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#Google

今日 5 条
5月16日周六
  3. Google DeepMind60

    斯坦福用 Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物

    斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，测试 Google DeepMind 的 Co-Scientist 能否从现有药物文献中找出可重定位治疗肝纤维化的候选药。

    推荐理由：斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化药物，AI 提名的候选在活细胞实验中优于研究者自选。

  5. Google DeepMind88

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 及 Gemini Enterprise 上线。

    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渠道，可据此判断速度与质量的取舍。

5月12日周二
5月6日周三
  1. Google DeepMind76

    Google DeepMind 汇总 AlphaEvolve 一年跨领域落地成果

    Google DeepMind 发布 AlphaEvolve 一年成果汇总，这款由 Gemini 驱动的编码智能体已从试点进入 Google 基础设施核心，用于优化下一代 TPU 设计与缓存替换策略。

    推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，覆盖基因组、电网、TPU 与多家企业应用，可看算法智能体的跨领域边界。

5月2日周六
4月30日周四
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗研究计划

    Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 个案例零关键错误，医生更偏好其回答而非主流证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。

    推荐理由：DeepMind 公开 AI co-clinician 研究计划，给出医生盲评与实时多模态模拟的对比数据，可了解医疗智能体当前能力边界。

  2. Google Research62

    Google Research 科学家使用 ERA 开展科研的四种方式

    Google Research 介绍了科学家使用 Empirical Research Assistance（ERA）开展科研的四个方向。公共卫生方面，团队每周向 CDC 的流感、COVID-19 和 RSV 住院预测项目提交全美各州、最长提前四周的实时预测，在流感与 COVID-19 公开排行榜上处于或接近榜首。

    推荐理由：四个跨领域案例展示了 ERA 从预测到机制发现的具体用法，可了解 AI 辅助科研的落地边界。

4月27日周一
4月23日周四
4月22日周三
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构

    Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把训练任务拆成解耦的计算孤岛并以异步数据流连接，从而隔离局部硬件故障。该架构基于 Pathways 和 DiLoCo，在混沌工程测试中丢失整个 learner unit 后仍能继续训练并重新接入；用 Gemma 4 模型验证时，其基准 ML 性能与传统训练方法持平。

    推荐理由：Google DeepMind 用 Gemma 4 实测了跨数据中心异步训练，读者可了解分布式预训练在带宽与容错上的新解法。

4月21日周二
4月16日周四
4月14日周二
4月13日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力

    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 的对比和仪表读数新能力，可据此判断机器人高层推理的进展。

4月9日周四
  1. Google Research34

    Google Research 发布 ConvApparel：测量并弥合用户模拟器的真实感差距

    Google Research 推出 ConvApparel 数据集，包含超 4,000 段人机多轮对话、近 15,000 轮，用于量化 LLM 用户模拟器与真实人类的真实感差距。该数据集采用双智能体采集协议，将用户随机路由至乐于助人的 "Good" 智能体或刻意不配合的 "Bad" 智能体，并配有逐轮用户满意度等标注。研究同时提出包含群体统计对齐、人类相似度评分与反事实验证三支柱的评估框架。

4月3日周五
4月1日周三
3月31日周二
  1. Google Research68

    Google 发布白皮书：量子计算机破解加密货币椭圆曲线密码所需资源大幅下降

    Google Quantum AI 发布白皮书，称未来量子计算机可能以比此前认知更少的量子比特和门破解保护加密货币的椭圆曲线密码，并给出针对 ECDLP-256 的两套 Shor 算法量子电路。

    推荐理由：Google Quantum AI 给出破解 ECDLP-256 的最新量子资源估算，并公开其负责任披露流程，可供关注后量子迁移节奏的读者参考。

3月25日周三
  2. Google Research62

    Google 发布 TurboQuant 等三种向量量化算法，KV cache 压缩至 3 bit 且无精度损失

    Google Research 发布 TurboQuant 压缩算法，并配套提出 QJL 与 PolarQuant，用于解决向量量化中的内存开销问题，三篇工作将分别亮相 ICLR 2026 和 AISTATS 2026。

    推荐理由：Google 提出 TurboQuant 等三种向量量化算法，在 KV cache 压缩与向量搜索上给出可复用的精度与内存权衡方案。

  3. Google Research31

    Google Research 推出 S2Vec：用自监督嵌入学习城市建成环境

    Google Research 发布 S2Vec，一个自监督框架，通过 S2 Geometry 分区与特征栅格化将建成环境转为多层图像，再用掩码自编码（MAE）学习通用嵌入向量。在 US-wide 人口密度、收入中位数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表现普遍优于单一模态；但在树冠覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。

3月18日周三
3月17日周二
3月12日周四
  2. Google Research60

    Google 推出 Groundsource：用 Gemini 把新闻报道转为灾害数据

    Google Research 推出 Groundsource，一种用 Gemini 从非结构化新闻中提取灾害历史数据的方法，并发布首个开放数据集，包含 2000 年至今 150 多个国家的 260 万条城市山洪记录。

    推荐理由：Google 用 Gemini 从 80 种语言新闻中抽取洪水事件，其人工核验准确率与覆盖范围可供评估 LLM 做数据抽取的可行性。

  3. Google Research66

    Google 与 BIDMC 开展对话式诊断 AI 真实临床可行性研究

    Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究，让 AMIE 在门诊初级保健就诊前与患者进行文本问诊，由医生通过视频实时监督。

    推荐理由：Google 与 BIDMC 首次在真实门诊流程中前瞻性部署对话式诊断 AI，给出了安全事件、诊断一致性与医患反馈的具体数据。

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