Tới nội dung
Chỉ Nghiên cứu#Google
  1. The Decoder88

    AlphaProof Code của Google DeepMind xác minh lõi mật mã của Signal trong bốn tuần thay vì nhiều năm

    Google DeepMind đã công bố AlphaProof Code, một hệ thống AI chứng minh bằng toán học rằng phần mềm đáp ứng các đặc tả bảo mật của nó, và đã sử dụng nó để xác minh mã lõi mật mã chạy trên thiết bị của người dùng Signal trong bốn tuần, công việc thường mất nhiều năm. Sau khi các chuyên gia xác định các yêu cầu bảo mật hình thức, các tác nhân AI được xây dựng trên Gemini Carbon đã viết hơn sáu triệu dòng bằng ngôn ngữ chứng minh Lean và đánh dấu khoảng một phần trăm cơ sở mã để con người xem xét, phát hiện ngay hai lỗi được cấy ghép có chủ đích. CTO của Signal, Ehren Kret, cho biết cách tiếp cận này củng cố niềm tin vào quyền riêng tư dữ liệu khi các mối đe dọa AI gia tăng, và DeepMind có kế hoạch mở rộng phương pháp này sang lưới điện và thiết bị y tế thông qua các hệ thống như CodeMender.

    Vì sao đáng chú ý: AlphaProof Code của DeepMind đã xác minh mã mật mã thực tế của Signal trong bốn tuần, cho thấy cách các tác nhân AI có thể đưa xác minh hình thức từ tài liệu thiết kế sang phần mềm sản xuất.

  1. Google DeepMind82

    Google DeepMind giới thiệu AlphaProof Code, chính thức xác minh mã mật mã của Signal

    Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind đã sử dụng AlphaProof Code, một khung tác tử đa LLM, để chính thức xác minh các thuộc tính bảo mật quan trọng của mã thực tế nằm bên dưới giao thức Signal. Các tác tử được vận hành bởi Gemini Carbon đã tạo ra hơn sáu triệu dòng Lean, và các chuyên gia con người chỉ xem xét khoảng một phần trăm cơ sở mã; quá trình xác minh mất bốn tuần, một nhiệm vụ mà theo lịch sử các nhóm chuyên gia phải mất nhiều năm. Khi hai lỗi đã được sửa trước đó được đưa trở lại vào một phiên bản cô lập của mã Signal, hệ thống đã tạo ra các chứng minh được máy kiểm tra rằng các phiên bản có lỗi là không an toàn, và DeepMind đang mở mã nguồn các sản phẩm xác minh hình thức của mình.

    Vì sao đáng chú ý: Khung đa tác tử của Google DeepMind đã chính thức xác minh mã mật mã đã triển khai của Signal trong bốn tuần, một nhiệm vụ mà theo lịch sử các nhóm chuyên gia phải mất nhiều năm.

  1. Google Research72

    Nhà nghiên cứu Google phát hiện dấu hiệu tăng huyết áp bằng dữ liệu PPG và gia tốc kế trên đồng hồ thông minh, không cần hiệu chuẩn vòng bít

    Google Research đã công bố một nghiên cứu trên Nature về AI-PPG-ACC-HTN, một hệ thống đa phương thức phát hiện dấu hiệu tăng huyết áp từ dữ liệu PPG và gia tốc kế trên đồng hồ thông minh mà không cần hiệu chuẩn vòng bít. Được xác thực đối chiếu với theo dõi huyết áp lưu động 24 giờ trên 196 người tham gia tại năm địa điểm ở Mỹ, hệ thống đạt độ nhạy 65,8% và độ đặc hiệu 90,0% cho sàng lọc ban đầu, và độ nhạy 78,4% cùng độ đặc hiệu 90,9% cho xét nghiệm xác nhận. Các tác giả mô tả công trình này là nghiên cứu khả thi ban đầu, không thay thế vòng bít đo huyết áp ở cánh tay trong lâm sàng cũng không phải chẩn đoán độc lập.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình tăng huyết áp không dùng vòng bít trên đồng hồ thông minh của Google được đánh giá đối chiếu với theo dõi lưu động 24 giờ, cho thấy cách tổng hợp thụ động dữ liệu cảm biến nhiều ngày có thể hỗ trợ sàng lọc cơ hội.

  1. Google Research71

    Google Research phác thảo VERID và quy trình tác nhân vòng kín cho phòng thí nghiệm ướt tự động

    Google Research mô tả ba dự án nhằm đưa các tác nhân AI gắn với thực nghiệm phòng thí nghiệm ướt thực tế, bao gồm khuôn khổ VERID, một bản sao số ngữ nghĩa của một workcell phòng thí nghiệm được xây dựng trên khuôn khổ PyLabRobot mã nguồn mở, theo dõi bố cục deck, thể tích giếng và tồn kho đầu tip, đồng thời chạy thử khô các giao thức trước khi thực thi.

    Vì sao đáng chú ý: Google Research phác thảo ba dự án kết nối các tác nhân AI với phần cứng phòng thí nghiệm ướt thực tế, cho thấy cách chạy thử khô mô phỏng và thí nghiệm vòng kín cho phép tác nhân tự sửa các quy tắc thiết kế của mình.

Bạn đã xem hết