Google Research présente une architecture qui greffe la prédiction multi-token (MTP) sur des modèles Gemini Nano v3 gelés。
Motif de la recommandation :L'article détaille comment greffer la prédiction multi-token sur un Gemini Nano v3 gelé, avec une architecture zéro copie et des gains mesurés sur Pixel.
Google Research présente PHRM, un système de recherche qui utilise la caméra frontale du smartphone pour capturer des vidéos du visage après le déverrouillage et estime la fréquence cardiaque par photopléthysmographie à distance et apprentissage profond, avec une MAPE inférieure à 10 % par rapport à l'électrocardiogramme. Le système agrège les mesures de la journée pour estimer la fréquence cardiaque au repos quotidienne, avec une MAE inférieure à 5 bpm par rapport aux objets portables. L'étude s'appuie sur plus de 350 000 clips vidéo de près de 700 participants, en veillant à la représentation des différents tons de peau, et publie le plus grand ensemble de données vidéo de smartphone disponible pour la recherche ainsi qu'un modèle pré-entraîné PHRM-mini.
Motif de la recommandation :Le système PHRM utilise la caméra frontale du téléphone pour surveiller en arrière-plan la fréquence cardiaque et la fréquence cardiaque au repos, avec une précision proche de celle des objets portables, et publie le plus grand ensemble de données diversifié à ce jour.
Google Research montre qu'une approche décomposée — résumer chaque écran puis extraire l'intention de la séquence — permet à de petits MLLM d'égaler de grands modèles pour comprendre l'intention utilisateur sur mobile et web. Testée sur les modèles Gemini et Qwen2, elle surpasse le chain of thought prompting (CoT) et le fine-tuning end-to-end (E2E), et Gemini 1.5 Flash 8B atteint des résultats comparables à Gemini 1.5 Pro à une fraction du coût et de la latence. L'évaluation repose sur l'approche Bi-Fact et des « atomic facts » pour mesurer précision, rappel et F1, ouvrant la voie à une compréhension d'intention embarquée sur appareil.
Google Research a développé un modèle deep learning multi-têtes basé sur une architecture TCN qui estime directement l'ensemble des métriques spatio-temporelles de marche à partir d'une Pixel Watch portée au poignet, avec une fréquence d'échantillonnage de 50 Hz. Validé sur 246 participants et environ 70 000 segments de marche, le modèle atteint une validité élevée (Pearson r > 0,80) et une excellente fiabilité (ICC > 0,80) pour la vitesse de marche, la longueur de pas, le temps de balancement et le temps d'appui, avec des performances comparables aux estimations par smartphone.
Google Research présente provably private insights (PPI), un système qui combine LLM。
Motif de la recommandation :Présente un système combinant LLM, confidentialité différentielle et TEE pour analyser l'usage des outils GenAI sans exposer les données individuelles, avec code open source.