据 Google DeepMind 在 X 平台发布的信息，Gemini 3 Deep Think 的专项推理能力已升级，面向科学研究与工程问题求解，并展示杜克大学王课题组利用其进行新型半导体材料设计的案例。根据 Google DeepMind 报道，该升级聚焦多步推理与约束优化，可执行基于文献的假设生成、实验规划与参数权衡，用于材料发现与工艺评估闭环。依照同一来源，该实验室将 Gemini 3 Deep Think 用于提出候选材料、评估性能与制造可行性并快速迭代，预期有助于缩短设计周期并提升研发效率，提示企业可在材料筛选、工艺优化与良率提升等环节获得加速效益。

根据Demis Hassabis在X平台上的消息，AI for Science团队在材料研究领域取得了重大进展，彰显了人工智能加速材料发现与创新的能力（来源：x.com/demishassabis/status/1982031487558951232）。此举显示，AI技术正推动科研方式变革，加快新材料的分析、预测和仿真。AI产业相关企业可利用这一趋势，为医药、能源、先进制造等行业开发创新解决方案，实现快速材料创新带来的商业优势。