Google Research 介绍自动生成连贯长视频的 AI 协同导演框架
Google Research 介绍基于 Gemini 与 Veo 的 AI 视频协同导演，用多智能体编排规划多镜头长视频的视觉连续性。该套件包括将于 COLM 2026 发表的 Co-Director、将于 EMNLP 2026 发表的 CANVAS，以及 A²RD 与 VQQA，分别处理创意配置、持久视觉记忆、分段生成和提示词闭环修正，并继承 SynthID 水印。
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Google ResearchAI 评分5353 Google Research 的行星预测引擎 PPE 通过 Earth AI 自动构建全球模型
Google Research 在 Google Earth AI 中介绍实验性行星预测引擎 PPE，可根据自然语言查询自动完成地理空间数据发现、整理、训练、评估并生成报告，把含人工数据工程的建模时间从数周缩到数分钟。
Microsoft ResearchAI 评分4444 MindTopo 揭示 VLMs 的空间推理能力
MindTopo 基准显示，多模态模型识别静态拓扑关系的表现明显强于交互规划，且两者都远低于人类。它按连续性、分离、顺序、包围和结五类，分别测试推理与规划；规划错误常出现在理解场景之后，模型会丢失结构关系或提出违反环境动态的动作。图像生成只在关系可见于单帧时偶尔有帮助，视频推演则经常改变拓扑或违反任务动态。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 推进 AMIE 实时视频问诊，模拟研究中与全科医生评分相当
Google Research 展示基于 Gemini 与 Project Astra 的 AMIE（Video），在100个情景、300次模拟实时视频问诊中，被20名全科医生评为在病史采集、诊断准确性、处置适当性和沟通质量上与10名视频问诊全科医生相当。
推荐理由：随机研究把AMIE视频版、纯文本版和全科医生放在同一评分框架下，从而呈现视听观察和虚拟查体的评分差异以及演员模拟边界。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 提出 SensorFM，用可穿戴数据学习通用生理表征
Google Research 提出大型传感器基础模型 SensorFM，用五百万名同意参与者超过一万亿分钟的无标签多模态可穿戴信号学习可复用生理表征。
Google ResearchAI 评分5656 Google Research 如何用 AI 帮助用户理解皮肤状况
Google Research 在 JAMA Dermatology 本周发表的调查显示，2345 名参与者借助原型 AI 猜出皮肤状况名称的准确率为 23%，高于普通搜索的 8%，而由皮肤科医生给出真实鉴别诊断的 Wizard of Oz 界面达到 36%。