Google Research 发布 SensorFM:基于超万亿分钟可穿戴数据的大传感器基础模型
Google Research 发布 SensorFM,一种直接从无标注可穿戴数据预训练的 Large Sensor Foundation Model,训练数据来自 500 万名同意参与研究的用户、超一万亿分钟的多模态传感器信号,覆盖 100 多个国家和 20 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
Google Research 发布 SensorFM,一种直接从无标注可穿戴数据预训练的 Large Sensor Foundation Model,训练数据来自 500 万名同意参与研究的用户、超一万亿分钟的多模态传感器信号,覆盖 100 多个国家和 20 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。
Stanford 医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在 Advanced Science 发表研究,用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 从现有药物文献中筛选可重定位治疗肝纤维化的候选药。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将大模型训练拆分为异步通信的计算“孤岛”,隔离硬件故障并大幅降低带宽需求。
Google Research 提出一个评估 25 个 LLM 行为倾向与人类对齐程度的框架,将标准化心理问卷改编为情境判断测试(SJT),并由 550 名参与者提供人类偏好分布。
Google Research 在 Earth AI 计划下推出自监督框架 S2Vec,为建成环境学习通用嵌入向量。该框架用 S2 Geometry 将地表划分为多分辨率单元,把建筑、道路等特征栅格化为多层图像,再用 masked autoencoding 无需人工标注地学习位置特征。