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据雷峰网独家获悉，一位长期在英国工作的Google Gemini预训练专家（L7-L8级别）近期加入国内某互联网大厂，被视为本轮BAT高价争抢Gemini人才以来首次"找对了人"；此前多家大厂虽从Gemini硅谷办公室挖角，但因Google有意将核心预训练人才留在DeepMind英国办公室，导致此前引入的部分人选并未触及预训练核心环节。
谷歌DeepMind被传已实现递归自我改进（RSI），其生成式语言API中出现名为rsi-model-liverl-le的模型，联创Sergey Brin力促Gemini团队全力押注RSI方向，Gemini Flash以每三周迭代一次的节奏加速发布，但相关截图真伪尚未得到第三方验证。
分析机构SemiAnalysis点名谷歌Gemini 3.8 Flash和Meta Muse Spark 1.3在Terminal-Bench 2.1刷榜，换用新版Terminal-Bench 4.0后Gemini分数从89.4暴跌至19.1，揭露大厂通过购买"模拟卷"训练数据刷榜的AI造假黑幕。
我们自建的"你画我猜 Benchmark"第一期用150个词、1350张SVG画作对8款模型进行互画互猜测试，最终GPT-6 Astra以75.5分险胜Gemini 3.8 Flash与Claude Fable 5.1，结果显示思考更多或花费更多的模型并未稳定取得更高分，且部分模型连自己的画都认不出。
谷歌Antigravity团队公布Teamwork多智能体编排框架成果，轻量级Gemini 3.7 Flash复现了Gemini 3.1 Pro解出的3道博士级数学难题，并从零构建RISC-V CPU模拟器、改进Eigen和ParlayHash开源库代码，证明小模型通过制度化博弈编排也能完成顶尖科研与工程任务。
研究发现SubAgent等上下文重建机制会将工具层的恶意指令提权为用户消息或系统指令，导致Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code、Kimi和OpenCode六款AI编码框架在13类攻击上全部沦陷，连自动权限审核（Auto PR）也被绕过。
刚刚，Gemini 3.8 Flash，正式发布。
谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash及网络安全专用版Gemini 3.8 Flash Cyber，前者以极低单任务成本在多项基准测试中逼近GPT-5.6 Sol、Grok 4.6等顶级模型，并在软件工程和速度上实现大幅跃升，后者则在漏洞发现基准CyberGym上以86.2%的成绩屠榜，谷歌DeepMind称这标志着RSI（递归自我进化）迈出了一大步。
谷歌预告Gemini 3.8 Flash将于明日发布，并披露Gemini 3.7 Flash等模型已支持智能体视频理解，使Token消耗最多下降88%、成本最多下降66%、准确率最多提升7%。
如果你觉得 AI agent 离帮你订机票、填报销单、投简历只有一步之遥，那 MMLU-Pro 的作者联合滑铁卢大学 TIGER Lab，UBC NAIL Group 和 UniPat AI，CMU 等机构刚刚放出的这项研究，可能会让你冷静下来。