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星期四

  1. Google Developers Blog

    Google Developers Blog：用深度学习和 Keras 解码宇宙信号

    Google Developers Blog 发文介绍深度学习在天体粒子物理中的应用，指出 Pierre Auger 天文台 1500 多个探测器覆盖 3000 km²、IceCube 用约 1 km³ 南极冰探测中微子、CTAO 预计每年产生数百 PB 数据，这些分布式传感器记录的波形数据呈图像化结构，适合用 Keras 等深度学习方法分析，以提升仪器灵敏度并寻找信号异常。

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    #engineering#教程/实践#数据/训练#Google
  2. Google AI Blog

    Google 搜索 AI Mode 上线机票价格追踪与酒店预订功能

    Google 为搜索 AI Mode 增加旅行预订能力，可追踪机票价格、查看积分或里程兑换价格，并直接在对话中完成酒店预订。机票价格追踪已覆盖 180 多个国家和地区，积分里程查询全球可用，首批支持 Alaska Airlines / Hawaiian Airlines、American Airlines、Choice Hotels、Hilton 和 Wyndham 等合作伙伴。酒店预订已在美国以英语开始推送，合作方包括 Booking.com、Expedia、Marriott、Trip.com 等。

    Graphic depicting new travel features for AI Mode in Search

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    #lab#产品更新#Google#搜索
  3. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，面向开发者提供更强的生成视频控制能力，可通过 Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。新版本支持场景延长，可分析最多 10 秒前序上下文，以 10 秒为单位延长至累计 40 秒；还支持指定首尾帧生成过渡画面、1080p 与 4K 输出，以及 360p 轻量预览，官方称其生成速度最高快 60%、成本为 720p 的三分之一。

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    #lab#产品更新#视频#多模态
  4. Google Research

    GlucoFM：Google Research 推出连续血糖监测基础模型

    Google Research 发布 GlucoFM，一个轻量级自监督连续血糖监测（CGM）基础模型，采用双流设计分离缓慢血糖趋势与短期波动。它在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练，14 项队列-任务评估中平均 PR-AUC 达 58.8，比最强 GluFormer 变体高 5.8 个百分点，并在餐后血糖响应预测中取得最低 MAE。

    Overview diagram of the GlucoFM framework detailing data preprocessing, JEPA-style pre-training architecture, and clinical forecasting applications.

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    #lab#模型发布#数据/训练#Google
  6. Google AI for Developers

    Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型

    Google AI Developers 发布 Gemini 3.5 Transcribe，一款面向代码场景的语音转文字模型，可在转写时过滤口语中的犹豫停顿，并依据当前上下文精确对齐技术术语、文件名和代码变量。该模型通过视觉偏置为复杂开发者工作流提供屏幕感知上下文，官方同时给出了开始构建的入口链接。

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    #engineering#模型发布#语音#Google

星期三

  1. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，一款面向实时转写的语音转文本模型，已在 Gemini API、Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 向开发者开放。相比此前的 Chirp 3，其最终转写时间据 Artificial Analysis 测量提升 70%，在 FLEURS 基准上流式模式 WER 为 5.50%、非流式模式为 5.04%，并支持多说话人区分、词级时间戳和实时语言切换。该模型同时接入 Gboard、Antigravity、Gemini app 和 Chrome 等产品，LangChain、LiveKit、Vercel 等平台通过 Gemini Live API 提供支持。

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    #lab#模型发布#语音#Google
  2. Google Developers Blog

    Google Cloud 在 Cloud TPU 上为长上下文多模态嵌入推理提供企业级精度

    Google Cloud 将原生 TPU 支持集成进 vLLM，并以 Qwen3 Embedding 系列为目标模型完成多项优化，使嵌入推理可处理 4K+ token 文本和 15K+ token 多模态输入。TPU 输出与 XPU 参考基线的余弦相似度达到文本 ≥0.999、多模态 ≥0.995，官方已在 AI-Hypercomputer 公共仓库开源 Qwen3-Embedding-8B 的部署与评测 recipe。

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    #engineering#教程/实践#部署/工程#多模态

星期二

  1. Google AI Blog

    Google Search 用 AI 做家居装饰的 5 种方式

    Google Search 推出 5 种家居装饰用法：AI Mode 可上传房间照片并输入墙面宽度等条件，预览沙发等家具摆放效果；Google Lens 拍照识别复古单品并找同款；Circle to Search 在 Pixel 和 Samsung Galaxy S26 上圈选屏幕内容找相似商品。此外还有 Search Live 实时视频指导 DIY，以及比价、查看价格历史和“Track price”降价提醒。过去一个月“home decor inspo”搜索量上涨 300%。

    Illustration of ombre rainbow furniture items like a sofa, lamp, and chair against a purple background

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    #lab#教程/实践#搜索#多模态

星期六

  1. Google Research

    Google Research 推出从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物的 AI 工具

    Google Research 提出 Biomarker Discovery Framework，一个多智能体系统，通过迭代假设生成、统计分析和文献推理，从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物。该系统在三个队列共 9,279 条参与者观测中运行，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，例如睡眠时长变异性与 PHQ-8 严重程度的关联（ρ = 0.252）。

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    #lab#论文/研究#Agent#数据/训练

星期五

  1. Google Research

    Google Research 如何用出行数据让语言模型更深入理解地点

    Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs（ME-POIs）框架，把匿名化出行模式（到达时间、停留时长、周边移动）作为输入特征，与文本描述融合成地点嵌入向量。在公开基准上，该方法对访问意图预测取得最高 81.9% 的相对提升，价格水平分类提升 75.1%，繁忙度估计准确率提升 24.7%。

    A conceptual map illustrating human mobility patterns to a specific point of interest. Several colorful figures converge from different directions toward a central blue building marked with a red map pin. Text bubbles next to each figure indicate varying

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    #lab#论文/研究#数据/训练#Google

星期三

  1. Google AI Blog

    Google Search 与 AI Mode 上线学习工具：生成式 UI、练习测验和 Notebook

    Google 在 Search 和 AI Mode 中推出面向学习的新工具，包括可生成交互式模拟和可视化的生成式 UI、覆盖科学数学到外语等科目的定制练习测验，以及把 Gemini Notebook 的笔记本接入 AI Mode。生成式 UI 已在 AI Mode 全球上线英文版并开始在 AI Overviews 铺开，练习测验在 AI Overviews 和 AI Mode 中全球免费提供英文版，Notebook 将在未来数日内在 180 多个国家以英文推出。Lens 还将在未来几周推出交互式学习体验，拍照后可获得 AI Overview 讲解、指出可能的错误并在卡住时提供引导。

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    #lab#产品更新#Google#搜索

星期二

星期一

  1. Google Research

    Google Research 用手机照片估算体成分，预测胰岛素抵抗接近 DXA 精度

    Google Research 展示 PhotoScan 深度学习框架，可直接从普通 2D 手机照片估算体脂率（BF%）、Android-to-Gynoid 脂肪比（A/G）和内脏/皮下脂肪面积比（V/S）。模型在 UK Biobank 超 35,000 条记录上预训练，并用 677 名成人微调；PhotoBIA 队列中 BF% 预测 MAE 为 2.15，优于 BIA 传感器的 2.91，A/G 与 V/S 的 MAE 分别为 0.107 和 0.094。该框架在临床队列中预测胰岛素抵抗的精度接近 DXA 扫描。

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    #lab#论文/研究#多模态#数据/训练

星期六

星期五

  1. Google AI for Developers精选

    Google 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体任务

    Google AI Developers 宣布推出 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和智能体任务的最智能主力模型，在指令遵循、一次通过代码准确率和智能体任务执行质量上有所提升。官方展示了该模型在 Antigravity 中用 Three.js 构建复杂 3D 网页游戏的过程，涵盖 3D 引擎逻辑、用 Nano Banana 生成 PBR 材质与精灵图、以及程序化音效集成。推文附有了解更多信息的链接。

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    #engineering#模型发布#Agent#编码
  2. Google AI for Developers

    Google 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体任务

    Google 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和智能体任务的最智能主力模型，具备更高的指令遵循、一次通过代码准确率以及智能体任务的高质量执行能力。官方展示了该模型在 antigravity 中构建复杂 3D 网页游戏的过程，涵盖 Three.js 样板代码、相机移动与碰撞检测的 3D 引擎逻辑，使用 Nano Banana 生成 PBR 纹理材质、自定义 sprite sheet 与粒子效果的素材编排，以及通过自定义音频技能集成程序化音效。

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    #engineering#模型发布#编码#Agent

星期四

  2. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和智能体最强的主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。该模型在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 43.6%（3.6 Flash 为 34.4%），DeepSWE v1.1 为 65.3%（3.6 Flash 为 49.0%），WebDev Arena Elo 为 1588 对 1538，GDP.pdf 为 34.0% 对 22.0%，AutomationBench 为 30.4% 对 17.0%。年底前入门价为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元，为 3.6 Flash 原价的一半，并随附针对 CBRN 与网络攻击滥用的更新防护措施。

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    #lab#模型发布#Google#编码