O Google DeepMind tornou o Gemini 4 Carbon disponível para desenvolvedores, empresas.
Por que ler: O texto detalha preço por token, benchmarks próprios e de terceiros e resultados de segurança do Carbon, permitindo comparar custo e desempenho com o Argon já disponível.
A NVIDIA está contribuindo com o OpenShell, runtime open source para proteger e governar agentes autônomos, para a Cloud Native Computing Foundation (CNCF), onde será um projeto Sandbox.
O Google DeepMind apresentou o Gemini Robotics 2.5, seu modelo visão-linguagem-ação mais capaz até agora.
O Google DeepMind apresentou o AlphaProof Code, um framework agêntico que combina especialistas humanos e agentes de IA para verificação formal de software.
O Google Research apresentou o AI-PPG-ACC-HTN, um sistema multimodal de IA que detecta sinais de hipertensão a partir de sensores de smartwatch, sem necessidade de calibração com manguito.
O Google Research apresentou o Agile Deliberation, um framework que trata a criação de classificadores subjetivos como uma conversa iterativa entre humano e IA.
O Google DeepMind mostrou como o Google Antigravity, com as novas Cheminformatics Skills, acelera fluxos de descoberta de fármacos.
O Google DeepMind vai disponibilizar o PlanAssist, ferramenta de IA para análise de pedidos de planejamento, a mais 12 conselhos locais da Inglaterra, elevando o total para 15.
Por que ler: O texto informa a expansão do PlanAssist para mais 12 conselhos e os resultados do piloto, com redução de até 58% no tempo de avaliação de pedidos.
O Google DeepMind anunciou o Gemini 4 Carbon, seu modelo mais forte, com foco em cibersegurança e tarefas agênticas de longa duração.
Por que ler: O anúncio detalha o Gemini 4 Carbon em benchmarks de cibersegurança e tarefas agênticas de longa duração, além de restringir o acesso inicial a defensores cibernéticos.
O Google Research apresentou o framework sleep, que alterna fases ativas de interação com fases offline de consolidação de memória para permitir que LLMs aprendam continuamente sem esquecimento catastrófico. O método usa expansão de parâmetros com MoE, destilação de conhecimento e um estágio de sonho com seleção aleatória de especialistas e refinamento por RL. Nos testes, manteve queda de desempenho próxima de zero em tradução contínua para línguas não vistas, escalou até 10M tokens no BABILong e alcançou 48,9% em tarefa única e 46,2% em CPT no SQuAD, além de 79,2%, 69,0% e 46,1% em AIME 24/25 e HMMT 25.
Por que ler: O texto detalha o mecanismo de consolidação e sonho do framework e reporta ganhos em tradução contínua, contexto longo e raciocínio matemático, com comparação a baselines como SFT e GRPO.
O Google Research relatou na IDWeek 2026 como seus modelos de imagem médica chegaram à prática no rastreamento de tuberculose.
Por que ler: O texto detalha a trajetória de um modelo de raio-X do Google Research até ferramenta certificada em seis países, com números de implantações e abertura de pesos do MedGemma.