#google-research

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.

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.

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.

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.

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.

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.