Google提出多智能体长视频框架
Google 提出 连贯长视频多智能体框架
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Google 提出 连贯长视频多智能体框架
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2026年8月27日,Google推出行星预测引擎(PPE)实验研究能力。据Google Research介绍,PPE隶属Google Earth AI,可依据自然语言查询自主完成数据检索、特征工程、模型训练评估并生成报告,把复杂行星级预测建模从数周人工流程缩短到几分钟。在21项CDC健康指标上,PPE平均R2为76.8%,高于人工专家流程的60.0%;在尼日利亚粮食安全降尺度任务中R2达66.1%,基线为31.5%;在刚果(金)2026年Bundibugyo埃博拉疫情期间的实时热点预测中Recall@10为83.3%,较已发表的贝叶斯建模基线约73%提升10.3个百分点。研究还发现统计协变量与基础模型嵌入向量具有互补性,多模态融合加智能数据选择优于基线。目前该能力仍为实验性研究能力。
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2026年7月9日,Google Research发布可穿戴健康基础模型SensorFM。据Google Research介绍,该模型在超一万亿分钟、来自500万人的多模态传感器数据上预训练,通过缺失感知的掩码重建学习通用生理表征,可迁移到35项健康预测任务。其中最大模型SensorFM-B相比最小版本重建损失降低31%,分类任务平均提升9% AUC,回归任务提升21% Pearson系数。研究还用LLM智能体自动构建预测头,并将其接入Personal Health Agent,临床医生盲评显示加入SensorFM预测后各维度评分显著提升。目前尚无后续发展事实。
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Google 推出 行星预测引擎(PPE)实验研究能力
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Google Research 发布 可穿戴健康基础模型SensorFM
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Google Research 发布 智能体推理记忆框架ReasoningBank
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Google Research 发布 生成式AI技能评估实验Vantage
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Google 发布 白皮书
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PromptArmor 于 2025 年 11 月 26 日发布文章称,Google Antigravity 存在间接提示注入问题,可被用来外泄 .env 变量,即使用户在设置中已明确禁止。该文当天登上 Hacker News 榜首,作者在推文中附上了文章链接。目前尚无后续发展事实或 Google 方面的回应。
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PromptArmor 于 2025 年 11 月 26 日发布文章称,Google Antigravity 存在间接提示注入问题,可被用来外泄 .env 变量,即使用户在设置中已明确禁止。该文当天登上 Hacker News 榜首,作者在推文中附上了文章链接。目前尚无后续发展事实或 Google 方面的回应。
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2026年10月29日,Epoch AI发布研究称,Z.ai于2026年8月发布的开源权重模型GLM 5.3可利用浏览器补丁空窗期,攻破Mozilla Firefox六个近期版本,每个版本边际成本约1000美元。实验显示,该模型在无联网、仅获公开信息的条件下自主完成漏洞识别与多阶段利用链,最快一次耗时12小时,并反复重新发现一个未公开漏洞。Epoch AI已将该漏洞告知Mozilla,后者在2026年10月27日发布的Firefox 159.0中修复。Epoch AI还称,针对Firefox的API总花费超过10万美元,而用同一套工具攻击Google Chrome花费约10万美元仍未成功。
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南京大学、商汤等机构的研究人员发布开源手机智能体模型OpenMobile-2,包括基于Qwen3.5的90亿参数和基于Qwen3.6的270亿参数两个智能体模型,并公开完整训练环境、数据和复现说明。团队重建淘宝、京东、滴滴、美团、Slack、Google Drive等35个应用,练习环境覆盖110多个应用,生成约11,600条示例流程和2,000多个练习任务。较大模型在AndroidWorld从67.1升至79.9分,在真实Android设备的SPA-Bench上从31.9升至59.6分,研究者称这是开源模型中的最好成绩。目前尚无后续发展。
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Google DeepMind 团队让四个运行在 Gemini 4 Argon 上的 AI 智能体在随机生成的世界中自主通关 Minecraft,击杀末影龙,全程无人类输入。团队没有为它们分配角色、策略或游戏专用工具,四个智能体自行分工、互相预警威胁、回收阵亡队友的物品,并把错误记录在共享记忆中。整轮运行耗时 27 小时 14 分钟,共编写 2783 个 JavaScript 程序、交换 229 条聊天消息、死亡 605 次,按 2027 年生效的 Gemini 4 Argon 标准价格计算花费 1620 美元。
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Anthropic于2026年10月17日公布一项研究:Mythos 5在仅提供纯语言规格说明和自动评估器的条件下,基本无人工干预地闭环反复提交并改进量子电路设计,找到比已发表最优方案使用更少qubit和门的电路,部分提升达一个数量级。其中椭圆曲线模逆运算设计来自一次53小时连续运行,模型推导出无需存储分支信息的可逆divsteps实现,并用Lean形式化验证;另一项工作把DQI中最昂贵的Reed-Solomon解码步骤门数降至Google此前构造的约1/12。Anthropic也提到模型早期偏保守、倾向沿用已知方法,需通过要求并行探索多种方案和偶尔提示扩大搜索来缓解。后续报道称该研究来自STEM Fellows项目,并给出divsteps任务门数降低17倍等不同表述。
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Google DeepMind 的论文登上 10 月 8 日的《Science》。据 36氪 · AI 报道,其自动数学证明系统 AlphaProof Nexus 在 353 道悬而未决的 Erdős 问题中自主解出 9 道,其中两道自 1970 年悬置至今。该系统由 Gemini 3.1 Pro 用 Lean 起草证明,编译器逐行校验并反馈迭代,每道题推理开销为几百美元。论文的消融结果显示,去掉子代理锦标赛等复杂结构、只保留大模型加 Lean 反馈的简版系统同样能解出这 9 道题,只是最难的几道更烧钱。目前尚无后续发展事实。
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François Chollet 评价称,Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上的表现与 Astra 相近,Google 重回前沿。同日,ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI 系列上的验证成绩:ARC-AGI-3 在 provider adapter harness 下得 97.5%,成本 4.8K 美元;标准 harness 下为 49.8%,成本 5.8K 美元。ARC-AGI-2 为 91.3%,每任务 0.32 美元;ARC-AGI-1 为 98.5%,每任务 0.16 美元。ARC Prize 称 Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上超过 95% 的前沿 AI 实验室,Argon 的 97.5% 仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%。标准 harness 测试因 API 问题未能完成全部 55 个游戏,高推理档仅完成 19 个游戏,故未公布分数。
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Google DeepMind 登上 《Science》
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