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#论文/研究

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3月7日周六
3月5日周四
  2. Google Research42

    Google Research 教 LLM 进行贝叶斯推理

    Google Research 提出“贝叶斯教学”框架，通过监督微调使大语言模型模仿贝叶斯模型的最优概率更新策略。该方法显著提升了LLM在个性化推荐任务中的表现，并证明其能将学到的推理技能泛化至其他领域，克服了默认启发式算法的局限。

3月4日周三
2月18日周三
  1. Google Research42

    Google Research 提出 MapTrace：利用合成数据提升多模态大模型地图路径追踪能力

    Google Research 推出 MapTrace，通过自动化流水线生成 200 万问答对以解决 MLLM 在地图路径追踪上的空间推理缺陷。该方案利用 Gemini 2.5 Pro 和 Imagen-4 构建含“Mask Critic”与“Path Critic”的合成数据管线，开源数据集旨在显式教授模型几何拓扑关系，弥补预训练模型缺乏物理世界导航规则的短板。

2月11日周三
2月10日周二
  2. Google DeepMind84

    Google DeepMind 发布两篇论文：Gemini Deep Think 加速数学与科学发现

    Google DeepMind 发布两篇研究论文，展示 Gemini Deep Think 模式在专家指导下解决数学、物理和计算机科学领域专业研究问题的能力。

    推荐理由：原文展示了 Gemini Deep Think 在纯数学、物理和计算机科学领域的具体科研突破案例及人机协作方法论，为评估 AI 在专业科研中的实际能力提供了详实依据。

2月4日周三
  2. Google Research68

    Google Research 宣布与 Included Health 合作开展全美首个真实世界虚拟护理 AI 随机研究

    Google Research 宣布与 Included Health 合作，启动一项待 IRB 批准的全美前瞻性随机研究，以评估对话式 AI 在真实世界虚拟护理工作流中的表现。

    推荐理由：原文披露了从模拟验证到全美随机对照试验的研究路径，展示了医疗AI在真实临床工作流中评估安全性与效用的具体方法论。

1月28日周三
  2. Google Research40

    Google Research 提出 ATLAS：面向多语言模型的自适应迁移缩放定律

    Google Research 发布 ATLAS，基于 774 次训练、10M–8B 参数模型及 400+ 种语言数据，提出自适应迁移缩放定律以优化多语言预训练。该研究量化了语言间协同效应，指出支持两倍语言数量需将模型规模扩大 1.18 倍、数据量增加 1.66 倍。ATLAS 为构建者提供了平衡语言混合与模型效率的数据驱动指南，并在 ICLR 2026 展示。

1月24日周六
1月23日周五
1月16日周五
1月14日周三
  1. Google Research37

    Google Research 验证 Android Auto 急刹车事件作为道路碰撞风险领先指标

    Google Research 证实通过 Android Auto 收集的急刹车事件（HBE）与道路碰撞率呈显著正相关，可作为交通安全评估的领先指标。分析显示 HBE 数据密度是碰撞报告的 18 倍，能填补稀疏历史数据的空白并实时识别高风险路段。该发现支持将连接车辆数据整合至 Google Maps Platform 的道路管理洞察中，以替代传统滞后的事故统计进行网络级安全评估。

  2. Google Research26

    Google 演示动态表面码量子纠错

    Google Quantum AI 在 Nature Physics 发表研究，实验演示了基于 Willow 处理器的动态表面码。该方案通过交替电路结构解决泄漏与硬件约束问题，其中六边形晶格代码在距离从 3 扩展到 5 时逻辑错误率改善 2.15 倍，模拟显示误差抑制因子提升 15%。

1月13日周二
  1. Google Research52

    Google Research 发布 NeuralGCM 降水模拟新进展

    Google Research 在 Science Advances 发表新论文，介绍其混合大气模型 NeuralGCM 如何通过直接基于卫星降水观测数据进行训练，从而改进长期全球降水模拟。该模型在 280 km 分辨率下，相比传统物理模型，在平均降水、极端降水（特别是前 0.1% 降雨量）及日循环再现方面均取得显著提升，误差降低约 40%。

1月10日周六
12月11日周四
12月9日周二
12月5日周五
  1. Google Research43

    Google Research 提出 Titans 架构与 MIRAS 框架以增强 AI 长期记忆

    Google Research 推出 Titans 架构及 MIRAS 理论框架，结合 RNN 速度与 Transformer 精度实现测试时记忆。Titans 利用“惊讶度”指标动态更新参数，通过动量机制和自适应权重衰减管理长序列信息。MIRAS 将序列建模统一为关联内存模块，突破均方误差范式限制，支持实时适应无需离线重训练。

12月4日周四
11月25日周二
  1. Google DeepMind58

    AlphaFold 助力解析心脏病关键蛋白 apoB100 结构

    科学家利用 AlphaFold 结合冷冻电镜技术，成功绘制出构成“坏胆固醇”（LDL）骨架的关键蛋白 apoB100 的原子分辨率结构。这一发现揭示了 LDL 颗粒外部的笼状外壳形态，有助于深入理解动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的致病机制，并为预防和治疗该全球头号死因提供新的研发方向。

11月14日周五
11月13日周四
  1. Google Research38

    Google Quantum AI 提出 DQI 算法加速优化问题求解

    Google Quantum AI 联合斯坦福等机构在 Nature 发表研究，提出 Decoded Quantum Interferometry (DQI) 量子算法。该算法将优化问题转化为解码问题，利用量子干涉寻找近似最优解。针对最优多项式交集（OPI）问题，DQI 仅需数百万次量子逻辑操作，而经典计算机需超过 $10^{23}$ 次运算。

11月11日周二
11月8日周六
  1. Google Research58

    Google Research 发布嵌套学习范式及 Hope 架构以解决灾难性遗忘

    Google Research 在 NeurIPS 2025 发表“Nested Learning”论文，提出一种新的机器学习范式，旨在通过统一模型架构与优化算法来解决大语言模型的灾难性遗忘问题。该范式将模型视为一组相互关联的多层级优化问题，利用连续记忆系统（CMS）实现不同频率的权重更新。基于此原理设计的自修改架构 Hope 在语言建模和长上下文推理任务中表现出优于现有 SOTA 模型的性能。

11月7日周五
11月6日周四
  1. Google DeepMind40

    Google DeepMind 发布森林砍伐预测基准、物种分布图谱及 Perch 2.0 更新

    Google DeepMind 联合 World Resources Institute 推出基于 Vision Transformers 的森林砍伐风险预测基准，实现 30 米级高分辨率监测。同时发布利用 Graph Neural Net 和 AlphaEarth Foundations 生成的物种分布图谱，并更新动物声音分类模型 Perch 2.0，支持快速适配新物种识别以辅助生态保护。

11月5日周三
  2. Google Research68

    Google Research 发布太空可扩展 AI 基础设施系统设计预印本论文

    Google Research 发布名为 Project Suncatcher 的研究项目及相关预印本论文，提出构建由自由空间光链路连接的太阳能卫星星座以承载 Google TPUs 进行 AI 计算。

    推荐理由：Google Research 发布关于太空 AI 基础设施的预印本论文，详细论证了利用太阳能卫星星座承载 TPU 进行大规模计算的可行性与挑战。

10月31日周五
10月30日周四
  1. Google Research68

    Google Research 提出可证明隐私洞察系统以分析生成式 AI 使用

    Google Research 推出“可证明隐私洞察”（PPI）系统，利用大语言模型、差分隐私和可信执行环境分析非结构化生成式 AI 数据。该系统已在 Pixel Recorder 应用中部署，使用开源 Gemma 3 模型在 TEE 内对转录文本进行分类聚合，确保原始数据不离开安全边界且输出具备用户级差分隐私保证。相关代码及机密联邦分析栈已开源，允许外部验证服务器端处理仅执行隐私保护计算。

    推荐理由：原文详述了结合大语言模型、差分隐私与可信执行环境的可证明隐私洞察系统，为分析端侧生成式 AI 数据提供了兼顾透明度与用户级隐私保护的技术路径。

10月1日周三
9月23日周二