Google DeepMind 推出 AlphaProof Code 框架，形式化验证 Signal 密码协议实现代码
Google DeepMind 发布 AlphaProof Code，一个多 LLM 智能体形式化验证框架，首次对 Signal 协议的实际实现代码完成数学化安全证明，此前该挑战被认为极为困难。
推荐理由：原文给出框架工作流程、生成六百万行 Lean 和四周完成验证等细节，读者可据此判断形式化验证的可行路径。
Google DeepMind精选AI 评分7777
Google Research精选AI 评分7070 Google Research 发布 AI-PPG-ACC-HTN 系统，用智能手表无袖带检测高血压迹象
Google Research 在 Nature 发表 AI-PPG-ACC-HTN 系统，用消费级智能手表的 PPG 和加速度传感器被动检测高血压迹象，无需袖带校准。
推荐理由：原文给出无需袖带校准的智能手表高血压筛查系统及与临床金标准对比的具体数据，读者可据此评估其筛查定位。
Google Research精选AI 评分6868 Google Research 发表 JAMA Network Open 研究：AI 盲扫超声估测孕周达临床非劣效
Google Research 在 JAMA Network Open 发表前瞻性多中心研究，验证 AI 模型解析无超声训练背景的基层人员用便携探头做的盲扫图像来估测孕周。在芝加哥和内罗毕两个环境共 385 名参与者的主要队列中，模型估测孕周的平均绝对误差为 4.18 天，非劣效于专家超声师标准流程的 4.48 天；内罗毕站点未做本地微调，误差 4.27 天，显示了跨临床环境和硬件的泛化能力。
推荐理由：原文给出前瞻性多中心验证数据，AI 用盲扫超声估孕周的误差与专家标准相当，可帮读者了解医疗 AI 跨环境落地的实际表现。
Google Research精选AI 评分6464 Google Research 发布 VERID 框架，推进 AI 智能体驱动的自主湿实验室
Google Research 介绍三项研究，构建 AI 智能体与真实湿实验室之间的闭环：VERID 框架以实验室工作单元的语义数字孪生提供 3D 状态跟踪、虚拟试运行、硬件安全检查和视频动作日志，基于开源 PyLabRobot。
推荐理由：Google 展示了 VERID 数字孪生框架和闭环实验结果，读者可以看到 AI 智能体进入湿实验室的具体路径和关键数字。
METR：Blog精选AI 评分7878 METR 发布前沿风险报告，评估 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 内部 AI 智能体的失控风险
METR 于 2026 年 2 月 16 日至 3 月 16 日开展试点，联合 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 评估其内部 AI 智能体的错位风险。
推荐理由：METR 首份行业级试点评估，读者可从中了解四家头部公司内部 Agent 的失控风险现状与评估方法。
Goodfire Research精选AI 评分6060 Anthropic、Goodfire 等多机构发布电路研究全景：复现 attribution graph 并开源工具
Anthropic、Decode、EleutherAI、Goodfire、Google DeepMind 的研究者合作发布 The Circuits Research Landscape，复盘 attribution graph 方法的复现与扩展结果。
推荐理由：多家机构共同复盘 attribution graph 复现结果与 transcoder 训练细节，并给出可复用的工程参数和未来研究方向。
已经到底了