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星期三

  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    RadixArk与Google Cloud合作将SGLang引入TPU

    2026年7月30日,SGLang维护方RadixArk与Google Cloud达成合作,将SGLang推理框架引入TPU。据LMSYS Blog当日发布的信息,开发者目前可通过SGL-JAX在最新几代TPU上运行SGLang,支持Gemma、Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、Grok等模型,以及Wan、Flux等视频图像扩散模型。同一来源称,今年晚些时候RadixArk还将推出PyTorch原生的SGL-torchtpu后端,支持eager执行、PyTorch生态兼容与MPMD,并计划让新开源模型在TPU与GPU上同日可用。目前该合作尚无后续独立发展事实,状态以这一官方发布为准。

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星期日

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google展示赛道验证的边缘Agent架构

    2026年8月10日,Google AI for Developers 发布内容,展示了一套在赛道上完成验证的边缘 Agent 架构。该团队表示,通过在赛道环境中验证这一架构,说明智能体工作流可以在对性能一致性要求极高的场景中被信任。发布内容同时提供了更多构建细节的链接。目前该事件处于活跃状态,尚无后续进展披露。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google Research 揭示扩散模型创造力来源

    Google Research 揭示扩散模型创造力的数学来源。该机构在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中证明,扩散模型的创造力源于神经网络学习到的是被“平滑”过的 score function,而非完美版本。权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑,让去噪过程在训练数据点之间插值,从而生成新样本而非记忆训练集。目前该研究为唯一有证据的发展,尚无后续进展。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google Research发布可穿戴健康基础模型SensorFM

    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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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google发布表格基础模型TabFM

    Google Research 于2026年6月30日发布面向表格数据分类与回归的零样本基础模型 TabFM。该模型将表格预测重构为上下文学习问题,无需手动训练、超参数调优和复杂特征工程,单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。模型完全基于数亿个由结构因果模型生成的合成数据集训练,采用融合 TabPFN 与 TabICL 的混合架构。TabFM 已在 Hugging Face 和 GitHub 开源,并上线 Google Cloud BigQuery,在 TabArena 的 38 个分类和 13 个回归数据集上评测。目前尚无后续发展事实。

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  5. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google提出并部署线性弹性缓存

    Google Research 在 CIDR 论文中提出线性弹性缓存方法,并将页面淘汰建模为滑雪租赁问题,用浅层决策树为每个缓存页预测 TTL,动态调整缓存大小以最小化总拥有成本。该策略已在 Spanner 生产服务器上运行数月,相比固定大小缓存显著降低成本;缓存未命中仅增加少量,且集中在从存储读取成本低的数据上,实际 I/O 成本影响仅 0.5%。目前该工作以论文形式公开,尚无后续独立发展事实。

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  6. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind与A24建立研究合作

    2026年6月22日,Google DeepMind与A24宣布建立首个聚焦研究的合作伙伴关系,将研究实验室与电影制作工作室结合,帮助艺术家开发新工作流与技术。据Google DeepMind发布的信息,双方将围绕多个项目展开长期研发协作,Google同时已对A24进行投资。目前该合作没有进一步的有证据发展,后续进展尚待披露。

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星期四

星期二

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google Research发布导航路由干预交通研究

    2026年7月7日,Google Research发布了一项关于通过导航应用干预缓解城市拥堵的研究。该研究在Nature Cities发表,称是首个大规模真实世界研究:通过修改Google Maps算法,将约2%的行程引导至耗时相近的替代路线,并在10座美国城市测试6个月。结果显示,目标路段行驶速度中位数提升约2%,燃油消耗率中位数下降0.5%至1.0%,每座城市每年可减少数千吨CO2e排放。目前尚无后续发展事实。

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