Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 提出一种新架构，把多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在 Pixel 9 和 10 系列上实现开箱即用的加速。
推荐理由：Google 把 MTP 头接到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推测解码如何在内存受限下提速。
论文研究
全部主题值得读的 AI 论文与研究成果：架构创新、训练方法、能力测量与理论进展的精选解读。
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第 21–40 条 · 共 92 条Google Research精选AI 评分6262
OpenAI News精选AI 评分6060 研究者用 OpenAI 推理模型辅助诊断儿童罕见遗传病，新增 18 例确诊
研究者使用 OpenAI 的推理模型辅助诊断罕见疾病，在先前未解决的病例中得出 18 例新诊断。该结果来自 OpenAI 官方发布，正文仅提供摘要，未披露所用模型的具体版本与研究方法细节。
推荐理由：OpenAI 推理模型在未确诊罕见病案例中给出 18 例新诊断，可了解推理模型在医疗诊断场景的落地方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 与 Molecule.one 用 GPT-5.4 驱动的近自主 AI 化学家改进药物化学关键反应
OpenAI 与 Molecule.one 展示了一个使用 GPT-5.4 的近自主 AI 化学家，改进了药物制造中的一项关键反应，推进了药物化学研究。
推荐理由：OpenAI 与 Molecule.one 用 GPT-5.4 驱动的近自主 AI 化学家改进药物合成反应，可了解 AI 在化学研发中的落地方式。
Google DeepMind精选AI 评分6060 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。
Google DeepMind精选AI 评分6262 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。
Google Research精选AI 评分7272 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，利用手机前摄在面部解锁后的数秒内拍摄视频，通过深度学习在后台估算心率和静息心率。
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。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 模型推翻离散几何核心猜想
OpenAI 称其模型解决了 80 年历史的单位距离问题，推翻离散几何中的一个重要猜想，被视为 AI 驱动数学的一个里程碑。
推荐理由：OpenAI 模型推翻离散几何中悬置 80 年的核心猜想，可观察 AI 在数学证明上的进展。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 构建的多智能体 AI 系统，可迭代生成、辩论和演化复杂科学问题的新假设。
推荐理由：原文给出多智能体系统的三阶段架构与多个实验室的落地案例，可了解 AI 参与科学假设生成的具体机制。
Google DeepMind精选AI 评分6262 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 在医生监督下作为护理团队成员与患者交互。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，优于两款医生常用 AI；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关键体格检查上整体仍更优。
推荐理由：DeepMind 公开 AI co-clinician 研究计划，给出医生端与患者端两类评测结果，可了解医疗 AI 当前能力边界。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 科学家使用 Empirical Research Assistance 的四种方式
Google Research 介绍了科学家使用 Empirical Research Assistance（ERA）的四类实践：公共卫生领域，团队每周向 CDC 的流感。
推荐理由：四个跨领域案例展示了 ERA 从预测到机制发现的实际用法，可据此判断 AI 辅助科研的落地边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Granite 4.1 LLM 是如何构建的：IBM 公开五阶段预训练与多阶段 RL 细节
IBM Granite 团队公开了 Granite 4.1 系列稠密 LLM（3B、8B、30B）的完整训练流程，模型在约 15T token 上从零训练，采用五阶段预训练管线，上下文窗口最终扩展至 512K token。
推荐理由：Granite 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节，可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆分为解耦的计算岛屿并在其间异步传输数据，从而隔离局部硬件故障。
推荐理由：Google DeepMind 披露 Decoupled DiLoCo 的异步训练架构，读者可了解跨数据中心训练在带宽与容错上的取舍。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 提出 ReasoningBank：让智能体从成功与失败经验中学习
Google Research 在 ICLR 论文中提出 ReasoningBank，一种从成功和失败经验中蒸馏高层推理模式的智能体记忆框架，代码已开源。
推荐理由：论文给出 ReasoningBank 的记忆蒸馏机制与 WebArena、SWE-Bench-Verified 上的成功率与步数变化，可据此判断智能体记忆方向的做法差异。
Google Research精选AI 评分6666 Google Quantum AI 发布白皮书：披露量子计算机破解加密货币加密的资源估算
Google Quantum AI 发布白皮书，给出破解 256 位椭圆曲线离散对数问题（ECDLP-256）的更新资源估算：两个 Shor 算法量子电路分别使用不到 1。
推荐理由：Google Quantum AI 给出破解 ECDLP-256 的更新资源估算，并说明用零知识证明确认结论的披露方式。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI 有害操纵评测工具包
Google DeepMind 发布关于 AI 有害操纵的研究，称其为首个经实证验证的评测工具包，并公开运行同类人类被试研究所需的全部材料。研究覆盖英国、美国、印度逾 1 万名参与者，开展九项研究，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，且某一领域的成功无法预测另一领域。
推荐理由：Google DeepMind 公开了首个经实证验证的 AI 有害操纵评测工具包，读者可了解其研究设计与公开材料。
Google Research精选AI 评分6060 Google 发布 TurboQuant 等三种向量量化算法，KV cache 可压至 3 bit
Google 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，相关论文将分别在 ICLR 2026 和 AISTATS 2026 上展示。
推荐理由：Google 提出 TurboQuant 等三种向量量化算法，可在不损失精度下把 KV cache 压到 3 bit，读者可了解其压缩思路与实测收益。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 与 NHS 合作研究：AI 用于乳腺筛查工作流
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项研究，评估 AI 乳腺筛查系统。
推荐理由：两项 Nature Cancer 研究给出 AI 在 NHS 乳腺筛查中的独立读片与双读流程数据，可了解落地条件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 开源 AI 现状报告：春季 2026
Hugging Face 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》，基于平台数据回顾过去一年开源 AI 生态变化。
推荐理由：Hugging Face 用平台数据勾勒开源 AI 一年变化，读者可据此了解中美份额与小型模型的实际使用格局。
Google Research精选AI 评分6262 Google 推出 Groundsource，用 Gemini 将新闻报道转为灾害数据
Google Research 推出 Groundsource，用 Gemini 从新闻报道中抽取结构化灾害事件数据，首个开放数据集收录 260 万条城市山洪记录，覆盖 150 多个国家、时间跨度从 2000 年至今。
推荐理由：Google 用 Gemini 从 80 种语言的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。
Google Research精选AI 评分6666 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，让对话式诊断 AI AMIE 在门诊初级保健就诊前为患者采集病史，由医生通过视频实时监督。
推荐理由：Google 与 BIDMC 首次把 AMIE 放进真实门诊流程做前瞻性可行性研究，读者可看到安全监督机制与盲评结果。