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Google DeepMindは2026年3月26日、会話型AIが感情を悪用したり、人を有害な選択へ誘導したりする可能性を扱う新研究を公開した。英国・米国・インドの1万人超が参加した9件の研究をもとに、harmful AI manipulationを測定する初のempirically validated toolkitを構築したという。

Google DeepMindは2026年3月26日、Gemini 3.1 Flash LiveがGoogle AI StudioのLive APIでpreview提供されると発表した。Googleブログによれば、このモデルはリアルタイムvoice・vision agent向けで、noisy環境でのtool triggeringを改善し、90超の言語でmultimodal会話を扱える。

Google DeepMindとAgile Robotsは2026年3月24日、Gemini Robotics foundation modelsとAgile Robotsのhardwareを組み合わせ、industrial environment向けのreasoning robotを開発すると述べた。最初の焦点は、scaleとreliabilityが重要なmanufacturingなどの高付加価値automation use caseだ。

Google DeepMindは2026年3月12日にXで、AlphaGo 10周年の podcast を紹介し、ゲームで磨いたAI手法が scientific discovery へつながっていると強調した。この post は3月10日の DeepMind 公式記事と連動し、biology、mathematics、algorithms へ広がる技術の系譜を改めて打ち出している。

Google DeepMindは2026年3月17日、AGI進捗を評価するためのcognitive frameworkを公開した。単一のbenchmark scoreではなく、人間の認知能力を分解したcapability profileで議論しようとする提案だ。

Google DeepMindは2026年3月17日、AGIへの進捗を評価するための新しいcognitive scienceベースのframeworkを公開し、それを実用benchmarkへ落とし込むためのKaggle hackathonを開始した。10のcognitive abilityを定義し、human baselineとの比較を推奨し、community-built evaluationに総額20万ドルの賞金を設定している。

Google DeepMindはXで、賞金総額20万ドルのKaggle hackathonを立ち上げ、AI向けの新しいcognitive evaluationを募集すると発表した。リンク先のGoogle記事は、この取り組みが単一benchmarkではなく、10のcognitive ability全体でAGIの進捗を測るより大きな枠組みの一部だと説明している。

Google DeepMindはXで、EMBL-EBI、NVIDIA、ソウル大学と協力し、AlphaFold Databaseに数百万件のAI-predicted protein complex structuresを追加すると発表した。AlphaFoldを単一protein予測からprotein interactions研究のための公開基盤へ拡張する動きとして注目される。

Google DeepMindはXで、Gemini Embedding 2をGemini APIとVertex AIでpreview提供すると発表した。Gemini architectureベース初のfully multimodal embedding modelとして、text・image・video・audio・documentsを横断するretrieval基盤を狙う。

Google DeepMindはFebruary 11, 2026、Gemini Deep Thinkがexpertの監督下でmathematics、physics、computer scienceの実研究課題を扱い始めたと発表した。今回の主張は、2本の新論文、Aletheiaというresearch agent、そして数学・algorithms・optimization・economics・cosmic-string physicsにまたがる事例とともに提示されている。

Google DeepMindは2026年3月3日、XでGemini 3.1 Flash-Liteを発表した。公式ブログではpreview提供、入力1M tokensあたり$0.25・出力1M tokensあたり$1.50の価格、低遅延志向の設計が示されている。

Google DeepMindは2026年3月3日（UTC）のX投稿でGemini 3.1 Flash-Liteを公開し、Gemini 3シリーズで最もコスト効率が高いモデルだと説明した。Google公式記事は価格、速度指標、AI Studio/Vertex AIでのプレビュー提供を明示している。