Google Research 发布博客，介绍把 AI 智能体从计算设计连接到真实湿实验室实验的三个研究项目。VERID 框架基于开源 PyLabRobot 构建实验室工作单元的语义数字孪生，提供实时 3D 状态追踪、秒级虚拟试运行、硬件安全检查与视频动作日志同步记录。
推荐理由：Google Research 公开了三个把 AI 智能体接入湿实验室的项目，其中包含框架设计和闭环实验数据，可以观察自动化科研在物理环境中的实际卡点。
Google 扩展 Earth AI 地理空间推理智能体的实验性早期访问，覆盖 Ask Google Earth 的深度分析更新和面向开发者的 Agent-to-Agent API，Planetary Prediction Engine 也开放预览。
推荐理由：Google 公布地理空间推理智能体的技术报告与合作伙伴实测，并开放早期访问，可据此判断专用工具与前置规划在空间任务中的差别。
Import AI 476 期聚焦三项研究：Scale AI 与 Elorian 发布 Humanity's Sixth Sense 基准，GPT 6 Astra 的 pass@1 仅 53.6，远低于人类 93.1，GLM-5.3-flash 与 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。
Google Research 与 NBER 发表三个月田野实验，133 名专利律师随机获得当时未发布的 Google Labs AI 专利撰写助手（现属 Gemini Notebook）使用权。
推荐理由：三个月专利撰写实验区分了 AI 辅助产出与无辅助判断，为技能培养提供了难得的纵向证据。
Google Research 介绍用 Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）做公共卫生概念验证，将搜索趋势、人口流动、建成环境密度和环境要素压缩为按月更新的地点嵌入向量，无需任务微调即可作为即插即用输入接入现有流行病学模型。
Google 发布 CAPS 研讨会报告，汇集 50 多位学界与业界专家，梳理自主智能体在系统、模型、用户与生态层面面临的隐私和安全挑战。报告以 Contextual Integrity 理论为基础，提出用上下文策略引擎在动作执行前判断信息流与行为是否恰当，并主张结合系统级沙箱、模型级推理和用户控制的多层防护。
Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供完全可验证、可审计的保证。设备上传加密数据时预先授权访问策略并将其发布到公开透明日志 Rekor，密钥管理由 TEE 集群基于 RAFT 实现，仅向符合策略的服务端 TEE 工作负载发放解密密钥。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，将水印技术用于合成生物学，可把不可感知的签名直接嵌入生物代码，并在合成出的实体蛋白质上验证。
推荐理由：读者可以看到水印如何同时写入蛋白质序列与 AlphaFold 3 预测结构，并了解它对 DNA 合成筛查的意义。
Google DeepMind 发表论文，让 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体在共享公告板、私信和知识库的协作环境中求解 Formal Conjectures 数据集的 71 道数学题。