Google（谷歌）

Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

视频生成模型是通用视觉学习者

Letian Wang, Chuhan Zhang, Rishabh Kabra, Jasper Uijlings, Steven Waslander, Andrew Zisserman, Joao Carreira, Kaiming He, Misha Andriluka, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Cristian Sminchisescu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究探讨计算机视觉中实现通用模型的催化剂，提出大规模文本到视频生成是预训练范式。介绍GenCeption模型，利用视频生成扩散主干定义感知模型。实验表明该模型在多任务中性能领先，有数据效率优势且具涌现行为，为通用视觉智能提供基础路径。

Comments ECCV 2026

Stochastic Linear Bandits with Partially Observed Actions

具有部分观测动作的随机线性博弈

Gautam Dasarathy, Vineet Gattani, Lalit Jain

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； GE Vernova（通用电气 Vernova） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 研究具有部分观测动作的随机线性博弈问题，提出TOFU-POV算法，通过估计潜在动作子空间等操作，使遗憾为$\sqrt{T}$且与内在维度相关，还设计了秩自适应算法，实验证明该算法能改进自然基线。

Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories

语言模型需要睡眠：学习自我修改和巩固记忆

Ali Behrouz, Farnoosh Hashemi, Adel Javanmard, Vahab Mirrokni

机构 * Google（谷歌） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 受人类学习过程启发，提出“睡眠”范式，通过记忆巩固（知识播种）和梦境（自我改进）两阶段，使模型持续学习、将短期记忆转化为长期知识并自我提升。

Comments A version of this work has been publicly available from September 2025 on OpenReview

How to DP-fy Your Data: A Practical Guide to Generating Synthetic Data With Differential Privacy

如何让你的数据实现差分隐私：使用差分隐私生成合成数据的实用指南

Natalia Ponomareva, Zheng Xu, H. Brendan McMahan, Peter Kairouz, Lucas Rosenblatt, Vincent Cohen-Addad, Cristóbal Guzmán, Ryan McKenna, Galen Andrew, Alex Bie, Da Yu, Alex Kurakin, Morteza Zadimoghaddam, Sergei Vassilvitskii, Andreas Terzis

机构 * Google Research USA（谷歌DeepMind） ； NYU Work done at Google as part of student researcher engagement New York NY USA ； Google Research New York NY USA ； Institute for Mathematical ； Computational Engineering, Faculty of Mathematics ； School of Engineering, Pontificia Universidad Cat\'olica de Chile Santiago Chile ； Google DeepMind Mountain View CA USA ； Google Research ； School of Engineering, Pontificia Universidad Cat\'olica de Chile ； Google DeepMind 纠错

AI总结 研究如何利用差分隐私生成合成数据，探讨相关技术、保护类型及不同模态进展，概述系统组件，旨在推动差分隐私合成数据应用，促进研究并增强信任。

Journal ref JAIR 2026, vol. 86 JAIR, Vol. 86