Google（谷歌）

Planetary Prediction Engine: Autonomous Geospatial Prediction via Intelligent Data Selection and Foundation Model Embeddings

行星预测引擎：通过智能数据选择和基础模型嵌入实现自主地理空间预测

Evelyn Ma, Rama Kumar Pasumarthi, Kishwar Shafin, Mandar Sharma, Mimi Sun, Hamed Sadeghi, Dav M. Ebengo, Mbulayi Onesime, Rouslan Solomakhin, John Wamburu, William Ogallo, Aisha Walcott-Bryant, Sanxing Chen, Arbaaz Muslim, Yael Mayer, Ronald Ho, Roy Lee, Ruth Alcantara, Abdoulaye Diack, Monica Bharel, Lambert Rosique, Jeremy Amez-Droz, Christopher Haire, James Manyika, Yossi Matias, Niv Efron, Gautam Prasad, Shravya Shetty

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Institut National de Recherche Biomédicale（国家生物医学研究院） 纠错

AI总结 该研究提出行星预测引擎（PPE），一种自主AI系统，可根据自然语言查询完成地理空间预测的端到端工作流程，在多类任务中优于现有模型，降低了行星规模分析的技术门槛。

Visual General Intelligence: A White Paper

视觉通用智能：白皮书

Hirokatsu Kataoka, Yoshihiro Fukuhara, Yonglong Tian, Shangzhe Wu, Oishi Deb, Ryousuke Yamada, Christian Rupprecht, Jianyuan Wang, Kohsuke Ide, Koichi Namekata, Xianzheng Ma, Yiming Chen, Robert Geirhos, Aditi Raghunathan, Yuki M. Asano, Deva Ramanan, David Fouhey, Andrew J. Davison, Yilun Du, Jiajun Wu, Zhuang Liu

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本国立先进工业科学技术研究所（AIST）） ； Visual Geometry Group (VGG), University of Oxford（牛津大学视觉几何组（VGG）） ； CADDi（CADDi公司） ； OpenAI（OpenAI公司） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文以视觉为中心探讨通用人工智能（AGI）路径，提出视觉通用智能（VGI）概念，明确AGI时代计算机视觉的发展原则、模态、基准等关键方向。

GlucoFM: A Dual-Stream Foundation Model for Continuous Glucose Monitoring

GlucoFM: 一种用于连续血糖监测的双流基础模型

Zechen Li, Keerthana Natarajan, Weizhi Zhang, Menglian Zhou, Simon A. Lee, Yuwei Zhang, Maxwell A. Xu, Zeinab Esmaeilpour, Flora D. Salim, Mark Malhotra, Lindsey Sunden, Shwetak Patel, Yuzhe Yang, Ahmed A. Metwally

机构 * Google Research（谷歌研究） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 提出GlucoFM，一种轻量级CGM基础模型，通过将血糖动态分解为慢生理状态和瞬态事件流，在7个临床预测任务上平均PR-AUC比最佳CGM专用模型提高4.1点。