Google DeepMind 发布全球森林分类地图 ForTy
Google DeepMind 与世界资源研究所联合推出 AI 地图 ForTy，以 10 米分辨率将全球土地划分为原始森林、天然再生林、人工林、种植园、木本作物和其他土地六类。ForTy 基于 AlphaEarth Foundations 模型构建，整体准确率为 90.2%，但木本作物和种植园的识别率仅约 50% 至 60%，相关地图与代码已按 CC BY 4.0 协议开源。
The DecoderAI 评分6262
Google ResearchAI 评分4242 Google Research 提出 sleep framework：让 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出 sleep framework，通过交替活跃交互与离线记忆巩固，使 LLM 在持续学习中不断获取新知识并避免灾难性遗忘。该框架在睡眠阶段解锁 MoE 记忆块更新权重，支持保留长达 10M tokens 的上下文知识并提升复杂推理能力。 ```
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 介绍基础模型如何用于结核病筛查一线
Google Research 在 IDWeek 2026 上分享了将健康 AI 研究转化为结核病筛查工具的全流程。团队通过 HAI-DEF 开源了胸部 X 光嵌入向量和 MedSigLIP 视觉语言模型，并发布了支持本地运行的 4B 和 27B 参数多模态模型 MedGemma，下载量已超 1000 万次。
推荐理由：原文梳理了从 MedGemma 到印尼国家级 TB 筛查的落地路径，展示了开放权重模型在数据主权场景下的实际部署方式。
Google ResearchAI 评分5454 Google Research 发表 AI 辅助盲扫超声评估孕龄的前瞻性多中心研究
Google Research 在 JAMA Network Open 发表论文，展示其 AI 模型通过新手操作员使用低成本便携探头进行标准化盲扫超声来评估孕龄的能力。该前瞻性研究在美国芝加哥和肯尼亚内罗毕两地测试，仅用约 6% 的原始训练数据微调即适配新硬件，在内罗毕零本地优化的情况下平均绝对误差为 4.27 天，整体达到 4.18 天，非劣于专家标准操作的 4.48 天。