跳到正文

#Google

今日 6 条
6月25日周四
  1. Google Research22

    Google 用线性弹性缓存优化云成本:Spanner 内存用量降 15.5%

    Google Research 提出线性弹性缓存,把页面淘汰建模为滑雪租赁问题,用轻量机器学习动态调整缓存大小。在 Spanner 生产环境测试数月后,内存用量降低 15.5%,缓存未命中仅增加 5.5%,总拥有成本(TCO)降低约 5%,实际 I/O 成本影响仅 0.5%。该方法用浅层决策树预测页面 TTL,并已在 CIDR 发表。

6月23日周二
6月17日周三
6月16日周二
  1. Google DeepMind60

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用纵深防御保障 AI 智能体安全

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于在 Google 内部构建和管理高级 AI 的框架,采用纵深防御思路,在模型对齐之外增加系统级安全层,即使对齐不完美也能提供保障。

    推荐理由:DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap,给出把智能体当作潜在内部威胁的分级防护思路,可了解前沿实验室如何做系统级安全。

6月13日周六
  1. Google Research34

    Google Research 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题

    Google Research 公布两项皮肤健康 AI 研究:一项发表于 JAMA Dermatology 的大规模调查中,2345 名参与者使用 AI 工具后尝试命名皮肤状况的比例超 62%(对照组 41%),命名准确率 23%,接近对照组 8% 的三倍。但 AI 组在判断下一步就医建议上未获统计显著提升,且比对照组更易给出不够紧急的建议(30% vs 27%)。

6月11日周四
6月10日周三
6月9日周二
6月8日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 公布塞拉利昂 AI 学习试验结果

    Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果,使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差,约相当于 1.2 至 1.7 年的常规学习进度,八周内完成。

    推荐理由:原文给出塞拉利昂随机对照试验的量化结果与教师主导的实施细节,可了解 AI 辅助教学的实际效果与局限。

6月5日周五
  1. Google Research60

    Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上线 Agentic RAG 跨语料检索

    Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上推出由 Agentic RAG 驱动的 Cross-Corpus Retrieval 公开预览版,通过 Orchestrator、Planner、Query Rewriter、Search Fanout 与 Sufficient Context Agent 等角色协作处理多源多跳查询。

    推荐理由:Google 公布 Agentic RAG 的充足上下文机制与跨语料检索数据,可据此判断多源多跳检索的落地方式。

6月4日周四
5月29日周五
5月28日周四
  1. Google Research34

    Google 推出零信任聚合的隐私分析方案

    Google 为隐私分析服务提出零信任聚合方案,将新型单次消息加密聚合协议与 TEE 结合,使设备无需多轮在线交互即可提交数据。该设计保证 Google 只能获得群体的匿名聚合洞察,原始数据即使在硬件保护范围内也不会被暴露或重建,未加密数据仅在聚合匿名化后的最终阶段于设备外处理。

5月22日周五
5月20日周三
  1. Google Research78

    Google 发布 ERA 科研工具并开放 Computational Discovery

    Google 发布 Empirical Research Assistance(ERA),一个用 Gemini 编写和优化科学代码的研究工具,相关论文今日发表于 Nature,并开始通过 Gemini for Science 向全球科学家开放。

    推荐理由:Google 公开 ERA 在 Nature 的评测结果与八篇应用论文,读者可据此判断 AI 写科学代码的实际边界。

5月19日周二
5月18日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 为 Project Genie 加入 Street View 真实地点生成能力

    Google DeepMind 在实验性原型 Project Genie 中上线 Street View 真实影像锚定能力,用户可选取美国境内地点并搭配风格与角色描述生成可交互世界。该能力由 Maps Imagery Grounding 驱动,目前仅支持美国地点,并随 Project Genie 逐步向全球 Google AI Ultra 200 美元订阅用户(18 岁以上)开放。

    推荐理由:Project Genie 接入 Street View 真实影像,读者可了解世界模型如何用真实地点锚定生成环境。

5月17日周日
  1. Google DeepMind62

    Google 将 SynthID 与 C2PA 内容验证扩展到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel

    Google 宣布扩展内容透明度与验证工具,把 SynthID 验证从 Gemini 应用扩展到 Search,并将在未来几周进入 Chrome;该验证功能此前已在全球被使用 5000 万次。

    推荐理由:Google 把 SynthID 与 C2PA 验证铺到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel,读者可了解内容溯源工具的实际覆盖范围。

5月16日周六
  1. Google DeepMind34

    剑桥大学教授用 Google DeepMind Co-Scientist 寻找新发传染病的分子开关

    剑桥大学教授 Clare Bryant 使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播引发脓毒症的分子开关,该工具从她已发表的基金申请中生成并排序假说,并优先锁定了一个她此前未关注的蛋白质。加入未发表数据后,假说逐步细化到具体氨基酸,团队正构建含氨基酸突变的细胞系进行验证。Bryant 称,原本需两到三年的实验工作,如今有望在六个月内完成。

  2. Google DeepMind22

    Google DeepMind Co-Scientist 如何助力 Calico 衰老研究

    Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现并生成可验证假设。在整合应激反应(ISR)研究中,该工具帮助团队提出代谢调控 ISR 的新假设,并协助优化实验设计、随结果迭代输入新信息,相关实验已产生新发现,团队计划发表结果。

  3. Google DeepMind50

    Google DeepMind Co-Scientist 助力发现肝纤维化再利用药物

    斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 筛选肝纤维化再利用药物,其提出的 3 个候选中有 2 个在活体人类肝细胞测试中阻断纤维化并促进肝细胞再生,而 Peltz 自己挑选的 2 个药物均无效。表现最突出的是抗癌药 vorinostat,阻断了 91% 可驱动肝疤痕的损伤反应。相关研究已发表于 Advanced Science。

  4. Google DeepMind66

    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:通过飓风 Melissa 的实战案例,展示 AI 天气模型在路径与强度双预测上的表现及官方机构的验证结论。

  5. Google DeepMind87

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash,主打智能体与编码能力,即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 等渠道开放。

    推荐理由:官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的成绩和开放渠道,可据此判断其速度与成本定位。

5月12日周二
5月6日周三
  1. Google DeepMind71

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

    Google DeepMind 回顾 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果,称其已从试点成为 Google 基础设施的核心组件,用于优化下一代 TPU 设计并发现更高效的缓存替换策略。

    推荐理由:汇总 AlphaEvolve 一年来在基因组、电网、量子物理与 TPU 设计等领域的落地数据,可看到编码智能体跨领域应用的具体边界。