Google 发布 ERA 科研编码工具并开放 Computational Discovery
Google 发布 Empirical Research Assistance（ERA），一个用 Gemini 编写和优化科学代码的研究工具，相关论文今日发表于 Nature。
推荐理由：Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具，读者可据此判断科研编码自动化的落地进度。
全部 AI 动态
Google Research精选AI 评分7171
Import AIAI 评分2828 Import AI 457：AI 版 Stuxnet、有缺陷的 Muon 优化器与正向对齐
Import AI 457 期聚焦三项研究：SentinelOne 拆解了 20 多年前的病毒 fast16.sys，它通过篡改 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID 等高精度计算软件的内存结果，定向破坏工程与物理仿真。
Google DeepMindAI 评分5050 Google Co-Scientist 助力发现抗肝纤维化老药新用
斯坦福大学医学院 Gary Peltz 团队利用 Google Co-Scientist 从已有药物文献中筛选肝纤维化候选药，其提出的 3 个候选中有 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。表现最突出的是抗癌药 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。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗 AI 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的“三方照护”模式。在 98 个真实初级保健问题的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生对其回答的偏好高于现有证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项上达到或超过初级保健医生水平，但识别危险信号和指导关键体格检查仍不如专家医生。
推荐理由：Google DeepMind 公布 AI co-clinician 研究计划，用医生盲评和模拟问诊数据说明医疗智能体当前的能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆成相互解耦的计算“岛屿”，岛屿间异步传输数据，从而隔离局部硬件故障。
推荐理由：原文给出跨数据中心异步训练在带宽、容错和跨代硬件上的实测结果，可据此判断分布式预训练的工程取舍。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 发布 ReasoningBank：让智能体从经验中学习
Google Research 在 ICLR 论文中提出 ReasoningBank，一个从成功和失败经验中蒸馏高层推理记忆的智能体框架，代码已开源。
推荐理由：论文给出从成功与失败经验中蒸馏记忆的框架，并附 WebArena 与 SWE-Bench-Verified 上的成功率与步数对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3737 GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
伯克利 AI 研究团队提出基于梯度的规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让世界模型的长时程规划变得可行。
Google ResearchAI 评分4444 Google Research 提出 Simula：从第一性原理出发的合成数据生成框架
Google Research 提出推理优先的合成数据生成框架 Simula，将数据集生成重构为机制设计问题，通过全局多样化、局部多样化、复杂化和双批评者质量检查四个步骤，实现无种子、智能体式的数据集构建。
Google ResearchAI 评分3838 Google Research 用 AI 合成神经元加速脑图谱绘制，重建误差降低 4.4%
Google Research 提出 MoGen（Neuronal Morphology Generation），用 PointInfinity 点云流匹配模型生成合成神经元形态，为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据，使小鼠轴突重建误差率降低 4.4%，主要来自 merge error 的减少。
Google ResearchAI 评分4848 Google 推出 Vantage：用生成式 AI 评估未来技能
Google 在 Google Labs 上线研究实验 Vantage，用生成式 AI 构建模拟对话环境，评估高中与大学生面向未来的技能，目前提供英文版并可注册。Vantage 与纽约大学合作开发，由 Executive LLM 动态引导对话、AI Evaluator 依据评分量表打分，在 188 名 18-25 岁美国测试者中，AI 评分与人类专家评分的一致性接近两位专家评分者之间的一致性。
Google ResearchAI 评分3131 Google Research 发布 ConvApparel：测量并弥合用户模拟器的真实感差距
Google Research 推出 ConvApparel 数据集，包含超 4,000 段人机多轮对话、近 15,000 轮，用于量化 LLM 用户模拟器与真实人类的真实感差距。该数据集采用双智能体采集协议，参与者被随机分配到有帮助的 "Good" 智能体或故意不帮忙的 "Bad" 智能体，并配有逐轮用户满意度标注。研究同时提出基于群体统计对齐、人类相似度评分和反事实验证的三支柱评估框架。
Google ResearchAI 评分4242 Google 推出 PaperVizAgent 与 ScholarPeer 两款学术 AI 智能体
Google 发布两款学术智能体：PaperVizAgent 用于生成论文配图，ScholarPeer 用于自动同行评审。PaperVizAgent 由检索、规划、风格、可视化和评审五个智能体协作，在 0-100 分评测中总分 60.2，超过 GPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Any，是唯一超过 50.0 人类基线的框架。
Google ResearchAI 评分3838 Google 研究评估 LLM 行为倾向与人类的对齐程度
Google Research 提出一套框架，用改编自 IRI、ERQ 等心理学问卷的情境判断测试（SJT），在真实用户-助手场景中评估 LLM 行为倾向与人类共识的对齐程度。
Google ResearchAI 评分3131 Google Research 研究：AI 评测需要多少标注者才够？
Google Research 在《Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation》中研究了评测条目数与每条目标注者数的权衡，发现常用的 1、3、5 名标注者往往不足，可靠结果常需每条目 10 名以上标注者。
Google Research精选AI 评分6666 Google 发布白皮书：披露量子计算破解加密货币的更新资源估算
Google Quantum AI 发布白皮书，给出破解 256 位椭圆曲线离散对数问题（ECDLP-256）的更新量子资源估算：两个实现 Shor 算法的量子电路分别使用不到 1。
推荐理由：Google Quantum AI 给出破解 ECDLP-256 的更新资源估算，并用零知识证明确认结论而不泄露攻击细节。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布 TurboQuant 向量压缩算法，KV cache 压至 3 bit 无精度损失
Google 发布 TurboQuant 压缩算法，用于解决向量量化中的内存开销问题，并同时提出 QJL 和 PolarQuant 两种配套方法，三篇工作将分别亮相 ICLR 2026 和 AISTATS 2026。
推荐理由：Google 提出的向量量化方法把 KV cache 压到 3 bit 且不损失精度，读者可据此判断长上下文推理的内存成本走向。
Google ResearchAI 评分3434 Google Research 推出 S2Vec：用自监督嵌入学习城市建成环境
Google Research 发布 S2Vec，一个自监督框架，用于学习建成环境的通用嵌入向量，将建筑、道路等地理要素栅格化为多层图像后用掩码自编码（MAE）训练。在人口密度、收入等社会经济预测的零样本地理外推任务上，S2Vec 通常是最佳单一模型，与图像嵌入做多模态融合后表现普遍优于任一单一模态；但在树木覆盖、海拔等环境任务上仍需改进。
Google Research精选AI 评分6666 Google 与 NHS 研究：AI 用于乳腺癌筛查双读流程
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项配套研究，评估 AI 乳腺癌检测系统。
推荐理由：两项 Nature Cancer 研究给出 AI 读片在 NHS 双读流程中的敏感度、时间与仲裁数据，可了解医疗 AI 落地的真实约束。
Google ResearchAI 评分4040 Google 与康奈尔大学测试 LLM 能否回答高温超导研究问题
Google 与康奈尔大学在《美国国家科学院院刊》发表研究，让 GPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM 和一套自建 RAG 系统回答 67 道高温超导专家级问题，由 12 位国际专家按平衡性、全面性、简洁性、证据、图像相关性和定性反馈六项指标盲评打分。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化下识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在规模化下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性，将交互搜索转化为稀疏恢复问题；ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，而 LIME、Banzhaf 等边际方法忠实度明显更低。
Google Research精选AI 评分6666 Google 与 BIDMC 开展 AMIE 对话式诊断 AI 真实临床可行性研究
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究，让 AMIE 在门诊初级保健就诊前与患者进行文本问诊，全程由医生通过视频监督。
推荐理由：Google 与 BIDMC 的 AMIE 真实门诊可行性研究，给出安全停用次数、诊断一致率与患者态度变化等一手数据。
Berkeley AI ResearchAI 评分2626 伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，NeurIPS 2025 论文验证四大成像领域
伯克利 AI 研究团队提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，仅用含噪测量和噪声模型即可估计互信息，无需任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无镜头成像和显微镜四个领域均能预测解码器性能，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低。相关成果发表于 NeurIPS 2025。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 word2vec 究竟学到了什么？伯克利提出可定量预测的学习理论
伯克利 AI 研究团队证明，在若干温和近似条件下，word2vec 的学习问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解，其梯度流动力学有闭式解，最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。该矩阵仅由词共现概率、unigram 概率和算法超参数决定，从小初始化训练时模型按离散步骤逐个学习正交线性子空间，每步提升嵌入矩阵的秩并降低损失，理论预测与数值实验高度吻合。