Tới nội dung
Chỉ Nghiên cứu#Google
Hôm nay13 tháng 11Thứ Sáu1 mục
  1. The Verge · AI58

    Nghiên cứu phát hiện ChatGPT, Gemini và Perplexity giới thiệu các trang web bán lẻ giả mạo

    Một nghiên cứu của công ty bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ Podqi phát hiện rằng ChatGPT, Gemini và Perplexity đều đã trích dẫn hoặc hiển thị các trang web bán lẻ rủi ro, được định nghĩa là các cửa hàng giả mạo, tên miền thương hiệu cũ được đăng ký lại hoặc các trang web đã chết, trong các câu trả lời cho câu hỏi mua sắm về 151 thương hiệu. Trong 6.795 câu trả lời được thu thập trong hai đợt thử nghiệm vào tháng 9, Perplexity đã hiển thị các trang web rủi ro trong 15 phần trăm câu trả lời, ChatGPT trong 8 phần trăm và Gemini trong 4 phần trăm, trong khi ChatGPT đã cảnh báo về trang web rủi ro mà nó hiển thị 24 phần trăm số lần. Các truy vấn về các thương hiệu nhỏ hơn tạo ra các trang web rủi ro thường xuyên gấp khoảng hai lần so với các truy vấn về các công ty lớn hơn, và các lời nhắc về trang web thương hiệu khu vực kích hoạt chúng thường xuyên hơn, với việc Perplexity có lần đã gọi sai trang là trang web chính thức của Stüssy.

12 tháng 11Thứ Năm
  1. Google Research58

    Google Research sử dụng thiết bị đeo để xây dựng hồ sơ rủi ro CKM và huấn luyện cá nhân hóa

    Google Research đã giới thiệu một khung nghiên cứu chuyển dữ liệu từ thiết bị đeo tiêu dùng thành tuổi sức khỏe có thể huấn luyện và mô phỏng các quỹ đạo sức khỏe giả định cá nhân hóa trong 12 tuần. Mô hình thế giới SensorWM được tiền huấn luyện trên 2,28 triệu tuần-người dữ liệu Fitbit đã khử nhận dạng từ khoảng 100.000 người dùng và dự báo 20 chỉ dấu sinh lý dưới các chế độ đi bộ, ngủ và tim mạch khác nhau. Trong một nghiên cứu mù, các huấn luyện viên lối sống chọn kế hoạch dựa trên phản thực tế là tốt nhất tổng thể trong 71,4% đánh giá, và các bác sĩ đánh giá 99,2% kế hoạch nằm trong giới hạn cường độ tập luyện an toàn; các tác giả lưu ý các mô hình là nguyên mẫu nghiên cứu, không phải công cụ chẩn đoán lâm sàng.

  2. 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.

  3. Google Developers Blog58

    Google Agent Anomaly Detection đạt điểm trên năm bộ chuẩn an ninh tác nhân công khai

    Google đã chạy Agent Anomaly Detection của mình, trong Private Preview trên Gemini Enterprise Agent Platform, đối chiếu với năm bộ chuẩn an ninh tác nhân công khai mà họ không tự viết, chấm điểm 1.774 phiên. Nó gắn cờ 87% các chỉ dẫn độc hại mà tác nhân thực sự thực thi, với báo động giả trên 2% đến 16% các phiên lành tính, và chỉ bắt được 4 trong 18 phiên nơi bộ nhớ dài hạn bị đầu độc khiến tác nhân hành động. Các bài kiểm tra sử dụng một tác nhân được xây dựng bằng Agent Development Kit (ADK) trên gemini-2.5-flash, bao gồm AgentDojo, InjecAgent, Agent Security Bench, AgentDyn và AgentHarm.

10 tháng 11Thứ Ba
  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.

  2. Artificial Analysis Articles58

    Google DeepMind và Artificial Analysis ra mắt benchmark MKA cho công việc tri thức dạng tác tử trên các tệp hình ảnh phức tạp

    Google DeepMind đã hợp tác với Artificial Analysis để ra mắt benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA), giao cho các tác tử nhiệm vụ xem xét các tệp dự án hình ảnh dày đặc như bản vẽ kiến trúc, sơ đồ kỹ thuật và hình ảnh quét lâm sàng để tạo ra slide, bảng tính, PDF, tài liệu Word và hình ảnh có chú thích.

6 tháng 11Thứ Sáu
  1. SemiAnalysis75

    SemiAnalysis đánh giá Google TPUv7 Ironwood trên suy luận tác tử so với GPU NVIDIA

    SemiAnalysis công bố kết quả suy luận tác tử đa lượt, ngữ cảnh dài đầu tiên trên InferenceX/AgentX cho Google TPUv7 Ironwood trên bốn mô hình, nhận thấy nó cạnh tranh về hiệu năng trên mỗi đô la hoặc đạt mức tiên tiến trong một số trường hợp. Trên GLM-5.2 ở FP8, TPUv7 đạt 1,2x đến 2,7x số token trên mỗi đô la so với B200, B300 và MI355X từ 60 đến 300 tok/s/người dùng, trong khi GPU FP4 vẫn dẫn đầu trên GLM-5.3 vì TPUv7 thiếu hỗ trợ FP4 gốc cho đến TPUv8 vào Q1 2027. Bài viết cũng lập luận rằng bộ máy quan liêu của NVIDIA làm chậm các đóng góp driver và hệ sinh thái so với AMD và Google.

  2. 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.

5 tháng 11Thứ Năm
  1. Google Research47

    Agile Deliberation của Google Research giúp con người định nghĩa các danh mục AI mang tính chủ quan

    Google Research giới thiệu Agile Deliberation, một framework biến việc tạo bộ phân loại AI mang tính chủ quan thành một cuộc trò chuyện lặp đi lặp lại, trong đó AI giúp người dùng làm sắc nét các định nghĩa của chính họ. Framework chia nhiệm vụ thành phạm vi khái niệm và lặp lại khái niệm, sử dụng các mô hình ngôn ngữ - thị giác để làm nổi bật các hình ảnh ranh giới và đưa phản hồi vào một vòng tối ưu hóa lời nhắc tự động. Trong 18 phiên người dùng trực tiếp kéo dài 1,5 giờ, phương pháp này giảm mệt mỏi và lo lắng cho người dùng, đồng thời tạo ra các mô hình nhất quán hơn, vượt trội so với các baseline tiêu chuẩn; mã nguồn được mở trên GitHub.

2 tháng 11Thứ Hai
  1. Import AI42

    Import AI 479: Spacewar, tác vụ độ trễ thấp so với LLM, Genie 4

    Import AI 479 đề cập đến Realtime-Bench, một bộ đánh giá gồm 50 tác vụ với 30 tác vụ web và 20 tác vụ trò chơi do các nhà nghiên cứu tại UT Austin, Ohio State, UIUC, NVIDIA, Northwestern và Steadyworks xây dựng nhằm kiểm tra liệu các mô hình tiên tiến có thể hành động dưới áp lực thời gian thực hay không. GPT-6 Astra (high) đạt tỷ lệ vượt qua theo thời gian thực cao nhất là 36%, trong khi các lần chạy với đồng hồ tạm dừng cho phép các mô hình suy luận cao đạt khoảng 70% đến 80%. Số này cũng đề cập đến báo cáo "Challenges to Security in Space" của Cơ quan Tình báo Quốc phòng và Genie 4.

28 tháng 10Thứ Tư
  1. Google Research58

    Khung "giấc ngủ" của Google Research giúp LLM củng cố kiến thức mới mà không bị quên thảm khốc

    Google Research đã giới thiệu một khung "giấc ngủ" cho học liên tục, xen kẽ tương tác chủ động với củng cố bộ nhớ ngoại tuyến, cho phép LLM tiếp thu các sự kiện mới vào tham số Mixture-of-Experts mở rộng thay vì mất kiến thức trước đó. Cách tiếp cận kết hợp mở rộng tham số, chưng cất on-policy với mô phỏng dựa trên học tăng cường, và một giai đoạn mơ tạo và lọc các mẫu huấn luyện tổng hợp. Các tác giả báo cáo mức giảm hiệu suất gần bằng không trong dịch liên tục cho các ngôn ngữ chưa thấy như Manchu và Kalamang, khả năng mở rộng gần hoàn hảo lên 10M token trên BABILong, kết quả 48,9% đơn nhiệm vụ và 46,2% CPT trên việc tích hợp sự kiện dựa trên SQuAD, và 79,2%, 69,0% và 46,1% trên AIME 24/25 và HMMT 25.

24 tháng 10Thứ Bảy
  1. Epoch AI · Gradient Updates42

    Epoch Brief: Thử nghiệm tự động hóa công việc bằng AI, Chuẩn đánh giá SpireClimb và bước tiến biên giới của Gemini 4 Argon

    Epoch AI đã thử nghiệm sáu mô hình hàng đầu trên 11 nhiệm vụ công việc thực tế của Epoch và nhận thấy không mô hình nào có thể đáp ứng đáng tin cậy tiêu chuẩn chất lượng của mình, với Claude Fable 5.1 và GPT-6 Astra gần như ngang bằng nhau ở vị trí dẫn đầu. Chuẩn đánh giá SpireClimb mới của họ cho thấy các mô hình biên giới đã đi từ chỗ chật vật với Slay the Spire đến chỗ thắng hơn 90% các lượt chơi ở độ khó cơ bản trong sáu tháng, với GPT-6 Astra đạt 98%. Gemini 4 Argon đạt 166 điểm trên Chỉ số Năng lực Epoch, ngang bằng với Claude Fable 5.1 và xếp sau Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra ở mức 169.

22 tháng 10Thứ Năm
  1. Google Research58

    Mô hình AI của Google Research đạt độ chính xác tương đương chuyên gia siêu âm trong việc xác định tuổi thai từ siêu âm quét mù

    Google Research đã công bố một nghiên cứu tiến cứu đa trung tâm trên JAMA Network Open cho thấy mô hình AI của họ ước tính tuổi thai từ siêu âm quét mù với sai số tuyệt đối trung bình là 4,18 ngày, so với 4,48 ngày của các chuyên gia siêu âm sử dụng phương pháp đo sinh trắc học tiêu chuẩn. Mô hình được tinh chỉnh tối thiểu trên 120 người tham gia tại Chicago và được kiểm tra mà không có bất kỳ tối ưu hóa cục bộ nào tại Nairobi, nơi nó đạt MAE 4,27 ngày, so với 4,10 ngày tại Chicago. Nghiên cứu hướng đến chăm sóc sức khỏe bà mẹ tuyến đầu, nơi WHO ước tính có hơn 250.000 ca tử vong liên quan đến thai kỳ có thể phòng ngừa được xảy ra hàng năm và hai phần ba số người thiếu khả năng tiếp cận chẩn đoán hình ảnh.

17 tháng 10Thứ Bảy
  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.

8 tháng 10Thứ Năm
  1. Waymo Blog30

    Nghiên cứu của Waymo: Người lái xe tỉnh táo vẫn đối mặt nguy cơ tai nạn chết người vào ban đêm cao gần gấp 4 lần

    Nghiên cứu đã qua bình duyệt của Waymo phát hiện rằng ngay cả những người lái xe hoàn toàn tỉnh táo cũng đối mặt nguy cơ tai nạn chết người vào ban đêm cao gấp 3,1 đến 3,9 lần so với ban ngày, và việc loại bỏ những người lái xe bị suy giảm do rượu giúp giảm 23% tỷ lệ dính vào tai nạn chết người trung bình ở đô thị, từ 1,42 xuống 1,10 trên 100 triệu dặm. Một nghiên cứu thứ hai trên 37.654 trường hợp tử vong trong cơ sở dữ liệu FARS 2023 cho thấy chỉ 8,2% chỉ liên quan đến các yếu tố hành vi thuần túy của con người. Waymo trình bày các phát hiện này như là sự ủng hộ cho Phương pháp Tiếp cận Hệ thống An toàn và cho việc đánh giá chuẩn lái xe tự động dựa trên đường cơ sở con người có nồng độ cồn bằng không.