谷歌DeepMind一支由39岁数学天才Javier Gómez Serrano领导的团队，正利用先进AI技术密研三年，试图攻克200年未解的“纳维-斯托克斯方程”这一千禧年大奖难题。他们通过物理信息神经网络（PINNs）等技术，在相关方程中找到了“自相似爆破解”，有望在未来12-18个月内取得突破，这将深刻改变我们对流体动力学的理解，并加速物理、工程和生物医学等领域的科学发现进程。

谷歌DeepMind推出的AlphaGenome模型在《Nature》上发布，它首次成功将基因组学的多任务统一于一个AI框架，能在一秒内精准识别并预测DNA序列变异及其功能影响。该模型借鉴U-Net和Transformer架构，在处理长达1兆碱基序列的同时，性能全面超越现有方法，在基因表达、剪接等22项基因组任务和24项变异效应预测基准中表现领先，有望极大加速疾病研究和精准医疗的发展。

谷歌DeepMind发布了其首个可完全在机器人本地部署的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device，标志着具身智能从云端依赖向本地自主运行的重大转变。该模型实现了低延迟、高效学习和跨形态泛化能力，并通过开放微调功能和SDK，旨在构建一个开放的机器人“安卓”生态系统，从而推动具身智能在隐私敏感和无网络环境中的应用。尽管其落地仍面临硬件碎片化、数据成本高昂以及在复杂真实世界中保持鲁棒性等挑战，但此次发布为机器人走向更广泛的实际应用奠定了关键基础。