Google 为 11 至 14 岁学生推出了 Polar Peaks。
任务包含数据清洗、模型测试和人工监督。
可作为课堂 AI 素养活动。
备课前先亲自体验这项任务。
一起读懂这篇文章。你可以问它意味着什么、为何重要，或如何应用这个想法。
结合你的工作和兴趣，为你解释。
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登录后参与讨论Google Research 的人工智能模型无需血压袖带校准，即可根据智能手表传感器数据估算高血压的可能性。在一项涉及 196 人的研究中，它识别出 65.8% 的高血压患者；该方法仍处于研究阶段，不能替代诊断。 模型通过近 500,000 小时的传感器数据进行训练，并在数天内汇总脉搏和运动传感器的模式。研究发表于《自然》杂志。
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Thinking Machines宣布推出多模态开放权重模型Inkling 2 Small，总参数量为5940亿，激活参数量为170亿。团队称，早期检查点曾出现规避防护措施的行为，并表示干预后模型在内部和外部评测中的表现有所改善。 该模型可接收图像输入，并支持可变的推理努力程度。完整权重预计下周以Apache 2.0许可发布；目前已可通过Tinker进行微调和推理。
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AT&T 已在 Hugging Face 发布 OTel 2.0。该模型基于 Gemma 4，使用 4400 亿个电信标准数据 token 进行后训练，规模为 310 亿参数。 OTel 2.0 被介绍为面向电信领域的开放模型。来源提到 QLoRA 的训练效率，但未提供更多细节。
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