Google 用冻结 Multi-Token Prediction 加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google 宣布将 Multi-Token Prediction（MTP）改造性地部署到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，并已向 Pixel 9 和 10 系列推送。
#端侧
#端侧
今日 1 条Google ResearchAI 评分5858
MIT News（RSS）AI 评分4343 MIT 新型芯片 Gleanmer 可助微型机器人实时构建 3D 地图
MIT 研究人员推出名为 Gleanmer 的系统级芯片，能让小型自主机器人仅用约 6 毫瓦功耗实时构建详细 3D 环境地图，功耗仅相当于一颗 LED。该芯片结合 GMMap 算法与专用硬件，用高斯椭球体替代传统体素表示障碍物与自由空间，单次处理深度图像即可生成高斯分布，无需存储整张图像。该成果已在 IEEE VLSI Symposium 上展示，也有望用于轻量 AR 头显。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：无编码器统一多模态模型，可在 16GB 内存笔记本本地运行
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，定位于在笔记本上本地运行的智能体多模态模型，性能接近其 26B MoE 模型而内存占用不到一半。
推荐理由：官方介绍了无编码器统一架构和 16GB 内存本机运行等细节，适合关注端侧多模态部署的开发者参考。
Google ResearchAI 评分4343 Google 如何用零信任聚合实现隐私分析
Google 提出一种零信任隐私分析方案，将新型单消息密码学聚合协议与 TEE 结合，使设备只需一次性提交数据，无需多轮在线交互。该设计保证 Google 只能获得匿名聚合结果，原始数据即使在硬件保护范围内也不会被解密或重建，TEE 证明机制则验证聚合代码按公开代码正确执行。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分8686 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B 四个尺寸
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，主打高级推理与智能体工作流，采用 Apache 2.0 许可，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸。
推荐理由：官方给出四个尺寸、榜单排名、上下文长度和开放许可等具体信息，读者可以据此判断选型与部署空间。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral 3 系列：含 Mistral Large 3 与 Ministral 3 小模型，全部 Apache 2.0 开源
Mistral 发布新一代模型系列 Mistral 3，包括 Mistral Large 3（41B 激活、675B 总参数的 MoE 模型）和 Ministral 3 的 3B、8B、14B 三种小模型，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方发布了完整模型规格、开源许可和部署路径，读者可以据此评估这批开源模型在自己的场景中是否可用。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6161 Mistral 发布 Mistral Small 3.1：24B 多模态开源模型，支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，改进文本性能、新增多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达每秒 150 tokens，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出基准对比与部署门槛，读者可以据此评估它在小参数量开源模型中的实际位置。