Google（谷歌）

Leveraging LLMs and Social Media to Understand User Perception of Smartphone-Based Earthquake Early Warnings

利用大型语言模型和社会媒体理解智能手机地震预警的用户感知

Hanjing Wang, S. Mostafa Mousavi, Patrick Robertson, Richard M. Allen, Alexie Barski, Robert Bosch, Nivetha Thiruverahan, Youngmin Cho, Tajinder Gadh, Steve Malkos, Boone Spooner, Greg Wimpey, Marc Stogaitis

机构 * Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； Google LLC（谷歌公司） ； Seismological Laboratory, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校地震实验室） ； Google Germany GmbH（谷歌德国公司） 纠错

AI总结 本文通过分析社交媒体数据，探讨用户对智能手机地震预警系统的感知，发现用户信任与预警及时性密切相关，揭示了系统准确性的用户定义差异。

Steering LLMs for Culturally Localized Generation

引导大语言模型实现文化本地化生成

Simran Khanuja, Hongbin Liu, Shujian Zhang, John Lambert, Mingqing Chen, Rajiv Mathews, Lun Wang

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文通过机制可解释性揭示LLM中的文化表征，提出文化嵌入（CuE）方法，提升文化忠实度并引导生成长尾文化概念，为文化本地化提供可控方法。

Comments preprint

Ego2Web: A Web Agent Benchmark Grounded in Egocentric Videos

Ego2Web：一种基于第一人称视频的网络代理基准测试

Shoubin Yu, Lei Shu, Antoine Yang, Yao Fu, Srinivas Sunkara, Maria Wang, Jindong Chen, Mohit Bansal, Boqing Gong

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 Ego2Web通过结合真实世界第一人称视频与网络任务，解决网络代理在现实物理环境中的感知问题，提出LLM-as-a-Judge评估方法，揭示当前代理在视觉理解和任务规划上的不足。

Comments CVPR 2026. Project page: https://ego2web.github.io/

Global Convergence of Multiplicative Updates for the Matrix Mechanism: A Collaborative Proof with Gemini 3

矩阵机制乘法更新的全局收敛性：与Gemini 3的协作证明

Keith Rush

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文通过Gemini 3的协助证明了矩阵机制中乘法更新算法的全局收敛性，解决了正则化核范数目标优化问题中的收敛性缺口。

Comments 12 pages, 1 figure

PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists

PaperBanana：为AI科学家自动化学术插图

Dawei Zhu, Rui Meng, Yale Song, Xiyu Wei, Sujian Li, Tomas Pfister, Jinsung Yoon

机构 * Peking University（北京大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云AI研究） 纠错

AI总结 PaperBanana通过整合先进视觉语言模型和图像生成模型，自动化生成出版级学术插图，提升了科研流程中插图制作的效率与质量。

Comments Add Citations

BIRD-INTERACT: Re-imagining Text-to-SQL Evaluation for Large Language Models via Lens of Dynamic Interactions

BIRD-INTERACT：通过动态交互视角重新审视大型语言模型的文本到SQL评估

Nan Huo, Xiaohan Xu, Jinyang Li, Per Jacobsson, Shipei Lin, Bowen Qin, Binyuan Hui, Xiaolong Li, Ge Qu, Shuzheng Si, Linheng Han, Edward Alexander, Xintong Zhu, Rui Qin, Ruihan Yu, Yiyao Jin, Feige Zhou, Weihao Zhong, Yun Chen, Hongyu Liu, Chenhao Ma, Fatma Ozcan, Yannis Papakonstantinou, Reynold Cheng

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Google Cloud（谷歌云） ； The BIRD Team（BIRD团队） 纠错

AI总结 本文提出BIRD-INTERACT基准，通过动态交互环境和双重评估设置，解决多轮对话中模糊查询和执行错误等问题，验证有效交互对复杂SQL任务的重要性。

Comments ICLR 2026 Oral. Dataset and code available at https://bird-interact.github.io

Streaming Attention Approximation via Discrepancy Theory

通过偏差理论实现流式注意力近似

Ekaterina Kochetkova, Kshiteej Sheth, Insu Han, Amir Zandieh, Michael Kapralov

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 本文提出BalanceKV算法，基于几何过程选择平衡的Key和Value token，实现流式注意力近似，理论和实验均优于现有方法。