Google 与 MLCommons 联合发布 Croissant，一种面向 ML 数据集的元数据格式，基于 schema.org 扩展，统一描述数据资源、组织方式与 ML 语义，解决数据集表示各异、复用困难的问题。Kaggle、Hugging Face、OpenML 及 TFDS 已支持，并附带 RAI 扩展词汇。

#dataset #metadata

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大模型Google AI Blog4 天前

Social learning: Collaborative learning with large language models

Google Research 提出 LLM 社交学习框架，让教师模型通过自然语言指令或示例向学生模型传授知识，无需共享私有数据，在垃圾短信检测、小学数学和问答任务上验证有效性，并给出隐私量化方法。

#llm #collaborative-learning

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行业落地Google AI Blog4 天前

Health-specific embedding tools for dermatology and pathology

Google Health 发布 Derm Foundation 与 Path Foundation 两个医学影像嵌入工具，可将皮肤科与数字病理图像转为数值向量，让研究者用少量数据快速训练下游模型，缓解影像专家短缺并降低 ML 开发门槛。

#medical-imaging #embeddings

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大模型Google AI Blog4 天前

Chain-of-table: Evolving tables in the reasoning chain for table understanding

Google 提出 Chain-of-Table 框架，让 LLM 通过逐步生成表格操作（选列、聚合、排序等）迭代演化表格，形成可解释的推理链，解决表格结构难以被语言模型理解的问题，在 WikiTQ、TabFact、FeTaQA 上取得 SOTA。

#llm #table-understanding

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大模型Google AI Blog4 天前

Talk like a graph: Encoding graphs for large language models

Google Research 在 ICLR 2024 提出将图结构编码为文本以提升 LLM 图推理能力，并发布 GraphQA 基准。研究发现编码方式、任务类型和图结构会影响性能，选对编码方法可使 LLM 图任务表现提升高达 60%。

#llm #graph

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大模型Google AI Blog4 天前

Cappy: Outperforming and boosting large multi-task language models with a small scorer

Google Research 提出 Cappy，一个仅 3.6 亿参数的轻量评分器，基于 RoBERTa 持续预训练。它接收指令与候选回答并输出 0-1 正确性分数，可独立完成分类任务，也可作为辅助组件提升多任务大模型表现。无需微调大模型、无需反向传播、无需访问其参数，即可实现下游监督，兼容闭源 WebAPI 模型，显著降低存储与显存开销。

#llm #scorer

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行业落地Google AI Blog4 天前

HEAL: A framework for health equity assessment of machine learning performance

Google Research 在《柳叶刀》子刊提出 HEAL 框架，用四步法量化评估机器学习医疗工具是否公平：先定义健康不平等因素与指标，再量化既有健康差距，然后分亚群测模型表现，最后计算 HEAL 指标衡量模型性能与健康差距的反相关性，并以皮肤科 AI 为案例验证。

#healthcare #fairness

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其他Google AI Blog4 天前

MELON: Reconstructing 3D objects from images with unknown poses

Google Research 提出 MELON，一种无需相机位姿估计、预训练或复杂训练流程的 NeRF 方法，可从 4-6 张无位姿图像中同时推断物体中心相机位姿并重建 3D 物体，解决了位姿与重建互为前提的"鸡生蛋"难题及伪对称导致的局部最优问题。

#nerf #3d-reconstruction

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行业落地Google AI Blog4 天前

SCIN: A new resource for representative dermatology images

Google Research 与斯坦福医学院联合发布 SCIN 皮肤图像数据集，含超 1 万张由用户自愿贡献的皮肤、指甲和毛发状况照片，覆盖多种肤色与常见过敏、炎症、感染类病症，弥补现有数据集偏重浅肤色和肿瘤类病变的不足，免费开放供研究与开发使用。

#dataset #medical-ai

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大模型Google AI Blog4 天前

ScreenAI: A visual language model for UI and visually-situated language understanding

Google Research 发布 ScreenAI，一个 5B 参数的视觉语言模型，基于 PaLI 架构并采用 pix2struct 灵活分块策略，专门理解 UI 界面和信息图。通过自监督预训练与人工标注微调，在 WebSRC、MoTIF、ChartQA、DocVQA 等任务上达到同规模最优，并开源三个新数据集。

#vlm #ui

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