OpenAI 发布 722 篇数学论文，解决 500 个顶级开放问题中的 90 个
OpenAI 发布内部 Navier-Stokes 模型的 722 篇数学论文，解决了 500 个顶级开放数学问题中的 90 个，包括准黎曼猜想等重要成果。每个结果平均只需 3 小时 ChatGPT Pro 推理计算，被 Anthropic 评价为"数学史上最重大时刻"。模型本身尚未开源，成果已公开于 GitHub 仓库。
Latent SpaceAI 评分2929 Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发布开源端侧多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，740M 参数，支持文本、代码、图像、视频和音频统一嵌入。8K token 上下文窗口，可在 Google Pixel 11 Pro 等端侧设备上以约567MB内存运行。代码性能较上一代提升9.92分，支持维度截断节省存储，Apache 2.0 许可，权重已上线 Hugging Face。
推荐理由：Google DeepMind 官方发布端侧多模态嵌入模型，参数仅7.4亿却支持文本/代码/图像/音频/视频统一嵌入，适合本地隐私场景。
The DecoderAI 评分7171 Google 发布 Nano Banana 2.1 图像模型，价格减半
Google 发布 Nano Banana 2.1 图像生成模型，价格相比上一代约减半，1K 图像从 6.70 美分降至 3.36 美分，4K 图像从 15.10 美分降至 7.56 美分。该模型基于 Gemini 3.6 Flash，在视觉质量、文字渲染、角色一致性等方面有全面提升，已接入 Google Search、Gemini App、AI Studio 等产品。
The DecoderAI 评分5959 Google 发布 EmbeddingGemma 2：740M 参数多模态嵌入模型，本地运行可替代数倍体量竞品
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，740M 参数即可在浏览器本地运行，在多项评测中超越两倍体量的竞品模型，代码嵌入基准 MTEB 提升近 10 分至 78.68。模型仅需 191MB 内存，配合 Gemma 4 等小模型可实现离线 RAG 应用，权重已在 Hugging Face 和 Kaggle 开放。