Google Research 用 AI 解读盲扫超声评估孕周,误差与专家相当
Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究,用 AI 模型解读未经专业超声培训的操作者采集的盲扫超声图像来评估孕周。在 385 名 16 至 36 周孕妇的队列中,模型平均绝对误差为 4.18 天,专家超声操作者的标准流程为 4.48 天;模型仅在芝加哥 120 名参与者的数据上微调,在内罗毕零本地优化下误差为 4.27 天。
Google Research 在 JAMA Network Open 发表研究,用 AI 模型解读未经专业超声培训的操作者采集的盲扫超声图像来评估孕周。在 385 名 16 至 36 周孕妇的队列中,模型平均绝对误差为 4.18 天,专家超声操作者的标准流程为 4.48 天;模型仅在芝加哥 120 名参与者的数据上微调,在内罗毕零本地优化下误差为 4.27 天。
Elorian 与 Scale AI 发布 Humanity's Sixth Sense(HSS)基准,用 522 道题、288 张图和 234 段视频(17.6 小时)测试多模态模型的直觉视觉推理,人类 pass@1 达 93.1,最佳模型 GPT 6 Astra 仅 53.6,GLM-5.3-flash 与 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。
Google Research 发布 AI 视频联合导演(AI video co-director)多智能体框架,作为编排层构建在 Gemini 和 Veo 之上,用于自动化多镜头长视频生成。
推荐理由:Google 把长视频生成拆成四个可组合框架,并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果,适合了解多智能体编排如何缓解语义漂移。
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准,用于评测多模态大语言模型的拓扑推理能力,覆盖连通性、分离、顺序、包围与打结五类关系,并分为静态推理与交互规划两个层级。测试显示,现有闭源与开源模型在静态识别上明显优于交互规划,且均远低于人类水平;失败多发生在规划阶段而非感知阶段,模型在场景变化中会丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧保留结构约束时才有帮助。