DeepMind 聯手新加坡推端側 Gemma 防詐：本地研判話術，資料不上雲
Google DeepMind 宣佈與新加坡 GovTech 合作，微調端側 Gemma 模型用於即時檢測話術詐騙。該模型採用兩級流水線在手機本地研判多輪對話，識別誘導行為並彈出預警，聊天資料全程不上雲，旨在兼顧端到端隱私與反詐效率。
Gemma
Google DeepMind 高層調整：Hassabis 卸任日常管理，Jeff Dean 離職創業
Google 宣佈管理層調整，Demis Hassabis 轉任 DeepMind 主席兼 Alphabet 首席科學家，不再負責日常運營，專注 AGI 戰略。13 年老將 Koray Kavukcuoglu 升任高階副總裁接管 Gemini 研發，27 年元老 Jeff Dean 則離職創辦獨立的公共利益公司。目前 Gemini App 月活已達 9.5 億。
Google 為 Gemma 4 推出 MTP 草稿模型：推理最高提速 3 倍
Google 為 Gemma 4 系列模型推出多 Token 預測（MTP）草稿模型。該方案採用推測解碼技術，由輕量草稿模型先行預測多個 Token，再由大模型並行驗證，在保證質量零損耗的同時實現最高 3 倍推理加速。草稿模型已按 Apache 2.0 開源，支援 vLLM 與 Ollama。
Google 推出離線 AI 聽寫應用 Eloquent：端側跑 Gemma，自動去語氣詞
週一，Google 在 iOS 悄悄上線免費聽寫應用 Google AI Edge Eloquent。它基於端側 Gemma 模型離線轉錄語音，能自動過濾「嗯」「啊」等口癖，並一鍵轉成正式或要點格式。應用還可選 Gemini 雲端清洗，iOS 鍵盤擴充套件即將推出。
Sakana AI 獲 Google 投資並達成合作：接入 Gemini 佈局日本基幹產業
Sakana AI 宣佈與 Google 達成戰略合作並獲其投資。Sakana AI 將把 Gemini 和 Gemma 深度接入科學研究自動化與智慧體研發，並藉助 Google 平臺向日本金融、政府等基幹產業落地高安全 AI 方案。這是 Google 藉助本土團隊深耕日本關鍵產業的重要一步。
Google 公佈 DolphinGemma：把海豚叫聲塞進 Pixel 手機即時解析
Google 聯手喬治亞理工學院及 WDP 公佈 DolphinGemma 進展。該模型基於 Gemma 架構開發，約 4 億引數，能像預測下個單詞一樣預測海豚聲音序列，且可直接在 Pixel 手機上離線執行。Google 計劃在 2025 年夏天將該模型開源。
Gemma 推理新方案：Dataflow 結合 vLLM 提速超 23 倍
Google 介紹了將 vLLM 接入 Dataflow 流式管線執行 Gemma 2B 模型的方法。藉助 vLLM 的連續批處理機制與 Dataflow 模型管理器，開發者只需幾行程式碼即可構建端到端管線，測試中推理吞吐效率提升超過 23 倍。
Google 上線 Gemma 2：27B 越級打兩倍體量，單卡就能跑
Google 正式釋出新一代開源模型 Gemma 2，提供 9B 和 27B 兩個版本。27B 效能直追兩倍體量模型，能在單張 NVIDIA H100 或 TPU 上跑全精度推理；9B 則在同尺寸中壓過 Llama 3。開發者以商業友好許可開源使用。
Google 聯合 Hugging Face 開源 CodeGemma：主打程式碼補全，輕至 2B
Google 聯合 Hugging Face 上線程式碼模型 CodeGemma。該系列在 Gemma 基礎上補充了 5000 億 token 訓練，推出主打程式碼填充的 2B 版本、兼顧自然語言的 7B 基礎版及 7B 對話版。其中 2B 版僅需約 6 GB 記憶體，適合在端側裝置快速補全程式碼。
Google 開源輕量模型 Gemma：筆記本能跑，允許商用
Google 推出全新開源模型系列 Gemma，提供 2B 和 7B 兩個尺寸及指令微調版本。它繼承了 Gemini 的核心技術，能在個人電腦或工作站本地執行，在同尺寸開源模型中表現頂尖，且允許企業和個人免費商用。