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  1. 剑桥大学 Clare Bryant 用 Google Co-Scientist 寻找跨物种传染病的分子开关

    剑桥大学教授 Clare Bryant 使用 Google Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播引发败血症的分子机制,该工具生成并排序的假说帮她锁定了一个此前未关注的蛋白,并逐步细化到具体氨基酸位点。她的团队正构建携带这些氨基酸突变的细胞系验证假说,原本需两到三年的实验工作预计可在六个月内完成。

  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。

5月12日

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星期六
  1. Google Research 如何通过全球合作与开放资源推动科学影响

    Google Research 披露其开源工具与开放数据集已赋能全球超 25 万名研究者和开发者。其中基因组学工具 DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher 已支持处理 250 万人的外显子与全基因组,医疗基础模型 MedGemma 下载量超 480 万次。Open Health Stack 已在 10 多个国家部署,覆盖超 6500 万受益者。

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27日

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4月23日

星期四
  1. Google Photos 上线 Auto frame,可事后调整照片视角

    Google Research 宣布在 Google Photos 的 Auto frame 功能中上线一种新方法,可在照片拍摄后调整相机视角。该方法先用内部 3D 点图估计模型重建场景与焦距,再用生成式潜在扩散模型补全新视角下暴露出的空白区域,并自动检测人脸位置与广角畸变来推荐理想取景。该功能已面向含人物的照片自动生效,用户可在 Auto frame 候选中选择重新构图后的版本。

4月22日

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4月21日

星期二
  1. Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡合作加速企业 AI 转型

    Google DeepMind 宣布与 Accenture、Bain & Company、BCG、Deloitte、McKinsey 五家咨询公司合作,推动前沿 AI 在企业规模化落地。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权,并围绕金融、制造、零售、媒体娱乐等行业开发行业专属 AI 方案。目前仅 25% 的组织成功将 AI 推进到规模化生产阶段。

4月16日

星期四

4月14日

星期二
  1. Google 推出 Vantage:用生成式 AI 评估未来技能

    Google 发布研究实验 Vantage,通过生成式 AI 构建模拟对话环境,评估高中与大学生的问题解决、协作等未来技能,现已在 Google Labs 开放英文注册。该系统由 Executive LLM 动态引导对话、AI Evaluator 依据评分量表打分,与纽约大学合作对 188 名 18-25 岁美国测试者的研究显示,AI 评分与人类专家评分的一致性接近两位人类专家之间的一致性。

4月13日

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星期日
  1. Google DeepMind 为 AI 时代重新设计鼠标指针,Gemini 已接入 Chrome

    Google DeepMind 公布 AI 指针的实验性方案,由 Gemini 驱动,让指针不仅知道指向什么,还能理解它对用户的意义。团队提出四条交互原则,包括不打断工作流、捕捉指针周围的视觉与语义上下文、支持“这个”“那个”式的自然简写,以及把像素转化为地点、日期、物体等可操作实体。

3月25日

星期三
  1. Google Research 推出 S2Vec:用自监督学习读懂城市建成环境

    Google Research 发布自监督框架 S2Vec,通过 S2 Geometry 分区与特征栅格化,将建筑、道路等建成环境特征转为多层图像,再用掩码自编码(MAE)学习通用嵌入向量。评测中 S2Vec 在零样本地理外推的社会经济预测任务(如全美人口密度、收入中位数)上表现优于 SATCLIP、GEOCLIP 等基线,但在树木覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。

3月18日

星期三