Google 发布智能体隐私与安全研讨会报告:从上下文完整性视角看开放问题
Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题:上下文视角》研讨会报告,由 50 多位学界与业界人士在 2025 年底纽约 Google CAPS 研讨会上共同完成。
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Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题:上下文视角》研讨会报告,由 50 多位学界与业界人士在 2025 年底纽约 Google CAPS 研讨会上共同完成。
Google 发布新一代联邦学习系统,利用 Trusted Execution Environments(TEE)实现完全可验证、可审计的数据匿名化保证,Gboard 已采用并实现显著更快的计算速度。系统通过 KMS 策略验证、公开透明日志 Rekor 和可复现构建,使外部审计者能追踪所有可能访问设备数据的服务端工作负载,且仅差分隐私模型权重对操作者可见。
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架,将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题,用一个轻量"转向阻尼"网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测,其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率,并支持在无法访问内部权重的闭源模型上实现定制控制。
Google Research 发布 AI video co-director 研究,基于 Gemini 和 Veo 构建统一多智能体框架,包含 Co-Director(COLM 2026)、CANVAS(EMNLP 2026)、A²RD 和 VQQA 四个框架,将长视频生成转化为全局优化与世界状态跟踪问题,自动完成多模型提示、镜头衔接和闭环视觉精修。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 公开。
Google Research 公布新研究实验,让教师借助生成式 UI(GenUI)创建贴合课程目标的互动教育模拟,并已开放 30 多个面向初高中物理、化学、生物和数学的英文学习互动示例库,均由 AI 生成、教师审核。
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现单次非自回归的查询扇出,无需推理时的 CoT 思考 token。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调,旨在解决零样本 LLM 在数据库感知查询分解中的复述坍缩与自回归延迟瓶颈。
Google Research 提出 ToolGrad,一种“答案优先”的工具调用数据集生成范式:先生成真实工具调用链,再反向标注用户提示词,只需一步 LLM 调用。
Google Research 利用 UK Biobank 约数十万欧洲样本与 Biobank Japan 近 20 万日本样本,在 8 项临床性状上评估多基因风险评分(PRS)的跨人群迁移效果。结果显示,目标人群样本达 15k 以上时,专用模型优于混合欧洲数据训练;而遗传相关性高的性状可继续受益于欧洲数据直至目标样本达 25-40k+。
Google Research 与 HHMI Janelia、MRC 分子生物学实验室及剑桥大学等合作,在 Cell 发表雄性果蝇大脑和中央神经系统的完整连接组,包含超 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接,是迄今按神经元数量计最大的脑图谱。
推荐理由:由参与方介绍完整雄性果蝇连接组,读者可了解其规模、AI 重建方法及对后续脑映射研究的用途。
Google 与 NASA JPL 在 PNAS 发表 MAPL-EMIT,一个基于 Swin-S vision transformer 的深度学习框架,用于从 EMIT 高光谱卫星数据中自动检测甲烷羽流并定位排放源。
Google 发布 TimesFM-3,一个 330M 参数、在超过 1 万亿时间点上预训练的时间序列基础模型,原生支持零样本多变量预测。模型可在单次前向传播中生成整个预测区间,支持多目标、过去协变量和过去-未来协变量,并在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上于点预测和概率预测指标中均排名第一。
Google 在 Earth AI 体系下推出实验性研究能力 PPE(planetary prediction engine),从自然语言查询出发自主完成地理空间预测的全流程,包括数据发现、清洗、特征工程、模型训练与评估。
Google 发布 GlucoFM,一个基于双流设计的自监督基础模型,将血糖的慢速基线趋势与短期波动分离,并保留时间与缺失信息。模型在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练,覆盖四个队列、七项临床任务共 14 组评估,平均 PR-AUC 比最强 GluFormer 变体高 5.8 个百分点。
Google 在 CHI 2026 发布研究原型 AgentHands,可将 LLM 的推理输出映射为 XR 中与语音同步的手势,让 AI 智能体在 3D 空间里用手演示而非仅靠语言描述。系统包含环境感知、手势事件库、手势嵌入推理和 XR 同步执行四个模块,手势按左右手、空间锚定、时序动效等维度分类。在 N=12 的用户研究中,AgentHands 相比纯语音基线在空间指向上取得显著提升。
Google 推出 Biomarker Discovery Framework,一个在人类监督下将候选生物标志物优先级排序组织为迭代研究循环的多智能体系统,结合假设生成、并行统计分析、模型训练、对抗验证与文献推理。该系统在三个队列共 9,279 条参与者观测中自主识别出 41 个心理健康候选数字生物标志物和 25 个代谢候选标志物,并构建出睡眠时长变异性、心血管适能指数等新复合特征。
Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs(ME-POIs)框架,将匿名聚合的移动性模式与文本描述结合,为地点生成同时编码身份与动态功能的嵌入向量。
Google Research 提出 PhotoScan,一种从标准 2D 手机照片估算体脂率、A/G 比和 V/S 比等三维身体成分指标的深度学习框架,在 677 人 PhotoBIA 队列 5 折交叉验证中 BF% 平均 MAE 为 2.15,优于 BIA 的 2.91。
Google Research 回顾了 2020 年发布的十余项研究,涵盖用 Transformer 做大规模图像识别、MediaPipe Holistic 在设备端同时预测人脸手部与姿态、以及用于 NLP 模型交互分析的语言可解释性工具 LIT。其他工作还包括用 AutoML 做时间序列预测、用 GAN 生成奇幻生物、MinDiff 框架缓解 ML 模型偏见,以及大语言模型的隐私考量。
Google Research 发布 Diffusion Controller,用于统一并简化 AI 图像生成流程。同期还推出零样本多变量预测基础模型 TimesFM-3,以及面向连续血糖监测的基础模型 GlucoFM。此外,ToolGrad 实现用文本"梯度"高效生成工具使用数据集,AgentHands 则为 XR 中智能体对话生成交互式手势。
Google Research 汇总其声音与声学方向的研究,涵盖用鸟类数据训练的 AI 揭示水下谜题、听觉智能新基准、声源定位提升群组对话可访问性,以及零样本单声道转双耳语音合成。相关成果还涉及 AI 识别鲸类发声、对比式神经音频分离、SoundStorm 并行音频生成、AudioLM 音频生成语言建模和 TRILLsson 通用语音表征。
Google Research 的 Software Systems & Engineering 栏目汇总了多项研究,包括从联邦数据中实现可证明隐私的学习、用 Regression Language Models 模拟大型系统,以及借助 Google AI Edge 的 MediaPipe 在浏览器中运行 7B+ 语言模型。
Google Research 回顾了 2016 年发布的多项成果,包括 12 月 15 日上线的 Motion Stills、12 月 7 日开源的 Embedding Projector 高维数据可视化工具,以及 11 月 22 日展示零样本翻译的多语言神经机器翻译系统。
Google Research 公布其 Networking 研究领域,归属于"应用 AI 与科学、基础 ML 与算法、人/系统与量子 AI"三大方向之下。该页面同时强调构建协作生态、共同塑造未来,并将发现转化为现实影响。
Google Research 发布 2012 年度内容汇总,涵盖语音识别中的大规模语言建模、Ngram Viewer 2.0 以及开源重排序框架 ReFr。同期还记录了 WINE 2012 研讨会、EMEA Faculty Summit 2012 与 CS4HS 等学术和教育项目。
Google Research 发布 TimesFM-3,一个面向多变量预测的零样本基础模型。同期还推出面向表格数据的零样本基础模型 TabFM,以及 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG 能力。
Google Research 的 RAI-HCT Highlights 汇总了其负责任 AI 系列文章,涵盖 2023 年 3 月至 2024 年 1 月发布的多篇内容。主题包括生成式 AI 安全的对抗测试、AI 研究中的上下文(CAIR)、感知公平性、社会背景知识、AI for Social Good、PAIR、技术与社会文化以及 Impact Lab。
Google Research 回顾 2019 年多项研究,包括轻量化语言模型 ALBERT、开源推荐系统模拟平台 RecSim,以及 Pixel 手机的 Night Sight 天文摄影功能。同期还发布了 Fairness Indicators 公平性评估工具,并改进了 Pixel 4 人像模式。
Google Research 汇总了其近期在各大会议与活动上的研究,涵盖 CodecLM 用定制合成数据对齐语言模型、SOAR 基于 ScaNN 的更快向量搜索算法,以及 StyleDrop 任意风格的文生图等成果。页面还列出 Google 在 NeurIPS 2023、EMNLP 2023、APS 2024 和 Google I/O 2024 等会议上的参与情况。
Google Research 回顾 2010 年工作,12 月 16 日上线 Google Books Ngram Viewer,可查询词语在图书语料中的使用趋势。
Google Research 发布负责任 AI 系列研究,涵盖差分隐私 LLM VaultGemma、JAX-Privacy 大规模差分隐私机器学习框架,以及审计机器遗忘的新框架。研究还涉及对话式症状评估智能体 SymptomAI、AI 聊天机器人使用的差分隐私分析,以及用 AI 区分天然林与其他树冠以支持无毁林供应链。
Google Research 发布 TimesFM-3,一个面向多变量预测的零样本基础模型;此前还推出面向表格数据的零样本基础模型 TabFM。该数据管理方向的研究还包括用线性弹性缓存优化云成本,以及 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG。
Google Research 发布数据挖掘与建模方向研究合集,涵盖用 Retrieve-for-Train 算法突破推理瓶颈加速复杂 AI 搜索、GIST 智能采样新阶段,以及数据科学智能体 DS-STAR。合集还包含 RAG 充分上下文研究、Transformer 图算法推理能力分析,以及 Android 地震预警、Google Maps 拼车 ETA 等应用。
Google Research 发布 2011 年度内容汇总,涵盖聚类计算学术成果、地理实验衡量广告效果、2011 年 ACM Fellows 名单,以及第二轮 Google Research Awards。其中 9 月 7 日的文章介绍用 MapReduce 排序 PB 级数据,11 月 29 日则公开了更多 Google Cluster Data。
Google Research 公布 2026 年多项研究进展,涵盖 Diffusion Controller 统一简化 AI 图像生成、长视频生成自动化、ToolGrad 工具使用数据集生成,以及 TimesFM-3 零样本多变量预测基础模型。研究还涉及联邦数据可证明隐私学习、Retrieve-for-Train 加速复杂 AI 搜索,以及用深度学习从太空测绘全球甲烷排放。
Google Research 发布 2008 年博文归档,涵盖 VisualRank、Goog411 部署、云端科研计算资源以及概率程序学习(plop)等主题。该系列还包括翻译风险、可扩展性会议与机器学习会议等内容。
Google Research 的 Machine Perception 团队发布多项研究进展,涵盖让 AI 学会阅读地图、通过分解实现小模型高效意图提取,以及将视频掩码自编码器扩展至 128 帧。团队还推出 Google Earth AI,用基础模型与跨模态推理解锁地理空间洞察,并在 Snapseed 中上线端侧交互式分割功能。
Google Research 发布 2024 年度回顾,汇总了从算法理论到量子计算的多项研究进展。其中,研究团队通过图算法理解 Transformer 的推理能力,并将视频掩码自编码器扩展至 128 帧。此外,AMIE 向专科护理和真实世界验证推进,量子纠错也取得进展。
Google Research 发布自然语言处理系列研究,涵盖 ToolGrad 工具使用数据集生成、Gemini Nano 在 Pixel 上的冻结多 Token 预测加速、Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agentic RAG,以及 ReasoningBank 让智能体从经验中学习等多项工作。
Google Research 发布人机交互与可视化方向研究合集,涵盖 2026 年 8 月 25 日的 AgentHands——为 XR 中具有空间定位的智能体对话生成交互式手势,以及 3 月 25 日结合 XR Blocks 与 Gemini 加速 AI + XR 原型开发的 Vibe Coding XR。