一些个人消息：我创立了一家新的 AI 安全标准机构，我们的前两项标准已于今日发布。我们名为 Guidelight，联合创始人是另一位前 OpenAI 安全研究员 Page Hedley。（1/n）
编者按： 以下是谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在2026年谷歌I/O大会上的演讲编辑稿，已进行调整以包含更多在舞台上宣布的内容。请在我们的合集中查看所有公告。
自去年I/O大会以来，这是非凡的一年，一个持续交付、技术进步和超速发展的时期。我们现在正处于AI周期的阶段，人们希望看到他们在日常使用的产品中的价值。我们一直非常专注于这一点，你们将在今天I/O大会上宣布的产品和功能中看到这一点。
自我们公司转向AI优先战略十年来，我们仍然认为AI是实现我们使命和大规模改善人们生活的最深刻方式。这就是为什么我们一直采用差异化的全栈式AI创新方法，从我们的定制芯片和安全基础，到世界级的研究和模型，再到触及数十亿人的产品和平台。这种方法使我们能够更快地迭代和创新，从而照亮公司的每一个角落。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
一些个人消息：我创立了一家新的 AI 安全标准机构，我们的前两项标准已于今日发布。我们名为 Guidelight，联合创始人是另一位前 OpenAI 安全研究员 Page Hedley。（1/n）
裁员警报：AI21 Labs 🚨 裁员110人，占员工总数的61%。一天之内，员工人数从180人降至70人。这并非一家名不见经传的初创公司。
其股东名单中包括Google和Nvidia。已融资5.75亿美元。这家以色列大语言模型实验室表示，销售语言模型“并非可持续的收入来源”，正转向AI智能体（AI agents）。
🚨我们的论文已发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）：我们发现，经典的人类说服技巧以一种“类人”方式对人工智能起效，使其同意那些不当请求（依从率从35%提升至51%）。该方法在一系列主流大语言模型（LLM）上均有效，尽管较新的模型抵抗性更强。
没有陷阱；SAM3 是开源的，而且非常出色。它特别擅长物体跟踪，甚至在篮球比赛这样极其复杂的场景中也能表现优异。它可能是我迄今为止最喜欢的计算机视觉模型。
一家 AI 公司是否会失去对其自身智能体（agents）的控制？为探究这一问题，Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 允许我们：（1）使用思维链（CoT）访问权限测试其最佳内部模型；（2）审阅有关能力、对齐性（alignment）与控制机制的非公开信息。结果是：我们的首份《前沿风险报告》（Frontier Risk Report）。
尽管 AI 正在帮助我们应对重大挑战，但它也带来了新的潜在安全风险。正因如此，我们专注于构建保障更广泛生态系统安全的工具——例如 CodeMender，一款可自动发现并修复关键软件漏洞的代码安全代理。
虽然 Google AI Studio 是从提示词到应用的最快路径，但随着团队的发展，转向本地开发平台可帮助开发者实现更快的迭代。现在，您只需一键即可将 AI Studio 项目导出并导入 @Antigravity。
没有新模型发布的 Google I/O 就不算完整的 Google I/O。 来认识一下 Gemini 3.5 Flash：它为智能体（agents）和编程任务提供前沿性能，在复杂、长周期任务中表现出色，可立即交付真实世界价值；现已通过 Gemini API 在 Google AI Studio 中提供。
推出 Gemini API 的托管智能体（Managed Agents）——仅需一次 API 调用，即可获得一个由 Google 托管的远程 Linux 环境智能体，随时可扩展；您可用 Markdown 定义自定义指令、技能和工具。
// Code as Agent Harness // 一份超过 100 页的报告，涵盖与 agent harness 相关的所有内容。（建议收藏） 尤其值得注意的是，该综述汇总了 code as agent harness 的方法与应用。 本文有力地论证了 code-as-harness 或许正是推动我们前进的关键。
AI 模拟是科学领域的另一项强大工具，使我们能够理解并预测动态系统。这些模拟包括： 🌍 AlphaEarth Foundations，一个地球的“数字孪生”，有望帮助应对毁林和粮食安全等问题 🌧️ 我们最先进的
你现在可以在 AI Studio 中构建应用，直接与 Google Workspace 交互：启动可从 Google Sheets 拉取数据、整理 Google Drive、或处理团队文档的工具，全程无需离开 AI Studio。
SynthID（用于检测图像是否由 OpenAI 生成）：
很多人学大模型，最容易遇到资料很全，但不知道怎么动手的情况。GitHub： 上海交大出品的 Dive into LLMs，是一个大模型实战教程库，覆盖从模型微调、部署、提示学习，到知识编辑、数学推理、多模态、GUI Agent、安全对齐等 11 个方向。每个主题都配了 PDF 课件、Markdown 教程和可运行的 Jupyter Notebook，不只是讲概念，而是能直接跟着跑实验。
内容包括：微调与部署、提示学习与思维链、知识编辑、数学推理、模型水印、越狱攻击、大模型隐写、多模态模型、GUI 智能体、智能体安全、基于 PPO 的 RLHF 安全对齐。比较适合两类人：一类是想系统补大模型实战链路的开发者，另一类是做研究、毕设、项目选题时，想快速切入某个具体方向的学生。
// Code as Agent Harness // 一份超过 100 页的报告，涵盖与 agent harness 相关的所有内容。（建议收藏） 尤其值得注意的是，该综述汇总了 code as agent harness 的方法与应用。 本文有力地论证了 code-as-harness 或许正是推动我们前进的关键。
一家 AI 公司是否会失去对其自身智能体（agents）的控制？为探究这一问题，Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 允许我们：（1）使用思维链（CoT）访问权限测试其最佳内部模型；（2）审阅有关能力、对齐性（alignment）与控制机制的非公开信息。结果是：我们的首份《前沿风险报告》（Frontier Risk Report）。
你现在可以在 AI Studio 中构建应用，直接与 Google Workspace 交互：启动可从 Google Sheets 拉取数据、整理 Google Drive、或处理团队文档的工具，全程无需离开 AI Studio。
推出 Gemini API 的托管智能体（Managed Agents）——仅需一次 API 调用，即可获得一个由 Google 托管的远程 Linux 环境智能体，随时可扩展；您可用 Markdown 定义自定义指令、技能和工具。
没有新模型发布的 Google I/O 就不算完整的 Google I/O。 来认识一下 Gemini 3.5 Flash：它为智能体（agents）和编程任务提供前沿性能，在复杂、长周期任务中表现出色，可立即交付真实世界价值；现已通过 Gemini API 在 Google AI Studio 中提供。
虽然 Google AI Studio 是从提示词到应用的最快路径，但随着团队的发展，转向本地开发平台可帮助开发者实现更快的迭代。现在，您只需一键即可将 AI Studio 项目导出并导入 @Antigravity。
尽管 AI 正在帮助我们应对重大挑战，但它也带来了新的潜在安全风险。正因如此，我们专注于构建保障更广泛生态系统安全的工具——例如 CodeMender，一款可自动发现并修复关键软件漏洞的代码安全代理。
AI 模拟是科学领域的另一项强大工具，使我们能够理解并预测动态系统。这些模拟包括： 🌍 AlphaEarth Foundations，一个地球的“数字孪生”，有望帮助应对毁林和粮食安全等问题 🌧️ 我们最先进的
一些个人消息：我创立了一家新的 AI 安全标准机构，我们的前两项标准已于今日发布。我们名为 Guidelight，联合创始人是另一位前 OpenAI 安全研究员 Page Hedley。（1/n）
裁员警报：AI21 Labs 🚨 裁员110人，占员工总数的61%。一天之内，员工人数从180人降至70人。这并非一家名不见经传的初创公司。
其股东名单中包括Google和Nvidia。已融资5.75亿美元。这家以色列大语言模型实验室表示，销售语言模型“并非可持续的收入来源”，正转向AI智能体（AI agents）。
🚨我们的论文已发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）：我们发现，经典的人类说服技巧以一种“类人”方式对人工智能起效，使其同意那些不当请求（依从率从35%提升至51%）。该方法在一系列主流大语言模型（LLM）上均有效，尽管较新的模型抵抗性更强。
没有陷阱；SAM3 是开源的，而且非常出色。它特别擅长物体跟踪，甚至在篮球比赛这样极其复杂的场景中也能表现优异。它可能是我迄今为止最喜欢的计算机视觉模型。
SynthID（用于检测图像是否由 OpenAI 生成）：
很多人学大模型，最容易遇到资料很全，但不知道怎么动手的情况。GitHub： 上海交大出品的 Dive into LLMs，是一个大模型实战教程库，覆盖从模型微调、部署、提示学习，到知识编辑、数学推理、多模态、GUI Agent、安全对齐等 11 个方向。每个主题都配了 PDF 课件、Markdown 教程和可运行的 Jupyter Notebook，不只是讲概念，而是能直接跟着跑实验。
内容包括：微调与部署、提示学习与思维链、知识编辑、数学推理、模型水印、越狱攻击、大模型隐写、多模态模型、GUI 智能体、智能体安全、基于 PPO 的 RLHF 安全对齐。比较适合两类人：一类是想系统补大模型实战链路的开发者，另一类是做研究、毕设、项目选题时，想快速切入某个具体方向的学生。
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