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#Google

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4月3日周五
  1. Google Research44

    Google Research 提出框架评估 LLM 行为倾向与人类对齐程度

    Google Research 提出框架,通过情境判断测试(SJT)评估 25 个 LLM 的行为倾向与人类对齐程度。研究发现模型在专业场景倾向鼓励情感外露、在社交争端中求和而非坚持立场,且即便人类达成共识时仍偏离多数偏好。120B 以下小模型与前沿闭源模型在 10/10 完全共识时接近完美对齐,但共识度低于 90% 时对齐率仅 80% 出头。

4月1日周三
  1. Google Research39

    Google Research:构建更好的 AI 基准需要多少评分者?

    Google Research 论文发现,AI 评测中常用的每项 1–5 名评分者配置往往不足以捕捉人类意见分歧,常需 10 名以上。若目标是多数投票,广度(更多样本)更有效;若要还原意见的全部分歧,深度(更多评分者)才是关键。正确配比下,约 1,000 条标注即可实现高可复现结果,相关模拟器已在 GitHub 开源。

3月31日周二
  1. Google Research51

    Google 发布白皮书,提出负责任披露量子漏洞以保护加密货币

    Google 发布白皮书,给出破解 256 位椭圆曲线离散对数问题(ECDLP-256)所需的最新量子资源估算,所需物理比特相比此前减少约 20 倍。白皮书提出两种量子电路,分别使用不到 1200 和 1450 个逻辑比特、7000 万至 9000 万个 Toffoli 门,预计可在不到 50 万个物理比特上几分钟内执行。

3月29日周日
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 用 AI 重塑鼠标指针,Chrome 已支持指向网页问 Gemini

    Google DeepMind 公布 AI 指针研究,提出把传达上下文与意图的负担从用户转移到计算机的四项交互原则。实验性指针由 Gemini 驱动,可在 Google AI Studio 中指向并语音编辑图片或查找地点;Chrome 已支持用指针就网页中关心的部分向 Gemini 提问,Googlebook 的 Magic Pointer 也将很快推出。

    推荐理由:文章给出四项交互原则并说明指针如何借助视觉与语义上下文理解用户意图,可供判断 AI 交互入口的走向。

3月25日周三
  1. Google Research47

    TurboQuant:通过极致压缩重塑 AI 效率

    Google Research 发布向量压缩算法 TurboQuant,称可在零精度损失下实现 KV cache 与向量搜索的极致压缩。该方法由 PolarQuant 与 QJL 两步组成,将于 ICLR 2026 公布。测试覆盖 LongBench、Needle In A Haystack、RULER 等长上下文基准,基于 Gemma 和 Mistral 等开源 LLM 验证。

  2. Google Research42

    Google Research S2Vec:如何学习城市建成环境的语言

    Google Research 在 Google Earth AI 旗下提出 S2Vec 自监督框架,将建成环境栅格化为多层图像并用 masked autoencoding 生成地点的通用嵌入向量。在社会经济类基准(如美国人口密度、中位收入)的零样本地理适配任务上优于 SATCLIP、GeoCLIP 等基线,但树冠、海拔等环境任务仍有不足;与图像嵌入多模态融合可进一步提升性能。

3月18日周三
3月17日周二
3月12日周四
  1. Google Research62

    Google 评估 AMIE 对话式诊断 AI 在真实门诊场景中的可行性

    Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作,在真实门诊场景中开展了 AMIE 对话式诊断 AI 的前瞻性可行性研究。

    推荐理由:在真实门诊流程中检验了 AMIE 对话式诊断 AI 的可行性与安全性,并盲评比较其与主治医生的诊断质量,为医疗 AI 的临床落地提供了前瞻性证据。