Google（谷歌）

Extractable Memorization From First Principles

从第一原理出发的可提取记忆

A. Feder Cooper, Marika Swanberg, Jamie Hayes, Lea Duesterwald, Christopher De Sa, Daniel E. Ho, Mark A. Lemley, Percy Liang

机构 * Yale（耶鲁大学） ； AVERI（AVERI（未提及常见中文名，可直译为“应用价值与伦理研究所”之类，具体需结合实际背景）） ； Stanford（斯坦福大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Cornell（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型可提取记忆的有效性问题，提出通过匹配比较测量训练与非训练序列生成概率来判断记忆，形式化共形测试和普查两种匹配比较方式并揭示问题，完善可提取记忆定义，给出有效声明及现实预算下的生成要求。

The Emerging Paradigm of Geospatial Foundation Models: From Pre-Training to Agentic Reasoning

地理空间基础模型的新兴范式：从预训练到智能推理

Shelley Cazares

机构 * Google Public Sector（谷歌公共部门） 纠错

AI总结 研究地理空间基础模型的新兴范式，通过职责分离实现预训练与特定任务微调，探讨不同类型模型能力及实现考虑因素，提出模型适应策略分类法和框架，展望智能地理空间推理推动领域从感知到认知的发展。

Comments 18 pages, 4 figures. To appear in Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

Journal ref Lecture Notes in Computer Science, Vol. 16446 (2026)

ReLope: KL-Regularized LoRA Probes for Multimodal LLM Routing

ReLope：KL正则化的LoRA探针用于多模态大语言模型路由

Yaopei Zeng, Congchao Wang, Blake JianHang Chen, Lu Lin

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型路由中探针性能下降问题，提出Attention Probe和KL正则化的LoRA探针ReLope，通过改进隐藏状态质量提升路由效果。

Higher Embedding Dimension Creates a Stronger World Model for a Simple Sorting Task

更高的嵌入维度为简单排序任务创建更强的世界模型

Brady Bhalla, Honglu Fan, Nancy Chen, Tony Yue YU

机构 * California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究在强化学习训练的变压器中嵌入维度对内部“世界模型”的影响，发现更高维度能产生更好的内部表示，经数百实验观察到两种机制，结果证明变压器构建结构化内部世界模型且模型大小可提升表示质量。

LVMark: Robust Watermark for Latent Video Diffusion Models

LVMark：用于潜在视频扩散模型的鲁棒水印

Youngdong Jang, MinHyuk Jang, JaeHyeok Lee, Feng Yang, Gyeongrok Oh, Jongheon Jeong, Sangpil Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea（人工智能系，韩国大学，首尔02841，大韩民国） ； Google DeepMind, Mountain View, CA 94043, USA（谷歌DeepMind，山景城，加利福尼亚州94043，美国） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型现有水印方法的局限，提出LVMark方法，通过学习相邻帧一致性设计新颖水印解码器，结合小波域低频分量与视频颜色特征确保解码准确，训练潜在解码器保持视觉保真，平衡视觉质量与比特精度，实现高容量鲁棒水印嵌入。