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#Google

今日 27 条
6月25日周四
6月22日周一
  1. Nathan Lambert: Interconnects82

    Nathan Lambert:GLM-5.2 是开源智能体模型的台阶式跃迁

    Nathan Lambert 撰文认为 Z.ai 于 6 月 13 日向 GLM Coding Plan 用户推出、6 月 16 日以 MIT 许可开源的 GLM-5.2,是首个在编码智能体场景中真正好用的开源权重模型,社区评测显示其在 Arena 智能体榜单上是唯一能与 OpenAI 和 Anthropic 最新模型抗衡的开源模型。

    推荐理由:作者以亲测和社区评测为依据,把 GLM-5.2 与 DeepSeek R1 时刻类比,并展开开源与闭源差距及监管风险的独特分析。

6月17日周三
6月13日周六
  1. Google Research42

    Google 支持加州大学圣地亚哥分校用 2000 台退役 Pixel 手机搭建低碳计算平台

    加州大学圣地亚哥分校在 Google 支持下,计划用 2000 台退役 Pixel 手机的主板搭建数据中心,为数百名师生提供低成本、低碳的云计算服务。该项目将手机主板组成 25-50 台的 Kubernetes 集群,SPEC 基准显示 25-50 台手机约等于一台现代服务器,20 台手机的集群已能支撑 75 人以上班级的评分负载且延迟低于 AWS 默认后端。系统预计 2026 年秋季上线。

6月11日周四
6月9日周二
6月5日周五
5月23日周六
  1. AI as Normal Technology65

    AI as Normal Technology 剖析 Google 智能体 916 美元造操作系统宣称的漏洞

    Sayash Kapoor 等人分析 Google 在开发者大会上发布 Gemini 3.5 Flash 和 Antigravity 2.0 时宣称的智能体团队以单一提示词、约 916.92 美元 API 费用和 2.6B tokens 造出操作系统的实验。

    推荐理由:文章逐条拆解 Google 智能体造操作系统的宣称,指出单一提示词等说法缺乏关键细节,并探讨开放世界评测需要的方法规范。

5月19日周二
  1. Google DeepMind50

    Google DeepMind 的 Co-Scientist 如何加速逆转细胞衰老的基因研究

    Google DeepMind 的 Co-Scientist 帮助 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 的实验室筛选逆转细胞衰老的基因线索,它扫描数万篇论文后提出 20 多个新颖候选遗传因子,其中数个经实验室验证成功将细胞推向更年轻状态并改善整体功能。Co-Scientist 还将原本需长达六个月的筛选数据分析缩短至几天。

5月18日周一
5月16日周六
  1. Google DeepMind47

    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,锁定值得关注的机制并筛选出候选组合疗法。针对 resmetirom 仅对少数合格患者有效的问题,Co-Scientist 提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的分子桥梁,该假说随后经实验验证,有望推动靶向双重疗法。

5月2日周六
  1. Sierra Blog64

    Sierra 发布 𝜏-voice 基准,在真实语音条件下评测实时语音 Agent

    Sierra 团队推出 𝜏-voice 基准,将 𝜏-bench 的 278 个客服任务与全双工实时语音、可控真实音频结合,任务、工具和评估器与文本版逐字节一致,语音成绩可与文本 Agent 直接对比。

    推荐理由:语音与文本能力可在同一套任务上直接对比,还给出了噪音与口音下各厂商的具体失败模式。

4月23日周四
4月22日周三
4月21日周二
  1. Google DeepMind32

    Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡合作加速企业 AI 转型

    Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte、McKinsey 合作,帮助全球企业规模化采用前沿 AI。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权,并可直接对接 Google DeepMind 技术团队,聚焦金融、制造、零售、媒体娱乐等行业的智能体转型。目前仅 25% 的组织成功将 AI 规模化投入生产。

4月16日周四
4月13日周一
4月3日周五
  1. Google Research40

    Google Research 发布 LLM 行为倾向对齐评估框架,测试 25 个模型

    Google Research 提出一套基于情境判断测试(SJT)的框架,评估 LLM 在真实用户-助手场景中的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。在人类标注完全一致的场景中,小于 120B 的模型与前沿闭源模型对齐度接近完美,但共识低于 90% 时对齐度停滞在 80% 出头。

4月1日周三
3月25日周三
3月19日周四
3月18日周三
  1. Google Research77

    Google Research 发表两篇 Nature Cancer 研究,评估 AI 辅助英国 NHS 乳腺癌筛查流程

    Google Research 与 NHS 合作开展 AIMS 研究,在 Nature Cancer 发表两篇论文评估 AI 乳腺癌检测系统。回溯评估覆盖约 115,973 名女性的乳房 X 光检查,AI 灵敏度显著高于原第一人类读者,癌症检出率从每千人 7.54 升至 9.33,并检出原双重读片漏掉的 25% 间期癌。

    推荐理由:研究给出了AI作为乳腺癌筛查第二读者的端到端验证数据,包括检出率和人力节省的具体结果与仲裁误判风险。

3月17日周二
  1. Google Research49

    Google 用高温超导研究问题测试 LLM:NotebookLM 与自建 RAG 系统表现最佳

    Google 与康奈尔大学合作,让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题,由 12 位国际专家盲评打分。NotebookLM 在多数维度表现突出,自建 RAG 系统紧随其后,两者与 Gemini 在观点平衡性和答案全面性上排名前三。

3月12日周四
  1. Google Research62

    Google 在 Flood Hub 上线 AI 城市山洪预报,可提前 24 小时预测风险

    Google Research 宣布在 Flood Hub 上推出城市山洪预报,借助基于 Gemini 的 Groundsource 方法从新闻报告中提取历史山洪数据,用 LSTM 模型提前 24 小时预测城市山洪风险。

    推荐理由:原文给出 Flash Flood 预报的技术路线和与 NWS 的对比指标,读者可以了解 AI 预警如何弥补全球南方的预警缺口。

2月24日周二
  1. AI as Normal Technology70

    AI as Normal Technology 团队发布论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》

    Sayash Kapoor、Arvind Narayanan 与 Stephan Rabanser 等人发布 66 页论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》,将智能体可靠性拆解为一致性、鲁棒性、可预测性、安全性四维共 12 项指标。

    推荐理由:论文把智能体可靠性拆成12个维度并实测14个模型,显示18个月内准确率大涨而可靠性仅小幅提升。

12月19日周四
  1. AI as Normal Technology69

    AI 进步是否在放缓:Arvind Narayanan 等人解析模型扩展与推理扩展之争

    Arvind Narayanan、Benedikt Ströbl 和 Sayash Kapoor 撰文分析 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 下一代模型遇阻后的叙事翻转,认为宣布模型扩展已死为时尚早,行业领袖的预测并不可靠。

    推荐理由:作者用可核查的证据指出业内叙事反复翻转的成因,并区分能力提升与实际社会影响的薄弱关联。