←搜索结果

按匹配度 · 共 20 条结果 清除搜索

星期四

  1. Google DeepMind

    Google DeepMind 联合 WRI 与 IIASA 发布 10 米分辨率全球森林类型地图 ForTy 2020

    Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020,把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型,作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型,并以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入;在 9000 多个随机抽样点验证中,森林类型判对率 90%,森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放,可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。

    A close-up of a 3D voxel-style world map focusing on the blocky terrain of South America.

    匹配字段标题

  2. 事实所属事件

    Google DeepMind等发布全球森林类型地图ForTy 2020

    Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020 全球森林类型地图。该地图把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型,并作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型,以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入;在 9000 多个随机抽样点验证中,森林类型判对率 90%,森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放,可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。目前尚无后续发展。

    匹配字段标题

    查看事件:Google DeepMind等发布全球森林类型地图ForTy 2020

星期五

  1. Google DeepMind

    Google DeepMind 用 Google Antigravity 加速抗菌肽发现

    Google DeepMind 介绍其智能体开发平台 Google Antigravity 如何加速抗菌肽(AMP)的发现,把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中,并借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白质。文中展示生物学家用该平台找到一个对呼吸道感染病原体有预测活性的新型抗菌肽候选物,该候选物目前正在进行湿实验验证。Antigravity 还内置了 Biomolecular Structure Viewer,可在同一工作区内查看 AlphaFold 预测结构并与智能体共享 3D 视觉状态。

    This diagram illustrates a bioinformatics workflow where an input protein sequence undergoes functional annotation via a seq-to-seq transformer, followed by an evidencer pipeline that adds supporting evidence (such as sequence and structural similarity) to the predicted name, function, subcellular location, and GO terms.

    匹配字段标题

  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind 展示用 Antigravity 发现抗菌肽候选

    2026年10月15日,Google DeepMind 展示其智能体开发平台 Google Antigravity 如何加速抗菌肽(AMP)的发现。据官方介绍,该平台把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中,并借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白质。文中展示生物学家用该平台找到一个对呼吸道感染病原体有预测活性的新型抗菌肽候选物,该候选物目前正在进行湿实验验证。Antigravity 还内置 Biomolecular Structure Viewer,可在同一工作区内查看 AlphaFold 预测结构并与智能体共享 3D 视觉状态。后续报道称,该平台已发现一种新型抗菌肽候选分子,预测其对呼吸道感染病原体具有活性,目前正进行湿实验室验证。

    匹配字段标题

星期三

  1. Google DeepMind

    Google DeepMind 与新加坡 GovTech 推出端侧诈骗检测模型

    Google DeepMind 与新加坡政府科技局(GovTech)合作推出端侧诈骗检测模型,基于轻量级 Gemma 微调,可在普通智能手机上本地运行。模型采用两级流水线,先用轻量分类器筛查消息,再用微调后的 Gemma 分析更大范围对话上下文,检测到操纵性对话模式时在设备上实时提醒用户。训练在 GovTech 管理的 GCP 环境中完成,数据经匿名化处理,不含私人或可识别个人信息,该成果在新加坡国际网络周(SICW 2026)上展示。

    匹配字段标题

  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind与GovTech交付端侧诈骗检测模型

    2026年10月14日,Google DeepMind与新加坡政府科技局(GovTech)合作交付一款端侧诈骗检测模型,该成果在新加坡国际网络周(SICW 2026)上展示。据Google DeepMind介绍,模型基于轻量级Gemma微调,可在普通智能手机上本地运行,采用两级流水线:先用轻量分类器筛查消息,再用微调后的Gemma分析更大范围对话上下文,检测到操纵性对话模式时在设备上实时提醒用户。训练在GovTech管理的GCP环境中完成,数据经匿名化处理,不含私人或可识别个人信息。目前尚无后续发展事实。

    匹配字段标题

星期二

  1. Google DeepMind

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 安全与防护报告

    Google DeepMind 公布 Gemini 4 Argon 的安全与防护方案,并开始向更广泛用户开放该模型,同时扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。在网络安全测试中,Argon 解决了全部 12 个端到端模拟网络攻击场景,上一代为 5 个;在对抗测试集上违规请求减少近一半。防护采用输入筛查、激活探针内部监测和持续监控三层实时机制,在 Gray Swan 的间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。

    Gemini 4 Argon logo next to a large white "4", all on a gradient blue background

    匹配字段标题

星期四

  1. NVIDIA Blog精选

    NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白结构预测数据集

    NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供全球科学家免费使用。这些结构由 AlphaFold2 推断,并用 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 优化以扩展到数千个病毒蛋白质组。NVIDIA 同时开源生成该数据集的 BioNeMo Structure Prediction Pipeline,其中约 30% 的蛋白相互作用此前未在 Protein Data Bank 中记录。

    匹配字段标题

星期二

  1. Demis Hassabis精选

    Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,可预测 90 亿种单碱基 DNA 变异影响

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个可搜索的数据库,用于预测全部 90 亿种可能的单字母 DNA 变异带来的影响。Demis Hassabis 表示,继 AlphaFold 绘制蛋白质宇宙之后,该工具转向绘制人类基因组,帮助科学家更好地理解疾病,并面向学术研究免费开放。

    匹配字段标题

  2. IEEE Spectrum

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,预计算 90 亿个 DNA 变异预测

    Google DeepMind 于 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas,这是一个用 AlphaGenome 模型预先算好全部 90 亿个人类基因组单碱基变异的在线预测库,数据集约 1 PB,供非商业研究免费使用。Atlas 让科学家无需写代码或自行运行模型即可查询单个变异,并新增一个单数值影响分数,可快速判断变异是否可能重要。团队通过模型蒸馏、GPU kernel 优化和消除冗余计算把速度提升约 80 倍;DeepMind 指出该预测仍有局限,例如部分增强子调控距离超出模型 100 万碱基对的视野。

    匹配字段标题

星期二

  1. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash 等模型推出智能体视频理解功能

    Google DeepMind 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出智能体视频理解功能,模型可动态扫描视频片段,token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。该功能已在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Gemini API 中上线,支持视频上传和 YouTube 视频,按标准 token 计费且不额外收费。相比固定 1 FPS 的静态处理,它结合模型推理与原生视频工具,按需检索画面、音频和转录文本,后续还将接入 Gemini 应用和 YouTube 的 Ask YouTube 功能。

    匹配字段标题

星期三

  1. Google DeepMind精选

    Google DeepMind 在 Gemini 3.5 Flash 中内置 computer use

    Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash,此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用它构建能跨浏览器、移动端和桌面环境感知、推理并执行操作的智能体,面向持续软件测试等长周期与企业自动化任务。为降低实时环境中的提示词注入风险,官方对 computer use 做了针对性对抗训练,并发布两套可选的企业级防护系统。

    匹配字段标题

星期二

星期日

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind等发布全球森林类型地图ForTy 2020

    Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020 全球森林类型地图。该地图把全球每块 10×10 米土地划为六类森林与土地利用类型,并作为欧盟森林砍伐法规的关键基线。团队用约 170 万个标注地点训练模型,以 AlphaEarth Foundations 嵌入向量为关键输入;在 9000 多个随机抽样点验证中,森林类型判对率 90%,森林与非森林区分准确率 95%。配套的 2017 至 2025 年逐年时间序列同步开放,可在 Google Earth Engine 上以开放许可免费使用。目前尚无后续发展。

    匹配字段标题

星期四

星期日

  1. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind推出SynthID Bio蛋白质水印技术

    2026年9月30日,Google DeepMind推出SynthID Bio,一种用于AI设计蛋白质的水印技术。据Google Blog介绍,该技术可在AI生成的蛋白质序列和预测3D结构中嵌入不可感知且可验证的水印;实验室测试显示,加水印的设计在多个目标蛋白上与未加水印版本的表现和天然多样性相当,为生物安全和开放科学数据库提供溯源层。10月2日,Sundar Pichai在社交平台提及该技术,称其在科学诚信与生物安全方面迈出重大一步。目前该技术已发布,尚无后续开发事实。

    匹配字段标题

  2. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind 开放 AlphaGenome Atlas

    2026年9月8日,Google DeepMind 开放 AlphaGenome Atlas,这是一个可搜索的数据库,用于预测全部 90 亿种可能的单字母 DNA 变异带来的影响。Demis Hassabis 表示,继 AlphaFold 绘制蛋白质宇宙之后,该工具转向绘制人类基因组,帮助科学家更好地理解疾病,并面向学术研究免费开放。同日另有来源称,该资源为 1-petabyte 开放变异数据库,提供统一的 AVI 突变评分、Web 门户与 AlphaGenome API,以及 Agent skill。目前该故事没有新的发展事实,状态停留在发布与开放阶段。

    匹配字段标题

  3. 事件3 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind为Gemini推出代理式视频理解

    2026年9月1日,Google DeepMind为Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash和3.5 Flash-Lite推出代理式视频理解功能。据官方说明,模型可动态扫描视频片段,按需检索画面、音频和转录文本,相比固定1 FPS的静态处理,token消耗最多降低88%、成本最多降低66%、准确率最多提升7%。该功能已在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform的Gemini API上线,支持视频上传和YouTube视频,按标准token计费且不额外收费。9月2日,Google AI Developers进一步说明,该能力可自动调整处理速度,从而准确识别并计数拍手等快速动作。官方还表示后续将接入Gemini应用和YouTube的Ask YouTube功能。

    匹配字段标题

  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind发布Gemini 3.7 Flash

    2026年8月13日,Google DeepMind发布Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码和智能体最强的主力模型,距Gemini 3.6 Flash发布仅三周。官方数据称,该模型在FrontierCode 1.1 Main得分43.6%(3.6 Flash为34.4%),DeepSWE v1.1为65.3%(49.0%),WebDev Arena Elo为1588对1538,GDP.pdf为34.0%对22.0%,AutomationBench为30.4%对17.0%;年底前入门价为每百万输入token 0.75美元、输出token 3.75美元,为3.6 Flash原价的一半,并附针对CBRN与网络攻击滥用的更新防护措施。次日,Google AI Developers展示其在Antigravity中用Three.js构建3D网页游戏,以及凭单一架构规格为Flutter、SwiftUI、Jetpack Compose、React Native和NativeScript生成原生代码。8月17日,官方演示其从维多利亚植物图鉴PDF提取并按APG IV分类历史植物;8月18日展

    匹配字段标题