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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のAI数学研究エージェントAletheiaが、FirstProof Challengeで専門数学者が出題した研究レベルの数学問題10問中6問を自律的に解決しました。テレンス・タオらの数学者もその意義を認め、AIを価値ある研究協力者と評価しています。

Google DeepMindがGemini Flashベースの新画像生成・編集モデル「Nano Banana 2」（Gemini 3.1 Flash Image）をリリース。Proレベルの品質と超高速生成を兼ね備え、リリース直後に画像生成ベンチマーク1位を達成した。

Google DeepMindは2026年2月19日、Gemini 3.1 Proを発表した。ARC-AGI-2で77.1%のverified scoreを示し、開発者・企業・一般ユーザー向けに同時展開すると説明している。

Google DeepMindは2026年2月26日（UTC）のX投稿で、Nano Banana 2が指示文からデータ量の多いインフォグラフィックや教育図を生成できると説明した。Geminiの知識とWeb検索情報の活用も示した。

Google DeepMindは2026-02-25のXスレッドでProject Genieを紹介し、world model解説Q&Aへ誘導した。要点は、world modelをagent行動に応じて環境状態を予測するシミュレーターとして位置づけた点にある。

Google DeepMindは欧州ロボティクス企業向けAcceleratorの募集を開始した。2026年2月24日開始・3月25日締切で、採択企業には技術支援や最大35万ドルのCloudクレジット機会が用意される。

Google DeepMindがGemini 3.1 Proをリリースした。前世代比で推論性能が2倍以上向上し、ARC-AGI-2で77.1%、SWE-bench Verifiedで80.6%を達成。18のベンチマーク中12で首位を獲得しながらAPIの価格は$2/$12のまま据え置きとなった。