Google Research、拡散モデルの創造性の源score smoothingを解明
Google ResearchのICLR 2026論文は、ウェイト減衰などの正則化がscore functionを滑らかにし、ノイズ除去で学習データ間を補間するscore smoothingが創造性の源だと示す。単純な記憶ではなく新たな例を生成する。
Google ResearchのICLR 2026論文は、ウェイト減衰などの正則化がscore functionを滑らかにし、ノイズ除去で学習データ間を補間するscore smoothingが創造性の源だと示す。単純な記憶ではなく新たな例を生成する。
Google DeepMindはインドでATL Saathiの試行を始めた。GeminiによるウェブアプリがAtal Tinkering Labsの教育者に24時間365日の授業準備・研修助手を提供し、当初は100校を対象とする。
Google ResearchとGoogle DeepMindは、ラベルなしのウェアラブルデータから直接学習する大型センサー基盤モデルSensorFMを提案した。500万人の同意済み参加者による1兆分超のマルチモーダル信号で事前学習し、100か国以上、20機種以上のFitbitとPixel Watchを対象とする。
Google ResearchはNature Citiesで初の大規模な実地研究を発表した。米国10都市で6か月、Mapsを変更して2%未満の移動を別経路へ誘導した。対象道路の速度中央値は約2%上がり、燃料消費率中央値は0.5~1.0%下がった。都市ごとに年間数千トンのCO2eを減らせる。
Google DeepMindとA24は初の研究中心の提携を発表した。複数プロジェクトで長期的な研究開発を進め、芸術家が新技術と作業手順の形成に参加する。GoogleはA24へ投資も行った。当初は最先端技術と次世代エンターテインメントを結ぶことに注力し、具体的目標と成果は時間とともに発展する。
Hugging Face と Cerebras はリアルタイム音声対音声パイプラインを共同で実演した。Cerebras で Gemma 4 31B の推論を加速し、Nvidia Parakeet の音声認識と Alibaba Qwen3TTS の音声合成をつなぐ。
Google Researchは建物別の屋根反射率(albedo)データを2024年の14都市から9か国50都市超へ広げ、新しいHeat Resilience Earth Engine Appで公開した。
Google DeepMindはNano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)とGemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)の2モデルを公開した。
Google Researchは表データの分類と回帰向けTabFMを公開した。予測を文脈内学習として捉え直し、手動学習、ハイパーパラメーター調整、特徴量設計なしで、1回の順伝播で予測する。
Google Research は、凍結した Gemini Nano v3 に複数トークン予測(MTP)ヘッドを接続する新構造を公開した。本体のウェイトを変えずに端末上の推論を加速し、Pixel 9 と10シリーズで提供済みだ。
Google Research は線形弾性キャッシュを提案した。ページ退避をスキーレンタル問題として扱い、浅い決定木で TTL を予測して容量を動的に変え、総保有費用を最小化する。Spanner 本番で数か月運用し、メモリーを15.5%削減、ミスは5.5%増にとどまり、TCO は約5%下がり、実際の I/O 費用影響は0.5%だった。複数の公開キャッシュトレースでも検証した。
Google ResearchのCOLM 2026論文は、単純な1段階の質問でも、推論過程が通常は想起できない事実知識を引き出すと示した。Gemini-2.5 FlashとPro、Qwen3-32Bで確認した。追加トークンが「計算バッファー」になることと、関連事実を先に出して正答へ意味的に準備する「事実プライミング」の2機構を発見した。中間事実の自己生成には幻覚リスクもある。
Google DeepMindはcomputer useをGemini 3.5 Flashの内蔵ツールとして統合した。従来は独立したGemini 2.5 computer useモデルとしてのみ提供していた。
Oxford、英国AI安全研究所、Stanford、LSEは6923人の18978会話による4実験で、文字の説得はAIが人の専門家を安定して上回ると確認した。専門家が話題を選び、事前研究し、1000ポンドの賞金で動機付けされても同じだった。
Google DeepMind は英国政府、Google Cloud、Faculty、Barnet・Camden・Dorset の地域計画部門と AI 計画許可ツールの試作を共同開発すると発表した。担当者が住宅所有者の計画申請を処理する時間を50%短縮することを目指す。
Google ResearchはFarmscapes 2020の高解像度ラスターマップを、生け垣、石垣、低木林の扱いやすい一覧に変えたベクトルデータを公開した。英国の13万平方キロメートル超を対象とする。世界の衛星画像3億枚超で事前学習したRSF Vision-Transformerを約247平方キロメートルの注釈で微調整し、Polsby–Popperコンパクト性スコアで森林、木の集まり、生け垣を区別する。線状特性の閾値は0.5未満だ。
Google DeepMindはGoogle内部で使う高度なAIの構築と管理に向け、AI Control Roadmapを公開した。多層防御の考え方でモデルのアラインメントに加えてシステム単位の安全層を設け、アラインメントが不完全でも保護を提供する。
Google は二つの研究を公表した。2,345人の調査では、AI を使った参加者の62%超が皮膚の状態の名前を挙げようとし、対照群は41%だった。正解率は23%で、対照群の8%の約3倍。もう一つの混合手法研究は、自分の皮膚の問題にツールを使う方法、理解の変化、医師との対話の違いを調べた。一方、次の受診行動を判断する支援は限定的だった。
UC San DiegoはGoogleの支援で、退役したPixel2000台の基板からデータセンターを作り、数百人の学生・教員に安価で低炭素のクラウド計算を提供する計画だ。SPECでは25~50台が現代的サーバー1台に相当し、Kubernetesで管理する25~50台のクラスターにまとめる。2026年秋の稼働を予定する。
Google ResearchはAISTATS 2026でRegularized f-Divergence Kernel Testsを提案した。相対距離で、モデルが安全な再学習版と元の損なわれた版のどちらに近いかを調べ、機械的忘却を監査する。
Google DeepMindは実験的オープンソースモデルDiffusionGemmaを公開した。テキスト拡散で文章の塊を並列生成し、専用GPUで推論速度を最大4倍に高める。
Google DeepMind は Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA と共同で、Google.org の支援を受け、最大1,000万ドルの世界的技術研究助成を開始した。大規模複数エージェント AI の集団行動と安全リスクに焦点を当てる。
Google DeepMind は Gemini 3.5 Live Translate を公開した。70超の言語に対応するほぼリアルタイムの音声対音声翻訳モデルで、言語を自動検出し、話者の抑揚、リズム、声の高さを保つ。
Google DeepMindはノートパソコンでのローカル実行向けマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを公開した。エッジ向けE4Bと26B MoEの中間に位置し、エンコーダーを使わない統一構造で、視覚・音声入力をLLMの本体へ直接渡す。
Google DeepMindは3か月のRoboticsアクセラレーターを開始した。欧州の初期ロボット企業15社に技術指導、AI技術群、Geminiロボットモデルを提供する。物流、製造、医療、気候、ナビゲーションなどを対象とし、今週ロンドンで始まる。
Google DeepMindはシエラレオネの事前登録済み無作為化比較試験の結果を公開した。8週間の試験でGuided Learning利用者の数学成績が対照群より0.258標準偏差高まり、通常の学習1.2~1.7年分に相当した。
Import AIは3研究をまとめる。King's College London、復旦、Alan Turing InstituteのSocioHackは72の社会サンドボックスで、規則を守りながら制度の隙間を突くRLを試す。修正済みの歴史的な欠陥を再発見する再現率は61.25%、適合率は90.85%だった。
Google は Gemini Enterprise Agent Platform で Agentic RAG による複数コーパス検索の公開プレビューを始めた。Orchestrator、Planner、Query Rewriter、Search Fanout、Sufficient Context Agent などが協働し、複数情報源をまたぐ多段階クエリーを処理する。
Google ResearchはNatureにPHRMシステムの研究を発表した。顔認証によるロック解除後の数秒間に前面カメラで動画を撮影し、深層学習で心拍数と安静時心拍数をバックグラウンド推定する。
Google Researchは水文モデリング枠組みをGitHubでApache 2.0として公開した。各国の気象・水文機関がAI洪水予測を業務に組み込める。PyTorchを使うPythonパッケージで、LSTMを採用し、Caravanデータで学習・微調整できる。対話型のチュートリアルnotebookと動画も付属する。
Google ResearchはI/O 2026でGemini for Scienceの実験ツール群を公開した。ERAとAlphaEvolveのComputational Discovery、Co-ScientistのHypothesis Generation、NotebookLMのLiterature Insightsを含む。
Googleは単一メッセージの暗号集計とTEEを組み合わせ、端末が複数回オンラインになる必要のないゼロトラスト分析を導入した。Googleは匿名の集団集計だけを得て、ハードウェア保護内でも生データを露出・再構築しない。TEE認証は公開コード通りの実行を証明する。
Google DeepMind はアジア太平洋で初のアクセラレーターを始めた。「AI for the Planet」に焦点を当て、地域のスタートアップ、研究チーム、非営利団体を対象に3か月実施する。選ばれた組織は専門家の指導と個別支援を受け、Google AI 専門家の最先端 AI・科学 AI モデルで自然、気候、農業、エネルギーの問題に取り組む。シンガポールの対面合宿で開始し、参加意向の登録を受け付けている。
GoogleはGeminiで科学コードを作成・最適化する研究ツールEmpirical Research Assistance(ERA)を公開した。関連論文は本日Natureに掲載され、Gemini for Scienceの一部として世界の科学者に提供される。
Co-Scientistは数万の論文を調べ、試験可能な新しい遺伝要因を20以上提案して細胞老化逆転の研究を加速している。一部は実験室で細胞を若い状態へ導き、全体的な機能を改善すると確認された。従来6か月かかったスクリーニングデータの分析も数日に縮める。
Google DeepMindは実験的プロトタイプProject GenieにStreet View groundingを導入した。Mapsのピンで米国内の実在地点を選び、スタイルとキャラクターを指定すると、Genieが実写を出発地点の基準にした操作可能な世界を生成する。
Google DeepMind は Gemini Omni シリーズ最初のモデル Gemini Omni Flash を公開した。画像、音声、動画、テキストを組み合わせて高品質の動画を生成し、自然言語の会話で段階的に編集できる。
Google DeepMind は Gemini for Science を公開し、Google Labs に三つの実験ツールを導入した。Co-Scientist に基づく Hypothesis Generation。
Googleはコンテンツの透明性・検証ツールをSearch、Gemini、Chrome、Pixel、Cloudへ拡大すると発表した。SynthIDは1000億超の画像と動画、6万年分の音声に透かしを付けた。Geminiアプリ内のSynthID検証は5000万回利用され、今後数週間でSearchとChromeにも導入される。
Google DeepMind とシンガポール政府は国家 AI 連携を結び、医療、研究、教育、気候の新事業を始める。AI 支援の「三者ケア」を検討し、AlphaFold と Google Earth で東南アジアの感染症研究を進め、Gemma ベースのランニング支援で視覚障害のある選手の自主訓練を助ける。