„Google“ pradėjo visuotinį „skills“ funkcijos diegimą „Gemini“ pokalbių programėlėje – tai leidžia asistentui pasikartojančias pokalbio instrukcijas paversti pakartotinai naudojamais trumpiniais, kuriuos jis automatiškai paleidžia, kai įvedamas atitinkamas užklausos tipas. Vartotojai gali derinti kelis „skills“ vienu metu sudėtingesnėms užduotims, pavyzdžiui, kartu pritaikant pageidaujamą rašymo stilių ir įmonės formatavimo taisykles. „Google“ planuoja, kad „skills“ ateityje pakeis dabartinę „Gems“ funkciją, o esami „Gems“ bus automatiškai konvertuojami į „skills“, kai ši funkcija bus nutraukta. Kol kas funkcija veikia tik 18 metų ir vyresniems vartotojams, platesnis prieinamumas numatytas vėliau.
„Google Cloud“ TPU inžinerių komanda kartu su Ai2 nuo nulio atkūrė „Olmo 3 7B“ modelio pre-treniravimą naudodama MaxText — „Google“ JAX/XLA treniravimo karkasą, veikiantį TPU įrenginiuose vietoje originalaus Ai2 PyTorch/GPU sprendimo. Jie pasiekė sutapimą su Ai2 paskelbtais rezultatais ne tik treniravimo nuostolio kreivėje, bet ir keturiose nepriklausomose atskirtų (held-out) vertinimo plotmėse per visą ~5,93 trilijono žetonų, 1,41 mln. žingsnių 1 etapo treniravimą bei 2 etapo „annealing“ fazę. Šio darbo metu jie perkėlė į MaxText neįprastą „Olmo 3“ architektūrą (pertvarkytą normalizavimo bloką, QK-norm, 3:1 slankaus/globalaus dėmesio santykį) ir aptiko duomenų kraunimo klaidą, kuri tyliai „pagražino“ rezultatus dėl įsiminimo, o ne tikro mokymosi.
Google inžinieriai aprašo, kaip jie įgyvendino retą (sparse) erdvinio-laikinio dėmesio (attention) skaičiavimą vaizdo difuzijos modeliams TPU v6e lustuose, paversdami teorinį Sparse VideoGen (SVG) metodo retumą realiu aparatinės įrangos pagreičiu. Per kelis branduolio optimizavimo etapus (plytelių specializaciją, dydžio derinimą ir kaukės suderinimą su plytelėmis) jie sumažino dėmesio skaičiavimo laiką nuo 96,37 ms (naivus retas variantas) iki 32,76 ms – tai 2,40 karto greičiau nei tankus Splash Attention viename TPU v6e luste, naudojant 75,6 tūkst. token, 10 galvų ir 128 galvos dimensiją.
„Google Cloud“ viešosios peržiūros režimu pristatė nuotolinį MCP serverį, suteikiantį AI agentams prieigą prie gcloud ir bq komandinės eilutės įrankių per du įrankius: run_gcloud_command ir run_bq_command. Serveris veikia izoliuotoje, tinklo apribojimais apsaugotoje smėlio dėžėje „Google Cloud“ infrastruktūroje, todėl agentams nereikia diegti ar palaikyti vietinių CLI dvejetainių failų. Autentifikacija vyksta per Agent Identity, OAuth 2.0 ir IAM, integruojama su Model Armor apsauga nuo prompt injection, palaikomas Cloud Audit Logging visiškam matomumui.
Google paskelbė, kad „Antigravity SDK“ dabar palaiko agentinių darbo eigų vykdymą lokaliai ir neprisijungus prie interneto, pradedant „Gemma 4 26B A4B“ modeliu per „Google AI Edge“ „LiteRT“. Kūrėjai gali kurti agentus, veikiančius visiškai įrenginyje, be debesijos API kaštų ar priklausomybės nuo interneto. Google taip pat pademonstravo hibridinį „Architect-Builder“ modelį, kai debesijos modelis („Gemini 3.8 Flash“) planuoja užduotis, o lokalus „Gemma 4 26B“ modelių pulkas atlieka pagrindinį darbą, neišsiunčiant šaltinio kodo į debesiją.