Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，用 AI 智能体形式化验证 Signal 协议代码
Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，一个结合人类专家与多 LLM 智能体的形式化验证框架，首次用 AI 对广泛部署的 Signal 协议实际代码做深度形式化验证。
推荐理由：DeepMind 用多 LLM 智能体框架对 Signal 协议实际代码做形式化验证，四周完成过去需数年的工作，并开源验证产物。
Google DeepMind精选AI 评分8080
Google Research精选AI 评分6666 Google Research 用智能手表 PPG 与加速度计检测高血压迹象
Google Research 在 Nature 发表多模态 AI 系统 AI-PPG-ACC-HTN，仅用智能手表 PPG 与加速度计数据被动检测高血压迹象，无需袖带校准。
推荐理由：该系统用智能手表 PPG 与加速度计数据对照 24 小时动态血压监测，给出了无需袖带校准的筛查路径与可解释波形特征。
Google Research精选AI 评分6060 Google 提出睡眠框架：让 LLM 在持续学习中保留知识
Google 研究者提出睡眠框架，让 LLM 在活跃交互与离线记忆巩固之间交替，把短期上下文写入长期参数。该框架在 BABILong 上将长上下文理解扩展至 10M tokens，在 SQuAD 与持续预训练上分别取得 48.9% 和 46.2%，并在 AIME 24/25 与 HMMT 25 上达到 79.2%、69.0% 和 46.1%。
推荐理由：Google 研究者提出睡眠框架，用记忆巩固与梦境自改进两阶段让 LLM 持续学习而不遗忘旧知识。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 发表 AI 盲扫超声孕龄评估研究，误差与专家相当
Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究，用 AI 解读未受专业超声培训人员采集的盲扫超声图像来估计孕龄，在 385 名 16 至 36 周孕妇的队列中平均绝对误差为 4.18 天，与专家操作的 4.48 天相当。
推荐理由：研究给出 AI 与专家在孕龄估计上的误差对比，并展示跨设备跨地区的泛化结果，可作为医疗 AI 落地评估的参照。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布地理空间推理智能体技术报告并扩大早期访问
Google 分享地理空间推理智能体的技术报告，在四个基准上评估 Earth AI 专用工具与前置规划的作用，并公开 GeoKTools、GeoExpertQueries 两个新基准的开发集。
推荐理由：技术报告用四个基准对比专用地理工具与通用 LLM 的表现，并公开两个新基准供研究者复现。
已经到底了