Google Research 用可穿戴设备实现 CKM 风险画像与个性化健康指导
Google Research 提出一套研究性框架，用消费级可穿戴设备数据构建可干预的"可教练健康年龄"（CHA）模型，并配合在 2.28 百万 person-weeks 数据上预训练的 SensorWM 世界模型，模拟 12 周"假设性"健康轨迹并生成经临床审核的指导方案。
Google ResearchAI 评分4646
Google DeepMindAI 评分7777 Google DeepMind 推出 AlphaProof Code，用 AI 智能体形式化验证 Signal 协议代码
Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，这是一个多 LLM 智能体形式化验证框架，首次用 AI 对广泛部署的加密协议 Signal 的实际代码做深度形式化验证。
Google Research精选AI 评分7272 Google Research 用智能手表传感器检测高血压迹象
Google Research 在 Nature 发表多模态 AI 系统 AI-PPG-ACC-HTN，利用智能手表 PPG 与 ACC 传感器被动检测高血压迹象，无需袖带校准。
推荐理由：研究用智能手表PPG与ACC信号在无需袖带校准下识别高血压，并与24小时动态血压监测对照。
Google ResearchAI 评分5454 Google Research 提出 Agile Deliberation：让 AI 帮助人厘清主观概念的灰色地带
Google Research 提出 Agile Deliberation 框架，把主观视觉分类器的定义过程变成人与 AI 的迭代对话：先由用户把概念拆成子类与排除项，再由视觉语言模型主动挑出语义边界模糊的图片，让用户澄清真实意图，反馈直接进入自动提示词优化循环。
Import AIAI 评分4040 Import AI 479：Realtime-Bench 评测低延迟任务、Spacewar 太空攻防与 Genie 4
Import AI 479 介绍了 Realtime-Bench，这个基准包含 50 个交互式游戏与网页任务，用于评测模型在低延迟任务中的表现。GPT-6 Astra（high）在 wall clock 设置下通过率最高，仅 36%，而在 paused clock 设置下高推理模型可接近 70% 甚至 80%。
Google ResearchAI 评分5454 Google Research 提出 sleep 框架，让 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出 sleep 框架，为 LLM 引入活跃交互与离线巩固交替的周期性生命周期，缓解持续参数更新带来的灾难性遗忘。睡眠阶段通过 MoE 参数扩展与基于 GKD 和强化学习模仿的知识播种完成记忆巩固，再以随机专家激活和筛选合成样本的做梦循环自我改进。
Google Research精选AI 评分6363 Google Research 在 JAMA Network Open 发表盲扫超声 AI 估测孕龄研究
Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究，用 AI 解读未受专业超声训练的操作者采集的盲扫超声图像来估测孕龄。在 385 名 16 至 36 周孕妇的主队列中，模型平均绝对误差为 4.18 天，专家标准流程为 4.48 天；在芝加哥适配后误差为 4.10 天，在未做本地优化的内罗毕为 4.27 天。
推荐理由：在芝加哥和肯尼亚两地开展前瞻性验证，展示了模型在现场设备和仅接受过简单培训的操作员条件下仍保持泛化，为医疗 AI 跨场景落地提供了可参考的实证。
Google Research精选AI 评分6969 Google Research 介绍让 AI 智能体扎根生物实验的三项研究
Google Research 发布博客，介绍三项连接 AI 计算探索与真实湿实验室实验的研究进展。其一为基于开源 PyLabRobot 的 VERID 框架，用实验室工作站的语义数字孪生支持实时三维状态追踪、秒级虚拟试运行和硬件安全检查。
推荐理由：Google Research 公开了三项研究，展示 AI 智能体如何接入真实湿实验室，覆盖从机器人执行到分子设计闭环。
Import AIAI 评分4949 Import AI 476：创造力与递归自我改进；不如中国的开源权重模型；AI 走向太空
Import AI 476 介绍了 Elorian 与 Scale AI 发布的 Humanity's Sixth Sense 基准，用 522 道题测试模型对视觉场景隐含信息的直觉推理，人类 pass@1 达 93.1，最高的 GPT 6 Astra 仅 53.6，GLM-5.3-flash 和 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。