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星期四

星期三

  1. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先落地 Gboard 与 Live Transcribe

    Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T，并在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中上线手语听写功能，首批支持美国手语（ASL）转英文。该模型基于超过 50 种手语、逾 10 万小时数据训练，其中约四分之一为 ASL 数据，在 FLEURS-ASL（sd-test）上取得 70 BLEURT 的零样本成绩。为保护隐私，模型只接收 MediaPipe Holistic 在端侧提取的姿态关键点坐标，原始视频随即丢弃，并跳过 gloss 标注直接翻译为文本。

    A person signs with one hand while holding a smartphone, demonstrating the Gboard sign-to-text dictation feature.

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    #lab#模型发布#多模态#端侧
  2. Google Research

    Google Research：前沿 LLM 的事实错误多源于召回失败而非知识缺失

    Google Research 提出知识画像框架，用包含 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准区分编码与召回，发现 Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实，却仍无法直接召回其中 26–34%，即使启用 thinking 也有 11–12% 失败。研究还显示 Gemma 3 系列随规模增大编码失败大幅减少，但召回失败依然显著，瓶颈正从知识获取转向知识利用。

    Diagram illustrating five knowledge retrieval states in language models, ranging from encoding failure to direct recall.

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    #lab#论文/研究#数据/训练#评测/基准
  3. Google Research精选

    Google 将 AMIE 推进到实时视频问诊，随机研究显示达到专家级水平

    Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频临床问诊，可感知非语言线索、引导虚拟体格检查并同步进行诊断推理。研究采用异步多智能体架构，由三个专职智能体并行处理对话、推理与视听感知，以维持自然对话延迟。在 100 个场景、300 次实时问诊、30 名认证初级保健医生参与的随机 OSCE 研究中，临床评估者在病史采集、诊断准确性和沟通质量上给 AMIE (Video) 的评分与初级保健医生相当，在引导体格检查方面显著更高；患者演员更偏好视频界面。研究全部使用专业患者演员模拟场景，尚未在真实患者中验证。

    Advancing AMIE towards expert-level audio-visual clinical consultations

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    #lab#模型发布#多模态#语音

星期二

星期五

  1. The Next Platform

    Google 重组 Gemini 模型团队，Jeff Dean 离职创办 Discovery Loop

    Google 对 AI 部门高管进行调整，Jeff Dean 在任职 27 年后离职，创办用 AI 自动化科研流程的初创公司 Discovery Loop，并带走 Sanjay Ghemawat、Quoc Le 和 Oriol Vinyals 三名核心研究员，Google 对该公司进行了投资。Demis Hassabis 转任 DeepMind 董事长并接任 Google 首席科学家，Koray Kavukcuoglu 出任首席 AI 架构师、负责 Gemini 模型。文章还提到 5 月发布的旗舰模型 Gemini 3.5 Pro 原预期 6 月交付，目前仍未上线且未给出交付时间。

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    #hot-signal#行业动态#Google#DeepMind

星期四

星期六

星期五

  1. Google Research

    Google Research 发布 Science One Framework：用证据链实现可验证的自主科研

    Google Research 发布 Science One Framework，一个通过原生构建证据链来消除幻觉的自主科研原型，并配套 CoE Audit 自动评估协议。在 ADRS 基准的 75 篇生成论文上，基线系统引用幻觉率最高达 21%，而该框架实现零虚假引用和完全可验证的分数，同时在 MLE-Bench 和 Parameter-Golf 等基准上达到 SOTA。该框架为实验性研究原型，并非生产就绪工具。

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    #lab#论文/研究#Agent#推理
  2. Demis Hassabis精选

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 模型套件

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，这是一套面向机器人的新一代物理 AI 模型，为人形机器人带来全身智能、更强的精细操作能力和多机器人协作。Demis Hassabis 表示，机器人现在可以推理每一个动作，完成此前无法实现的任务，例如打精细的绳结，甚至组队解决复杂工作流。

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    #editorial#模型发布#具身智能#DeepMind

星期四

  1. LMSYS Blog

    RadixArk 与 Google 合作将完整 SGLang 功能带到 TPU

    SGLang 维护方 RadixArk 与 Google Cloud 达成合作，把 SGLang 推理框架带到 TPU 上。目前开发者可通过 SGL-JAX 在最新几代 TPU 上运行 SGLang，支持 Gemma、Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、Grok 等模型以及 Wan、Flux 等视频图像扩散模型。今年晚些时候 RadixArk 还将推出 PyTorch 原生的 SGL-torchtpu 后端，支持 eager 执行、PyTorch 生态兼容与 MPMD，并计划让新开源模型在 TPU 与 GPU 上同日可用。

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    #company#开源/仓库#部署/工程#Google
  2. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 机器人模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，支持实时空间推理、多步任务规划和多机器人协作，可通过 Gemini API、Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。相比 ER 1.6，新模型能通过连续视频流跟踪任务进度并实时纠错，在进度分类任务上达到 57.4% 准确率，在 moment-finding 任务上达到 91.3% 准确率和 0.96s 平均绝对距离。官方还展示了其编排 Boston Dynamics Spot 的导航与机械臂 API 完成取物，并支持 Apptronik Apollo 2 与 Franka F3 Duo 协作，代码已在 GitHub 开源。

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    #lab#模型发布#具身智能#多模态

星期三

星期五

  1. xAI News

    xAI 将 Grok 接入 Google Workspace

    xAI 推出 Grok 的 Google Workspace 插件，在 Sheets、Slides 和 Docs 中把 Grok 放在当前打开的文件旁边。在 Sheets 中它可依据表格内容回答问题并标注引用的单元格，还能写入和填充公式、插入图表、在假设变化时重跑场景；Slides 中可把大纲变成可编辑的演示文稿并沿用原有主题，Docs 中可把草稿整理成带标题和列表的结构化文本。该插件免费，从 Google Workspace Marketplace 一次安装即可覆盖三个应用，同时也提供 Microsoft 365 版本。

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    #lab#产品更新#MCP/工具调用#Google

星期四

  1. The Next Platform

    Google Cloud 的 Axion Arm 服务器 CPU：C4A 与 N4A 实例的性价比与能效

    Google Cloud 基于 Arm Neoverse V2 自研的 Axion 服务器 CPU 已落地 C4A 与 N4A 实例，官方称 C4A 相比 x86 的 C4 实例性价比最高提升 65%、每瓦性能提升 60%。N4A 在 SPECrate2017 整数测试中性价比优于 x86 N4 实例 105%，Nginx 反向代理场景提升 90%，SPECjbb2015 Java 负载提升 85%。C4A 于 2024 年 10 月可用，N4A 于今年 1 月可用，均通过 Titanium DPU 卸载网络与存储虚拟化。

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    #hot-signal#行业动态#部署/工程#Google
  2. Google Research

    Google Research 发布 SymptomAI：面向日常症状评估的对话式 AI 智能体

    Google Research 发布研究论文 SymptomAI，用 Gemini Flash 2.0 驱动的对话式智能体完成端到端症状问诊与鉴别诊断（DDx），并在 n=13,917 的全国随机研究中与真实临床医生的评估对比。由三名认证临床医生盲评，超过 50% 的案例中临床医生更偏好 SymptomAI 生成的 DDx，且 SymptomAI 的 DDx 更常包含参与者事后从医疗提供者处获得的真实诊断。研究还发现，主动追问的智能体策略显著优于无提示的 Base 条件，且 SymptomAI 诊断出的呼吸道感染与参与者 Fitbit 在问诊前数日的生理信号变化相吻合。所有诊断与标签仅用于研究分析，不构成确诊或官方医疗评估。

    Four smartphone screenshots display a conversational Symptom Checker research app collecting neck pain symptoms, showing a diagnosis summary, and prompting a feedback rating.

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    #lab#论文/研究#多模态#数据/训练
  3. Google Research

    Google Research 用强化学习控制量子纠错，让量子计算机从错误中学习

    Google Research 在 Nature 发表研究，将强化学习与量子纠错结合，让自主智能体从量子错误检测事件中学习，在计算过程中持续调节数千个控制参数，抵抗漂移。在 Willow 超导处理器上人为注入控制参数漂移后，该方案将纠错码的逻辑稳定性提升 3.5 倍，延长了处理器作为可靠量子存储的时间。

    Towards a quantum computer that learns from its errors

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    #lab#论文/研究#数据/训练#Google

星期三

  1. Google DeepMind

    Google 承诺向 Genesis Mission 投入 4000 万美元 AI 资源

    Google 在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上宣布，向 Genesis Mission 研究人员提供 4000 万美元的 AI tokens 和云 credits，并向 DOE 国家实验室数万名用户提供为期一年的 Gemini for Government 席位与 tokens。PNNL 的 Dr. Henry Kvinge 正用 AlphaEvolve 探索复杂数学系统；NLR 的 Dr. Steven R. Spurgeon 将 Gemini 部署到仪器中，把显微镜校准时间从 90 多分钟缩短到约 13 分钟（快 8 倍），手动对焦步骤从最多 50 步减到 2 步。

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    #lab#行业动态#Google#DeepMind
  2. Ammaar Reshi

    Google 发布 3 款 Gemini 新模型

    Google 发布 3 款 Gemini 新模型：3.6 Flash 在编码上更快、更便宜、更精准，3.5 Flash-Lite 以 350 tokens/s 成为该系列最快，3.5 Flash Cyber 可自行发现并修复安全漏洞。三款模型即日起在 AIS 和 API 中提供。

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    #hot-signal#模型发布#Google#编码