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Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，定位为可直接在笔记本电脑上运行智能体式多模态能力的模型，介于轻量 E4B 与 26B MoE 之间，内存占用更小，是其中等规模模型中首个支持原生音频输入的。文章称其采用无多模态编码器的统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干，并提到 Gemma 4 系列累计下载量已超过 1.5 亿次。
Measuring the impact of learning with AI in Sierra Leone and beyond
这篇文章由 Zoubin Ghahramani 发布，日期为 2026 年 6 月 9 日，属责任与安全类别。文章公布了一项与 Fab AI 合作、并获塞拉利昂教育部支持的随机对照试验结果与技术报告。试验历时八周，评估 Gemini 的 Guided Learning 功能对塞拉利昂洛科港区 12 所学校、1763 名初中学生数学学习进展的影响。文中引述该国教育部长的话，并说明该预先注册试验的结果表明 AI 可作为教学伙伴，补充而非取代教师。
DiffusionGemma: 4x faster text generation
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次性生成整块文本，而非逐 token 顺序生成，据称在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。该模型为 26B MoE 结构，以 Apache 2.0 许可证发布，面向研究速度敏感、交互式本地工作流（如行内编辑、快速迭代）的研究者和开发者。
Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber
Google 发布三款 Gemini 新模型，面向构建生产级 AI 智能体的开发者，强调 token 效率、低延迟和可靠性。文中称 3.6 Flash 在编码、知识工作和多模态方面表现更好，按 Artificial Analysis Index 输出 token 用量较 3.5 Flash 减少 17%，在部分基准上降幅可达 65%；3.5 Flash-Lite 定位最快、最经济的 3.5 级模型，约每秒 350 个输出 token；3.5 Flash Cyber 则在 CodeM 相关语境中介绍。
Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，称其为驱动下一代可适应机器人的智能层，支持智能全身控制、精细灵巧操作和多机器人协作。文章指出多数机器人仍依赖预编程或遥操作，难以自主学习、适应不可预测环境，并提到该模型让机器人对每个动作进行推理以完成多种任务。
Running Codex safely at OpenAI
OpenAI 于 2026 年 5 月 8 日发布的安全类文章，说明 OpenAI 在真实工作流中如何治理编程智能体 Codex，涉及沙箱、审批、网络策略和面向智能体的遥测等控制手段与边界。内容面向关注安全合规采用编程智能体的团队。
What Parameter Golf taught us about AI-assisted research
OpenAI 于 2026 年 5 月 12 日发布的研究文章，回顾名为 Parameter Golf 的开放机器学习挑战：该活动吸引 1000 多名参与者、2000 多份提交，在严格约束下探索 AI 辅助机器学习研究、编程智能体、量化与新型模型设计。文中还设有“技术印象”和“纪录赛道”等小节，分享相关经验。
Building a safe, effective sandbox to enable Codex on Windows
OpenAI 技术人员 David Wiesen 于 2026 年 5 月 13 日撰写的文章，讲述团队如何为 Windows 上的 Codex 构建安全有效的沙箱，实现受控的文件访问和网络限制。文中介绍了 Codex 通过 CLI、IDE 扩展或桌面应用在开发者电脑上运行、默认以真实用户权限运行的情况，以及默认模式对读文件、写工作区文件和无网络访问的约束方式。适合关心编程智能体安全与工程实现的读者。
An OpenAI model has disproved a central conjecture in discrete geometry
这是 OpenAI 于 2026 年 5 月 20 日发布的文章，介绍一个内部 OpenAI 模型在平面单位距离问题上取得突破。该问题由 Paul Erdős 于 1946 年提出，问的是在平面放置 n 个点时最多有多少对点恰好相距 1。文中称，长期以来人们认为“方格”构造基本最优，而该模型推翻了这一猜想，给出了一族无穷多的构造，文章将其称为 AI 驱动数学的一个里程碑。
Advancing content provenance for a safer, more transparent AI ecosystem
OpenAI 于 2026 年 5 月 19 日发布的安全类文章，介绍其通过 Content Credentials、SynthID 以及一个早期公开的验证工具推进 AI 生成内容的溯源，帮助人们了解 AI 生成内容的来源。文中还涉及通过符合 C2PA 标准构建信任生态等内容。
Cisco and OpenAI redefine enterprise engineering with Codex
OpenAI 于 2026 年 5 月 27 日发布的案例文章，介绍 Cisco 大规模部署 Codex 的情况，包括推进 AI 原生开发、加速 AI Defense 相关工作以及自动化缺陷修复。文中列出 Cisco 企业规模、行业与所用产品（API、Codex）等信息，并提到超过 95% 的新增 AI 相关工作由 Codex 参与等结果数据。
Building self-improving tax agents with Codex
2026 年 5 月 27 日发布的文章，作者包括 Thrive Holdings 与 OpenAI 的技术人员，讲述 Thrive Holdings 与 OpenAI 合作，为 Crete 的会计师共同开发税务 AI（Tax AI）的过程。文章围绕如何将从业者经验与由 Codex 驱动的循环结合，实现申报自动化、提升准确度并加快工作流程，并讨论了用评估基础设施和真实环境构建可自我改进智能体的做法。