Google 将大范围推广 Gemini 技能与 AI Studio
Google 正将“技能模块”功能扩展至 AI Studio 等更多产品。该功能是可复用指令集，可引导 Gemini 稳定输出并实现自动化工作流。此前仅企业版可用，现普通用户版本也将跟进，且桌面应用已在规划中。若在消费版、企业版和 AI Studio 三端实现覆盖， Google 将形成统一定制层，缩小与竞争对手差距。
Google 为付费用户将 NotebookLM 直接集成至 Gemini
Google 正在将 NotebookLM 的“Notebooks”功能深度整合进 Gemini ，打造共享项目空间，实现对话、文件与自定义指令的统一管理。用户可在此管理资料并在 Gemini 与 NotebookLM 之间无缝切换。此举战略意图明确：将 Gemini 定位为个人生产力交互界面， NotebookLM 在底层提供结构化研究支撑。目前该功能面向 AI Ultra 、 Pro 及 Plus 订阅用户开放，暂不支持 18 岁以下用户及 Workspace 账户，标志着 Google 两款产品融合进入新阶段。
Google Gemma 4：310 亿参数干翻万亿大模型？
Google 发布 Gemma 4，以 31B 稠密和 26B 混合专家模型挑战千亿级大参数。该系列在 Arena AI 榜单跻身开源前三，工具调用满分，数学与推理能力出色，且能在消费级 PC 甚至手机、树莓派等边缘设备流畅运行。尽管上下文窗口为 256K 略逊于顶级竞品，但凭借 Apache 2.0 协议及广泛的部署支持，其高性价比与实用性使其成为开发者构建智能体及本地化应用的首选。
Antigravity 如何一步步改变软件开发的方式？
Google Antigravity 新增 Nano Banana 2 与 Gemini 3.1 Pro 双模型支持，强化图像生成、文字渲染及复杂任务推理能力；推出模型配额仪表板、一键下载、可复用 Skills 等功能，推动开发范式从写代码转向目标设定与人机协同决策。
Google 实验产品 Pomelli：一张普通照片生成一整套广告照片
Google实验产品Pomelli上线“Photoshoot”功能，输入一张普通产品照片，即可自动生成多场景、高质感的广告级图像，无需专业拍摄或修图，大幅降低中小商家广告素材制作门槛。
从骑自行车的鹈鹕到城市模拟器：Gemini 3.1 Pro 到底强在哪？
Gemini 3.1 在 ARC-AGI 2 测试中以 77.1% 的成绩大幅领先竞品，较前代翻倍，展现出突出的新规则学习与现场推理能力。它不再依赖“背题”，而是能快速理解陌生任务、自主推演解法，凸显 Google DeepMind 聚焦科研级复杂推理的差异化定位。
薅羊毛教程：如何免费使用 Google 的7款顶级 AI 神器？
Google 免费开放 7 款 AI 工具：NotebookLM（资料研读+音视频摘要）、Gemini（办公协同+深度调研）、Veo（电影感视频生成，无水印）、AI Studio（低代码搭建AI应用）、Stitch（自然语言生成UI设计）、Opal（AI工作流自动化）、Pomelli（营销内容规划）。个人与小团队可覆盖学习、创作、设计、自动化及营销全场景。
Google 是最大威胁 但他们犯了一个致命错误
萨姆·奥特曼指出，Google虽是OpenAI最大威胁，却在2023年犯下关键错误：试图将AI简单“嫁接”到旧有搜索产品上，而非从零重构。他认为真正机会在于围绕AI重做搜索、邮件、办公软件乃至硬件——巨头受制于既有成功，OpenAI反而更灵活。
什么是 Google 技术栈？为何是 OpenAI 不具备的战略优势？
Google技术栈覆盖TPU芯片、Cloud云平台、Gemini等基础模型、AI开发工具及搜索/Gmail等应用，实现从硬件到终端的全栈自控；OpenAI缺乏底层芯片、云基建与海量用户入口，难以复刻其协同效率与规模化落地能力。