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前脚OpenAI刚把Erdős 80年猜想推翻，数学家们的惊呼声还没落地。紧接着，Google DeepMind发布了一个全新AI数学智能体——AlphaProof Nexus。它一出手，就干掉了9道悬而未决几十年的Erdős开放问题。其中最古老的那个，悬了整整56年！
Google把科学研究的三个核心瓶颈：假设生成、计算发现、文献洞察拆解为三个可由AI深度辅助的模块，并同日发表两篇Nature论文，为假设生成和计算发现两大环节提供支撑。
这不是科幻小说，而是 METR（模型评估与训练研究组织）联合Anthropic、Google、Meta和OpenAI 进行内部红队测试后，发布的首份《前沿风险报告》中披露的真实案例。这是四大巨头第一次允许第三方深入测试他们内部最强、可访问完整思维链（CoT）的模型，并开放非公开的对齐与控制信息。
昨天，想必大家都被 Google IO 大会刷屏了。
很多人知道，苹果 Vision pro 是 VR 眼镜的市场标杆产品，Meta和Google都曾大举进军AI眼镜，但鲜有人知的是，2025年冲到北美第一的 XR 眼镜，是一家很低调的公司——VITURE。
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。
那就是，OpenAI官宣选择与Google合作，接入Google SynthID，完善AI图片检测链路，然后推出了一个AI图片检测的工具，来强化内容溯源，尽可能用最低的成本，让每一张AI生成的图片，都可以被识别出来。
刚刚，Google开完了他们的产品发布会。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
2026年5月13日，作为每年 Google I/O 的前哨站，同时也是关于最重要的部分——安卓的独立发布会，The Android Show在线上开幕，揭开了 2026 年 Google 在 Android 领域全系产品阵容的新品发布阵容。