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Google Researchは、diffusion modelが訓練データをそのまま写さず新しいサンプルを作る理由をscore smoothingで説明した。ICLR 2026論文とコードが公開され、memorization論争に検証可能な軸が加わった。

Google ResearchのSensorFMは、5百万人から得た1兆分超のwearableセンサーデータで事前学習された。35の健康予測タスク中34で特徴量設計ベースラインを上回り、疾患別モデル中心の発想を揺さぶる。

Google ResearchはGemini-2.5とQwen3-32Bで、reasoningが単純な事実質問の想起を助ける2つの仕組みを分離した。追加tokenは計算時間を与え、関連事実は正答をprimeするが、中間hallucinationは精度を下げる。

Machine unlearningは「再学習せずに消す」技術だが、証明が難しい。Google Researchは2026年6月10日、Regularized f-Divergence Kernel Testsを公開し、一部のprivacy violationを従来の数百万ではなく数千サンプルで検出したと報告した。

TimesFM を扱った Hacker News の投稿は 254 points、95 comments を集め、単なる GitHub リポジトリ紹介ではなく、汎用 time-series foundation model が本当に複数ドメインへ一般化できるのかという議論へ発展した。コメントは TimesFM 2.5 の更新点に加え、trust、explainability、Prophet や Nixtla との比較に集中した。

2026年3月にr/singularityで共有されたGoogle ResearchのTurboQuant記事は114 pointsと18 commentsを集めた。Googleは、この手法がneedle系タスクでKV cacheメモリを少なくとも6倍削減し、学習なしで3-bit圧縮とH100で最大8倍のattention-logit高速化を示したと説明している。