Google Research apresenta dois agentes de IA que geram figuras científicas e revisam artigos automaticamente. Ferramentas superam baselines e podem acelerar o ciclo de publicação acadêmica.
Google aplica Multi-Token Prediction a modelos Gemini Nano v3 congelados para acelerar a IA no Pixel 9 e 10, reduzindo gargalos de geração de texto e consumo de energia.
Pesquisadores do Google Quantum AI mostraram na Nature um sistema de aprendizado por reforço que estabiliza computadores quânticos durante a operação, sem interromper o cálculo para recalibrar qubits.
Google Research mostra como a ferramenta de IA ERA ajuda cientistas a prever doenças respiratórias e atuar em áreas como cosmologia e neurociência. Sistema já participa de desafios oficiais do CDC nos EUA.
Pesquisadores do Google Research mostram que o raciocínio ajuda LLMs a recuperar fatos simples, mesmo sem etapas complexas, e explicam os dois mecanismos por trás do fenômeno.
Google publica na Nature artigo sobre o ERA, ferramenta de IA que escreve e otimiza código científico com Gemini, e libera protótipo Computational Discovery no Google Labs.
Google Research apresenta o Regularized f-Divergence Kernel Tests, um framework para auditar machine unlearning com mais precisão e menos custo computacional, apresentado no AISTATS 2026.
O Google apresentou um framework de agentic RAG para o Gemini Enterprise Agent Platform que aumenta em até 34% a precisão em datasets de factualidade. O sistema busca informações de forma iterativa em múltiplas fontes antes de responder.
O Google Research apresentou uma nova solução de analytics privado que combina criptografia e TEEs para garantir que apenas dados agregados e anônimos sejam acessados, elevando o padrão de privacidade em serviços on-device.
Pesquisadores do Google Research ensinam LLMs a imitar a inferência bayesiana, melhorando a capacidade de recomendação e a generalização para novas tarefas.
