<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>谷歌 on AI 早报</title><link>https://ai-news.example.com/tags/%E8%B0%B7%E6%AD%8C/</link><description>Recent content in 谷歌 on AI 早报</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 11 Aug 2026 22:55:22 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai-news.example.com/tags/%E8%B0%B7%E6%AD%8C/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>谷歌创始人布林紧急接管Gemini团队，3.5 Pro取消引发战略动荡</title><link>https://ai-news.example.com/articles/gemini35-pro/</link><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 22:55:22 +0800</pubDate><guid>https://ai-news.example.com/articles/gemini35-pro/</guid><description>谷歌联合创始人谢尔盖·布林罕见介入Gemini AI团队，紧急调整战略并取消原定的3.5 Pro模型发布，反映出谷歌在AI竞赛中的焦虑与方向修正。</description></item><item><title>[EN] 谷歌推出生成式AI模型SEEDS，革新天气预报不确定性量化</title><link>https://ai-news.example.com/articles/en-aiseeds/</link><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 23:12:04 +0800</pubDate><guid>https://ai-news.example.com/articles/en-aiseeds/</guid><description>谷歌研究团队发布了基于扩散概率模型的生成式AI工具SEEDS，能以极低成本大规模生成天气预测集合，有效量化预报不确定性，尤其提升了罕见极端天气事件的预测精度。</description></item><item><title>[EN] AutoBNN：用组合贝叶斯神经网络实现可解释的概率时间序列预测</title><link>https://ai-news.example.com/articles/en-autobnn/</link><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 23:09:18 +0800</pubDate><guid>https://ai-news.example.com/articles/en-autobnn/</guid><description>谷歌开源AutoBNN，它结合了传统概率方法的可解释性与神经网络的可扩展性，能自动发现时间序列预测模型，并提供高质量的不确定性估计。</description></item><item><title>[EN] ScreenAI：谷歌发布5B参数视觉语言模型，统一理解UI与信息图</title><link>https://ai-news.example.com/articles/en-screenai5bui/</link><pubDate>Sun, 05 Jul 2026 23:11:18 +0800</pubDate><guid>https://ai-news.example.com/articles/en-screenai5bui/</guid><description>谷歌研究团队推出ScreenAI，一个仅5B参数的视觉语言模型，基于PaLI架构和pix2struct的灵活分块策略，在UI元素识别、图表问答等任务上达到最优性能，并开源了Screen Annotation、ScreenQA Short和Complex ScreenQA三个新数据集。</description></item></channel></rss>