空货架还是丢钥匙？Google 研究：Recall 是参数化事实性的瓶颈

Empty shelves or lost keys？ Recall is the bottleneck for parametric factuality

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于"丢钥匙"而非"空货架"。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像，并配套推出 WikiProfile 基准，含 2，150 条维基百科事实，每条配 10 个问题，用于分别探测编码、回忆与识别能力。

Apple Silicon 与 macOS 虚拟机：借助 Llama.cpp 实现 11-16 倍的 LLM 推理加速

研究团队为 macOS 虚拟机中的 Metal 能力查询构建进程级兼容层，使 llama.cpp 能选用更新的 Metal 内核。在 M1 Ultra 上，TinyLlama 1.1B 的提示处理速度提升 11.08 倍、token 生成提升 16.36 倍，接近裸机性能的 98%；Gemma 4 12B 的提示处理与生成速度分别提升 7.20 倍和 14.54 倍。

AMIE 研究医疗 AI 系统首次展示实时临床视频问诊能力

AMIE， our research medical AI system， demonstrates real-time clinical video consultation capabilities in a first-of-its-kind study.

Google Research 与 Google DeepMind 推进医疗 AI 系统 AMIE，实现实时临床视频问诊，首次在此场景展示专家级 AI 能力。该系统基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时诊断推理。随机研究中，临床评估者对 AMIE 的病史采集、诊断准确性等核心能力给予好评，患者演员也更偏好视频体验。