Google Research 发布 Agile Deliberation 框架：用 AI 辅助人类定义主观视觉分类边界
Google Research 发布 Agile Deliberation 框架，帮助人类系统化定义主观概念（如健康食品、误导性内容）的视觉分类边界。该框架将流程分为概念范围界定和概念迭代两个阶段：前者引导用户建立子类别与排除规则的结构化基础，后者通过 VLM 主动呈现语义边界案例，驱动用户在图片反馈中自然澄清意图并自动更新模型。
#数据/训练By publication and event progress
Google ResearchAI 评分5454
Google ResearchAI 评分4747 The sleep framework：让 LLM 在持续学习中保留知识的睡眠框架
Google Research 提出 sleep framework，通过模拟人类睡眠机制帮助大语言模型在持续学习中稳定保留知识。该框架交替运行 active（wake）phase 和 sleep phase，利用 MoE 与 Hope 架构进行参数扩展、GKD 知识播种及 synapse pruning，支持模型将短期上下文转化为长期参数。
Berkeley AI ResearchAI 评分5454 向量数据是如何工作的
Berkeley AI Research 发布 SPEX 和 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性层面高效识别影响 LLM 输出的关键交互。SPEX 基于稀疏恢复和信号处理理论，ProxySPEX 进一步利用层次结构假设减少约 10 倍消融次数。代码已集成至 SHAP-IQ 开源仓库，适用于数千组件规模的分析任务。