Google Research 提出 PhotoScan：用手机照片估算体成分并预测胰岛素抵抗
Google Research 提出 PhotoScan，一个从普通 2D 手机照片估算体脂率、Android-to-Gynoid 脂肪比（A/G）和内脏与皮下脂肪面积比（V/S）的深度学习框架。
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Berkeley AI ResearchSI 评分4242 K-Search 如何将 CUDA 内核专业知识迁移至 Apple Silicon
K-Search 框架扩展了 MLX 后端，通过结构化翻译层将 CUDA 内核知识自动适配为 Apple Silicon 的高性能内核。该方法在 Apple Silicon 上达到接近专家水平的性能，相比原生 MLX Attention 内核实现 0.97x 加速，并在 Mamba SSM 内核上较社区 mlx-lm 实现获得最高 20x 的 prefill 加速。
Google Research精选SI 评分7171 Google 研究用手机摄像头实现被动心脏健康监测
Google Research 在 Nature 发表研究，提出 PHRM 系统，利用手机前置摄像头在面部解锁后采集 8 秒面部视频，通过端侧深度学习估算心率，与心电图对比的平均绝对百分比误差低于 10%，覆盖所有肤色人群。
推荐理由：Google 用手机前摄在解锁后被动测心率，并公开迄今最大规模手机视频数据集与预训练模型。
Google ResearchSI 评分3232 Google 推出零信任聚合的隐私分析方案，单次消息即可完成安全聚合
Google 发布一套零信任隐私分析方案，将新型单次消息密码学聚合协议与 TEE 结合，使设备无需多轮在线即可提交数据。该方案保证 Google 只能获得匿名化的群体聚合洞察，原始数据即使在硬件保护范围内也不会被解密或重建，TEE 认证则向参与者证明协议按公开代码正确执行。