Omni 1.2 Flash và cung cấp rộng rãi trên Gemini API và Gemini for business. Mô hình tạo và chỉnh sửa clip gốc dài tối đa 15 giây, tăng từ 10 giây ở Omni 1.1, hỗ trợ chỉnh sửa hội thoại nhiều lượt và giữ tham chiếu nhân vật, sản phẩm và phong cách nhất quán hơn; video 720p hiện có giá 0,07 USD mỗi giây, thấp hơn 30% so với Omni 1.1. Đầu ra mang watermark SynthID và mô hình đang được triển khai trong Flow, Google Vids, ứng dụng Gemini và Google Ads.

Nhà nghiên cứu Google phát hiện dấu hiệu tăng huyết áp bằng dữ liệu PPG và gia tốc kế trên đồng hồ thông minh, không cần hiệu chuẩn vòng bít

Google Research đã công bố một nghiên cứu trên Nature về AI-PPG-ACC-HTN, một hệ thống đa phương thức phát hiện dấu hiệu tăng huyết áp từ dữ liệu PPG và gia tốc kế trên đồng hồ thông minh mà không cần hiệu chuẩn vòng bít. Được xác thực đối chiếu với theo dõi huyết áp lưu động 24 giờ trên 196 người tham gia tại năm địa điểm ở Mỹ, hệ thống đạt độ nhạy 65,8% và độ đặc hiệu 90,0% cho sàng lọc ban đầu, và độ nhạy 78,4% cùng độ đặc hiệu 90,9% cho xét nghiệm xác nhận. Các tác giả mô tả công trình này là nghiên cứu khả thi ban đầu, không thay thế vòng bít đo huyết áp ở cánh tay trong lâm sàng cũng không phải chẩn đoán độc lập.

Nghiên cứu của Google phát hiện các tham chiếu lỗi TODO cũ gây xao nhãng các tác nhân lập trình trong 13% số phiên

) các tham chiếu. Các tác nhân đã hành động dựa trên ID lỗi trong 6% số lần gặp, và 83% trong số những hành động đó là do nhà phát triển không nhắc đến; 41% các chuyến đi lạc không được nhắc đến đuổi theo các phiếu đã đóng trong khi 57% gặp phải các lỗi vẫn còn mở và mở rộng phạm vi. Khi kiểm soát theo nhà phát triển, độ phức tạp của cơ sở mã, loại nhiệm vụ, cấp độ mô hình và các yếu tố khác, các chuyến đi lạc lỗi không được nhắc đến đã thêm 70% số bước, 77% token và 105% thời gian chờ mỗi phiên.

Agile Deliberation của Google Research giúp con người định nghĩa các danh mục AI mang tính chủ quan

Google Research giới thiệu Agile Deliberation, một framework biến việc tạo bộ phân loại AI mang tính chủ quan thành một cuộc trò chuyện lặp đi lặp lại, trong đó AI giúp người dùng làm sắc nét các định nghĩa của chính họ. Framework chia nhiệm vụ thành phạm vi khái niệm và lặp lại khái niệm, sử dụng các mô hình ngôn ngữ - thị giác để làm nổi bật các hình ảnh ranh giới và đưa phản hồi vào một vòng tối ưu hóa lời nhắc tự động. Trong 18 phiên người dùng trực tiếp kéo dài 1,5 giờ, phương pháp này giảm mệt mỏi và lo lắng cho người dùng, đồng thời tạo ra các mô hình nhất quán hơn, vượt trội so với các baseline tiêu chuẩn; mã nguồn được mở trên GitHub.