과학 X/Twitter
스마트폰 사진의 인슐린 저항성 예측 AUROC 76.0%, DXA 검사 77.3%에 근접한 수준
스마트폰 사진만으로 추정한 체성분이 BMI보다 인슐린 저항성 위험을 더 잘 구분했다. PhotoScan을 더한 모델은 AUROC 76.0%로, 임상용 DXA 데이터를 더한 모델의 77.3%에 근접했다.
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과학
Science One, AI 논문 환각을 21%→0으로 줄인 증거 사슬 실험
AI 연구 agent의 약점은 논문처럼 보이는 결과물이 아니라 검증되지 않는 주장이다. Google Research는 Science One Framework가 baseline의 phantom reference 최대 21%를 0으로 줄이고 점수 검증까지 통과했다고 공개했다.
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과학
13,917명 증상 상담 연구, Google SymptomAI가 의사 DDx와 맞붙은 지점
임상 예시 문제가 아니라 실제 사용자가 말한 증상 대화 13,917건이 평가 대상이 됐습니다. Google Research의 SymptomAI 연구는 AI symptom checker 논의를 “의료 시험 문제 풀이”에서 원격 문진과 wearable biosignal 검증으로 옮깁니다.
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AI Google Research
확산 모델의 창의성, 우연 아닌 score smoothing의 수학
Google Research가 diffusion model이 학습 데이터를 베끼지 않고 새 샘플을 만드는 이유를 score smoothing으로 설명했다. ICLR 2026 논문과 코드가 함께 공개돼, 생성형 AI의 memorization 논쟁을 더 정밀하게 다룰 근거가 생겼다.
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과학 뉴스
5백만 명 wearable 데이터로 만든 SensorFM, 건강 AI의 새 기준점
1조 분 넘는 Fitbit·Pixel Watch 센서 데이터가 하나의 건강 foundation model로 묶였다. Google Research의 SensorFM은 35개 건강 예측 과제 중 34개에서 기존 특징공학 baseline을 앞서며, 웨어러블 AI가 단일 질환 모델을 넘어설 수 있는지를 시험한다.
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LLM 뉴스
LLM reasoning, 답을 추론하기보다 기억을 꺼내는 장치일 수 있다는 증거
Google Research는 Gemini-2.5와 Qwen3-32B 실험에서 reasoning이 단순 사실 질문의 회상을 돕는 두 메커니즘을 분리했다. 추가 토큰은 계산 시간을 주고, 관련 사실은 정답 회상을 prime하지만 hallucination이 끼면 정확도가 떨어졌다.
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AI
잊었다는 AI, 정말 지웠나… Google 새 감사법은 수천 샘플로 잡아낸다
Machine unlearning의 약속은 “다시 학습하지 않고도 지운다”지만, 검증은 비쌌다. Google Research는 2026년 6월 10일 Regularized f-Divergence Kernel Tests를 공개하며 일부 privacy violation을 기존 수백만 샘플 대신 수천 샘플로 탐지했다고 밝혔다.
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AI 해커뉴스
Hacker News에서 TimesFM 2.5를 둘러싼 범용 forecasting 논쟁
Hacker News에서 254 points와 95 comments를 모은 TimesFM 글은 단순한 GitHub 저장소 소개를 넘어, 범용 time-series foundation model이 실제로 여러 도메인에 일반화될 수 있는지에 대한 토론으로 이어졌다. 댓글은 TimesFM 2.5의 사양 변화와 함께 trust, explainability, Prophet 및 Nixtla와의 비교에 집중했다.
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LLM 레딧
Reddit가 주목한 TurboQuant, 정확도 손실 없이 3-bit KV cache 압축을 노리는 Google 접근
2026년 3월 r/singularity에서 공유된 Google Research의 TurboQuant 글은 114 points와 18 comments를 얻었다. Google은 이 방법이 needle 계열 작업에서 KV cache 메모리를 최소 6배 줄이고, 학습 없이 3-bit cache 압축과 H100 기준 최대 8배 attention-logit 속도 향상을 보여준다고 설명한다.
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