墨尔本大学与新南威尔士大学提出多会话语音记忆基准VoxMem,专治音频大模型记不住「谁说的、怎么说」
墨尔本大学与新南威尔士大学联合团队提出多会话语音记忆基准VoxMem,用「声学证据×记忆操作」二维分类覆盖15种考察组合,包含799道题、3,196个评测实例、34,743个语音会话(约177小时),每道题在8K到64K token历史长度下保持不变。
墨尔本大学与新南威尔士大学联合团队提出多会话语音记忆基准VoxMem,用「声学证据×记忆操作」二维分类覆盖15种考察组合,包含799道题、3,196个评测实例、34,743个语音会话(约177小时),每道题在8K到64K token历史长度下保持不变。
2026年诺贝尔化学奖授予 Henri Kagan 和 Kenso Soai,表彰他们在不对称有机合成中发现非线性效应与自催化作用。Kagan 证明异手性催化剂配对会失活、实现手性放大,Soai 则发现 Soai 反应:起点仅 0.00005% 的手性偏差经三轮自催化放大至 99.5% 以上。
Harrison Chase 点评一篇 Google Research 的多智能体证明发现论文,认为验证者从干净上下文起步的模式值得借鉴,探索者的推理无法说服验证者接受错误证明,探索者因此可以大胆尝试,由验证者筛掉错误方向,DeepAgents 子智能体拥有独立上下文也是同一道理。
Google DeepMind 将 SynthID 引入生物学领域,推出蛋白质水印方法 SynthID Bio,让 AI 生成的蛋白质可以被水印标记。相关成果发表在 Nature 上,团队还实现了兼具功能性与水印的 AI 设计蛋白质的成功合成,并将 SynthID Bio 工具开源供研究社区使用。Demis Hassabis 称这是 AI 时代生物安全的关键一步。
HyperFrames 联合 Google DeepMind 和 Kaggle 推出 Code2Video Bench,用于衡量模型生成的代码能否渲染成值得观看的视频。该基准指出,SWE-bench 意义上的代码能力与"代码转视频"是两回事,目标是让前沿实验室在智能体视频任务上取得进展。
谷歌/DeepMind 研究人员推出 Dream-RSI,让 AI 智能体通过重放过去的发现尝试来改进探索问题的方式,以低成本测试数千种替代策略,并在下一轮部署更优策略。该系统在算法设计、数学优化和 GPU 内核工程中保持或提升发现质量的同时大幅降低搜索成本,一种场景下将智能体调用次数最多减少 162 倍。其改进的是探索策略,而非底层模型权重。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,并同步发布 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测压缩为单一数值,便于快速排序变异。
Google DeepMind 发布基于 Gemini 的多智能体 AI 系统 Co-Scientist,并在 Nature 发表研究,通过生成、辩论、进化三个阶段迭代产出科学假设。
Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将训练任务拆分为相互解耦的计算岛屿并采用异步数据流,使单点硬件故障不中断其他部分。