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#Google

今日 4 条
5月16日周六
  1. Google DeepMind22

    Calico 用 Google Co-Scientist 推进衰老生物学研究

    Google DeepMind 的 Co-Scientist 正被 Calico Life Sciences 用于衰老生物学研究,帮助整合分散发现并生成可验证假设。在整合应激反应(ISR)研究中,Calico 团队借助 Co-Scientist 提出 ISR 受代谢调控的新假设,并优化实验设计、随结果迭代输入信息,实验已产生对 ISR 在健康与疾病中作用有重要意义的新发现,团队计划发表结果。

  2. Google DeepMind38

    Google Co-Scientist 加速肝病机制发现,提出 MASH 组合疗法新假说

    爱丁堡大学团队用 Google Co-Scientist 研究 MASH 肝病,系统整合肝脏生物学与药理学证据,提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的关键分子桥梁,该假说随后经实验验证。团队还借此筛选出可供测试的候选组合疗法,并尝试解释 resmetirom 为何仅对少数符合条件的 MASH 患者有效。

  3. Google DeepMind60

    斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物,两候选成功阻断纤维化

    斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究,测试 Google DeepMind 的 Co-Scientist 能否从已有药物文献中筛选出可重定位治疗肝纤维化的候选药物。

    推荐理由:通过人类专家与 Co-Scientist 候选药物的对照实验,展示 AI 在药物重定位中的实际命中率差异。

  4. Google DeepMind71

    WeatherNext 如何帮助美国国家飓风中心预测飓风 Melissa 登陆牙买加

    Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 天气模型 WeatherNext 帮助美国国家飓风中心提前五天预测飓风 Melissa 将以五级强度登陆牙买加,置信度达 80%,三天前升至接近 100%。

    推荐理由:原文给出 WeatherNext 在飓风 Melissa 中的提前预警细节,读者可了解 AI 天气模型在路径与强度双预测上的实际表现。

  5. Google DeepMind85

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发 3.5 Flash,主打智能体与编码能力,在 Terminal-Bench 2.1 取得 76.2%、GDPval-AA 1656 Elo、MCP Atlas 83.6%,CharXiv Reasoning 多模态理解 84.2%,输出速度是其他前沿模型的 4 倍。

    推荐理由:官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放入口,可据此判断其速度与成本取舍。

5月12日周二
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统

    Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究,推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统,可迭代生成、辩论并演化复杂科学问题的新假设。

    推荐理由:原文披露了多智能体系统的三阶段架构与辩论式排序机制,并给出多个实验室的落地案例,可据此判断 AI 参与科学假设生成的实际边界。

5月6日周三
5月2日周六
4月30日周四
4月27日周一
4月23日周四
  1. Hugging Face Blog62

    如何在 Chrome 扩展中使用 Transformers.js

    Hugging Face 发布教程,讲解如何在 Manifest V3 约束下用 Transformers.js 在 Chrome 扩展中运行本地 AI,并以官方发布的 Gemma 4 浏览器助手扩展为参照。

    推荐理由:以官方发布的 Gemma 4 浏览器扩展为参照,拆解 MV3 下后台托管模型、侧边栏与内容脚本分工的架构取舍。

4月22日周三
4月21日周二
4月16日周四
  1. Google Research42

    Google 提出 Simula:用机制设计从第一性原理生成合成数据

    Google 提出推理优先的合成数据框架 Simula,无需种子数据,将生成过程拆解为全局多样化、局部多样化、复杂化和质量检查四个可控步骤。该框架用 Gemini 2.5 Flash 作教师模型、Gemma-3 4B 作学生模型,在网络安全、法律推理、GSM8k 和 Global MMLU 五个领域各生成最多 512K 数据点,完整系统在所有领域均优于简单基线。

  2. Google Research36

    Google Research 用 AI 合成神经元加速脑图谱绘制,重建误差降低 4.4%

    Google Research 提出神经元形态生成模型 MoGen,通过 PointInfinity 点云流匹配生成合成神经元形状,为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据,使小鼠轴突重建误差降低 4.4%,主要来自合并错误的减少。在完整小鼠脑规模下,这相当于节省 157 人年的手动校对工作。MoGen 已开源,相关论文将在 ICLR 2026 展示。

4月14日周二
4月13日周一
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,增强具身推理与仪表读数

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其推理优先机器人模型的升级版,强化了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取压力表、液位计和数字读数。

    推荐理由:官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比,并说明仪表读数等新能力如何落地机器人巡检。

4月9日周四
4月3日周五
  1. Google Research40

    Google Research 评估 LLM 行为倾向与人类的对齐程度

    Google Research 提出一套框架,用改编自 IRI、ERQ 等心理学问卷的情境判断测试(SJT)评估 LLM 行为倾向与人类共识的对齐程度。对 25 个 LLM 的大规模分析发现两类差距:模型倾向偏离人类标注者共识,以及在无共识时无法覆盖人类意见的分布范围。小模型(<120B)与前沿闭源模型在人类一致同意时接近完美对齐,但共识低于 90% 时对齐率停滞在 80% 出头。

4月2日周四
4月1日周三
3月31日周二
  1. Google Research66

    Google 发布白皮书:量子计算机破解加密货币加密所需资源大幅降低

    Google Quantum AI 发布白皮书,估算未来量子计算机破解保护加密货币的椭圆曲线密码(ECDLP-256)所需的量子资源比此前认为的更少。

    推荐理由:Google Quantum AI 给出破解 ECDLP-256 的最新量子资源估算,并用零知识证明披露漏洞,读者可了解量子威胁与后量子迁移的紧迫性。

3月29日周日
  1. Google DeepMind52

    Google DeepMind 为 AI 时代重新设计鼠标指针

    Google DeepMind 公布 AI 指针的四条交互原则,并展示由 Gemini 驱动的实验性指针演示,用户可通过指向和语音在 Google AI Studio 中编辑图片或查找地点。该指针已开始集成到 Chrome,用户可用指针选中网页内容让 Gemini 处理,Googlebook 也将推出 Magic Pointer。研究团队称这些原则旨在把传达上下文和意图的工作从用户转移到计算机。

3月26日周四
  1. Google DeepMind76

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live 语音模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live,称其为目前质量最高的音频与语音模型,精度更高、延迟更低。该模型在 ComplexFuncBench Audio 上得分 90.8%,在 Scale AI 的 Audio MultiChallenge 上开启 thinking 后得分 36.1%。

    推荐理由:官方给出语音模型在函数调用与长程推理基准上的分数,并说明开发者与普通用户的使用入口。

  2. Google DeepMind60

    Google DeepMind 发布 AI 有害操纵测量工具包与万人实验结果

    Google DeepMind 发布关于 AI 有害操纵的新研究,称其为首个经实证验证的测量工具包,并公开运行同类人类受试者研究所需的全部材料。研究覆盖英国、美国、印度共九项实验、超过 10000 名参与者,聚焦金融与健康等高风险场景,结果显示 AI 在健康话题上的有害操纵效果最弱,且在一个领域的成功无法预测另一个领域。

    推荐理由:Google DeepMind 公开了首个经实证验证的 AI 有害操纵测量工具包,并给出跨英、美、印三国万人实验的关键结论。

3月25日周三
  1. Google Research29

    Google Research 推出 S2Vec:用自监督学习读懂城市建成环境

    Google Research 发布自监督框架 S2Vec,通过 S2 Geometry 分区与特征栅格化,把建筑、道路等建成环境特征转成多层图像,再用掩码自编码(MAE)学习通用嵌入向量。在人口密度、收入等社会经济预测的零样本地理外推任务中,S2Vec 通常是最佳单模型,与图像嵌入做多模态融合后效果普遍优于单一模态;但在树木覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。

3月18日周三