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#Google

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10月1日

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9月30日

星期三

  1. Google Research 提出 Diffusion Controller：统一并简化 AI 图像生成控制

    Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，用一个轻量"转向阻尼器"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。

9月25日

星期五

9月19日

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9月4日

星期五

  1. Google Research 研究跨人群多基因风险评分的迁移学习

    Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人群数据，在 8 项临床指标上评估多基因风险评分（PRS）的跨人群迁移效果。结果显示，目标人群样本量达到 15k 以上时，目标人群专属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，直到目标样本量达 25-40k+。

9月2日

星期三

8月28日

星期五

8月27日

星期四

8月26日

星期三

  1. Google 推出 AgentHands：为 XR 智能体对话生成空间化手势

    Google 发布研究原型 AgentHands（论文发表于 CHI 2026），可将 LLM 的推理输出映射为 XR 头显中与语音同步的手势动画，让智能体在 3D 空间里指点、演示物体操作。系统包含环境感知、手势事件库、手势嵌入推理与本地同步执行四个模块，支持递指、象形和表达三类手势。在 N=12 的用户研究中，AgentHands 相比纯语音基线在空间指代效果上有显著提升。

8月22日

星期六

  1. Google 推出 Biomarker Discovery Framework：从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物

    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。该系统在三个队列共 9,279 条参与者观测中自动识别出 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）。

8月21日

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8月17日

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8月12日

星期三

  1. Google Research 研究：召回而非编码是大模型事实性瓶颈

    Google Research 提出知识画像框架，用 2,150 条 Wikipedia 事实的 WikiProfile 基准评测 13 个 LLM，发现 Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实，却仍有 26–34% 无法直接召回，开启思考后仍有 11–12% 失败。研究认为前沿模型的事实错误更多源于知识可及性不足，而非知识缺失，瓶颈正从知识获取转向知识利用。

7月31日

星期五

7月23日

星期四

7月16日

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7月9日

星期四

7月8日

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6月25日

星期四

  1. Google 用线性弹性缓存优化云成本：把页面淘汰当作滑雪租赁问题

    Google Research 提出线性弹性缓存，将缓存页面淘汰建模为滑雪租赁问题，用浅层决策树预测每个页面的 TTL，动态调整缓存大小以最小化总拥有成本。在 Spanner 生产环境运行数月后，内存占用降低 15.5%，缓存未命中仅增加 5.5%，TCO 下降约 5%，实际 I/O 成本影响仅 0.5%。该方案还在多个公开缓存 trace 上做了验证。

  2. Google Research 研究：推理如何解锁 LLM 的参数化知识召回

    Google Research 在 COLM 2026 发表的论文揭示，推理轨迹能解锁 LLM 原本无法召回的事实性知识，即使问题只是简单的单跳问答。研究在 Gemini-2.5（Flash 和 Pro）与 Qwen3-32B 上验证，发现两个机制：生成额外 token 充当"计算缓冲"，以及"事实启动"——模型先输出相关事实为正确答案做语义预热。研究同时指出，模型自生成中间事实可能带来幻觉风险。

6月22日

星期一

6月17日

星期三

  1. Google Earth AI 推出矢量化数据集，用深度学习绘制英国农田细尺度生态特征

    Google Research 发布矢量化数据集，将 Farmscapes 2020 的高分辨率栅格地图转为可操作的树篱、石墙与矮林清单，覆盖英国超 13 万平方公里。该框架基于在 3 亿多张全球卫星影像上预训练的 RSF Vision-Transformer 骨干，仅用约 247 平方公里标注数据微调，并用 Polsby–Popper 紧凑度分数（线性特征阈值小于 0.5）区分林地、树丛与树篱。

6月13日

星期六

  1. Google 研究 AI 如何帮助用户理解皮肤问题

    Google 公布两项关于 AI 辅助皮肤问题理解的研究：一项针对 2,345 名参与者的调查显示，使用 AI 工具时参与者尝试命名皮肤状况的比例超 62%（对照组 41%），命名准确率 23%，接近对照组 8% 的三倍。另一项混合方法研究则考察人们如何用这类工具处理自身皮肤问题，以及由此获得的理解与医生沟通的差异。研究同时发现，AI 辅助对判断下一步就医措施帮助有限。

6月11日

星期四

6月8日

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6月5日

星期五

5月28日

星期四

  1. Google 推出零信任聚合的隐私分析方案

    Google 为隐私分析服务推出零信任聚合方案，将新型单次消息加密聚合协议与 TEE 结合，使设备无需多轮在线即可提交数据。该方案保证 Google 只能获得匿名化的群体聚合洞察，原始数据即使在硬件保护范围内也不会被暴露或重建，TEE 认证则向参与者证明协议按公开代码正确执行。

5月20日

星期三

5月16日

星期六

  2. Google Co-Scientist 助力斯坦福团队发现肝纤维化候选药物

    斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队利用 Google Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物，其提出的 3 个候选药物中有 2 个在活体人类肝细胞测试中阻断纤维化并促进肝细胞再生，而 Peltz 自行挑选的 2 个药物均无效。其中抗癌药 vorinostat 阻断了 91% 可驱动肝瘢痕形成的损伤反应，相关研究已发表于 Advanced Science。

4月30日

星期四

  1. Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗研究计划

    Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生更偏好其回答而非现有证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。

4月22日

星期三