10月16日，谷歌DeepMind宣布与Commonwealth Fusion Systems（CFS）合作，利用AI技术加速核聚变能源研发。核聚变需在超一亿摄氏度下稳定等离子体，DeepMind此前已用深度强化学习控制托卡马克装置磁体，开发了开源模拟器TORAX。CFS正在美国波士顿建造SPARC紧凑型托卡马克装置，目标是实现“能量净增益”，预计2026年完工。双方合作聚焦三大领域：通过TORAX运行虚拟实验优化方案、利用AI探索高效操作场景、开发实时AI控制系统管理热负荷，确保设备安全运行。这一合作为核聚变能源的可行性验证带来新希望。

2025年10月，前Anthropic高级研究科学家姚顺宇宣布跳槽至谷歌DeepMind，继续从事AI研究。姚顺宇于9月19日离开Anthropic，并在10天后正式加入DeepMind。他曾参与Anthropic强化学习基础团队的组建及Claude 3.7和4系列的核心研发。姚顺宇表示，离职原因包括与Anthropic价值观的根本分歧（占40%），以及内部其他未公开因素。他强调，Anthropic对中国科研者及中立员工态度不友好，导致他无法继续留任。姚顺宇原为理论物理学者，博士后阶段转向AI研究，认为AI领域虽混沌但充满发展潜力。他的职业转型被视为清华物理系学霸的跨界典范。值得一提的是，另一位同名清华校友姚顺雨近期也从OpenAI离职，两位“Shunyu Yao”均在AI领域持续探索新边界。

DeepMind率先提出CoF：视频模型的“思维链” DeepMind最近提出了一种新概念——帧链（CoF，chain-of-frames），类比语言模型中的“思维链”（CoT）。这一概念首次出现在其最新论文《Veo 3》中。研究发现，逐帧生成视频的过程类似于语言模型的链式推理，而“帧链”则让视频模...

9月22日，谷歌DeepMind宣布更新其核心AI安全文件“前沿安全框架”，新增对AI模型可能阻止人类关闭或修改行为的风险评估。新版框架引入“说服力”类别，关注模型可能通过强大操控能力改变用户信念与行为的潜在威胁，称其为“有害操控”。DeepMind正通过人类参与实验开发新评估体系以应对这一风险。该框架每年至少更新一次，标注新兴威胁为“关键能力等级”。相比之下，OpenAI曾在2023年推出类似框架，但今年早些时候移除了“说服力”相关风险类别。

2025年，DeepMind CEO哈萨比斯在最新访谈中探讨了AGI（通用人工智能）的未来发展及其潜在影响。他预测，若未来十年内实现完全AGI，将开启科学的黄金时代，带来能源、健康等领域的革命性突破。目前AI系统仍存在局限性，如缺乏真正的创造力和博士级通用智能，但DeepMind正通过混合模型与多模态系统推进研究。他还提到Nano Banana等工具展示了AI的一致性与创意潜力，而Genie世界模型则能实时生成物理交互场景，展现对世界规律的深度理解。此外，哈萨比斯主导的Isomorphic Labs正利用AlphaFold技术加速药物研发，目标是将研发周期从数年缩短至几周。他认为AI的能源消耗问题可通过技术创新缓解，并强调AI将在应对气候变化等方面发挥巨大作用。

谷歌DeepMind、LIGO和GSSI合作开发的Deep Loop Shaping技术，利用AI显著提升了引力波探测的低频降噪能力，登上《Science》期刊。该技术将10-30Hz频段噪声降低至传统方法的1/30，部分子频段甚至达1/100，突破量子极限，并将LIGO观测距离从1.3亿光年扩展至1.7亿光年，可观测宇宙体积增加70%。在2024年3月的GW240312事件中，成功识别比传统阈值低15%的微弱信号。研究合作者Jan Harms教授称，新技术还能提前预警宇宙碰撞事件。值得一提的是，LIGO项目三位诺奖得主之一的雷纳·韦斯教授于2025年8月25日逝世，享年93岁，其贡献为引力波探测奠定了基础。

2024年诺贝尔化学奖得主、DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯预测，AI将大幅缩短新药研发周期至一年以内，可能仅需几个月。他指出，AI技术正加速药物研发，降低成本并更快应对医疗危机。其领导的Isomorphic Labs专注于癌症和免疫疾病治疗，已与礼来、诺华等制药巨头合作，靶点研究从3个扩展到6个。尽管尚未有AI设计药物完成临床试验，但公司称已取得“首批验证成果”，并计划推出更先进的AlphaFold模型，用于理解蛋白质相互作用及其他内容。Isomorphic Labs今年初完成6亿美元融资，目标成为千亿美元级企业。

2025年8月，谷歌DeepMind团队在最新开发者节目中展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，该模型具备原生图像生成与编辑能力，支持多轮对话式场景一致性操作，堪称图像生成领域的革命性突破。其亮点包括创意解读模糊指令、文本渲染改进及复杂任务的交错生成机制，适用于家居设计、人物OOTD等场景。团队核心成员包括Logan Kilpatrick、Kaushik Shivakumar、Robert Riachi、Nicole Brichtova和Mostafa Dehghani，他们在AI、多模态学习等领域有深厚积累。相比专注文本到图像的Imagen，Gemini更适合复杂多模态任务，未来目标是迈向通用人工智能（AGI）。

谷歌DeepMind推出AlphaEarth Foundations（AEF）模型，实现高精度绘制地球，为科学家提供近乎实时的观测能力。该模型整合PB级多源数据，如光学卫星图像、气候模拟等，解决数据过载和标注不足问题，生成通用地理空间表示，支持按需创建地图。AEF通过时空精度编码器和多源信息融合技术，实现时间连续建模与高效存储，其嵌入向量仅64字节，存储需求为其他系统的1/16。目前，联合国粮农组织、哈佛森林等超50个组织已应用其卫星嵌入数据集，用于生态监测与资源管理。AEF在土地覆盖分类等任务中表现卓越，准确率达0.82，显著优于传统方法。巴西MapBiomas团队正利用其研究亚马逊雨林变化。网友称AI模型正成为公共基础设施。论文与参考链接已公开。

2025年7月，谷歌DeepMind团队在IMO（国际数学奥林匹克竞赛）中斩获金牌后，公开晒出团队大合照，并圈出每位成员的联系方式，引发广泛关注。这一举动被外界解读为对Meta（小扎）此前挖角行为的回应与‘挑衅’。此前，Meta迅速挖走了谷歌IMO团队中的三名核心华人成员，但这三人并未出现在合照中。团队负责人Thang Luong透露，来自山景城、纽约、新加坡等地的核心成员在伦敦总部集结，进行了一周的冲刺训练，最终完成对模型Gemini Deep Think的巅峰优化。团队成员包括多位顶尖科学家，如Yi Tay、Quoc Le等，他们在数学推理与代码生成等领域取得突破性进展。此次公开合照和名单不仅展示了谷歌的信心，也引发了行业对人才争夺战的新一轮关注。