Google（谷歌）

ArchAgent v2: A Case Study with the Data Prefetching Championship

ArchAgent v2：数据预取锦标赛的案例研究

Abraham Gonzalez, Raghav Gupta, Akanksha Jain, Hanna Alam, Alexander Novikov, Po-Sen Huang, Matej Balog, Marvin Eisenberger, Sergey Shirobokov, Ngân Vũ, Hank Levy, Borivoje Nikolić, Sagar Karandikar, Martin Dixon, Parthasarathy Ranganathan

机构 * Google（谷歌公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本研究提出ArchAgent v2框架，通过级联进化搜索和硬件可实现性反馈循环，在DPC4中自动设计出性能优于人工方案的三级预取器，为计算机架构师提供了自动化智能体发现的实用工具。

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

Idea Search: Guiding Tree Search with Ideas to Explore Diverse Scientific Methods

思路搜索：用思路引导树搜索以探索多样化的科学方法

Xuefei Julie Wang, Hao Cui, Michael P. Brenner, Subhashini Venugopalan

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Google Research（谷歌研究院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 该研究针对树搜索在科学方法探索中易陷局部最优的问题，提出Idea Search框架，通过整合动态思路库优化树搜索，在scRNA-seq批次整合任务上提升了性能。

When Skills Meet Safety: Benchmarking and Characterizing the Adaptive Jailbreak Robustness of Skill-Merged LLMs

当技能与安全相遇：对技能合并大语言模型的自适应越狱鲁棒性进行基准测试与表征

Yu Ma, Hongli Shi, Jing Li, Xinran Xu, Weiwei Hou

机构 * Google（谷歌公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

AI总结 本研究针对技能合并大语言模型，构建SkillSafe-Bench基准，发现静态安全无法预测其自适应越狱鲁棒性，提出SubSafe-Merge方法可在保留能力的同时消除安全侵蚀。

SimSD: Simple Speculative Decoding in Diffusion Language Models

SimSD：扩散语言模型中的简单推测解码

Junxia Cui, Haotian Ye, Runchu Tian, Hongcan Guo, Jinya Jiang, Haoru Li, Chaojie Ren, Yiming Huang, Kaijie Zhu, Zhongkai Yu, Kun Zhou, Jingbo Shang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

AI总结 针对扩散语言模型无法直接使用标准推测解码的问题，提出SimSD算法，通过即插即用的掩码策略引入参考令牌并设计注意力掩码，实现单次前向传播验证多个草稿令牌，在保持并行解码优势的同时提升解码吞吐量。

Comments 13 pages, 4 figures, code available at https://github.com/airevo2/SimSD-release

The Range Shrinks, the Threat Remains: Re-evaluating LLM Package Hallucinations on the 2026 Frontier-Model Cohort

范围缩小，威胁依旧：重新评估2026前沿模型队列上的LLM包幻觉

Aleksandr Churilov

机构 * Anthropic ； OpenAI ； Google ； DeepSeek 纠错

AI总结 本文重新评估了2026前沿模型队列上大型语言模型（LLM）的包幻觉现象，发现尽管幻觉率有所降低，但仍然存在威胁，识别出一组127个包名（109个在PyPI，18个在npm）被所有评估模型一致生成，构成一个跨模型的供应链攻击面，同时发现Python与JavaScript幻觉的不对称性以及DeepSeek V3.2和GPT-5.4-mini之间的高相似性。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables. v2: incorporates coordinated-disclosure feedback from PyPI Security and Socket.dev; registrable attack surface refined to 53 names (41 PyPI, 12 npm). Headline rates unchanged. Replication of Spracklen et al. (USENIX Security 2025). Data and code: https://github.com/churik5/slopsquatting-replication-2026 and https://doi.org/10.5281/zenodo.19859120

Penalizing Length: Uncovering Systematic Bias in Quality Estimation Metrics

通过长度惩罚：揭示质量估计指标中的系统性偏差

Yilin Zhang, Wenda Xu, Zhongtao Liu, Tetsuji Nakagawa, Markus Freitag

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

AI总结 研究揭示了质量估计指标在翻译长度上的系统性偏差，指出长度偏差可能导致对长译文的不公平惩罚，并通过长度归一化训练方法改进了指标的可靠性。