2026. július 14., kedd · Modellek

A Google SensorFM modellje ötmillió ember viselhető szenzoraiból tanult egészségügyi mintázatokat

A Google Research bemutatta a SensorFM alapmodellt, amely több mint egybillió percnyi, ötmillió Fitbit- és Pixel Watch-felhasználótól származó címkézetlen szenzoros adatból tanult általános fiziológiai és viselkedési mintázatokat. A cég blogbejegyzése és tanulmánya szerint a modell 35 egészségügyi feladat közül 34-ben felülmúlta a felügyelt összehasonlító modelleket. A rendszer öt szenzortípus – optikai pulzusmérés, gyorsulás, bőrvezetőképesség, bőrhőmérséklet és barometrikus magasság – jellemzőit dolgozza fel. A Google célja, hogy az eddigi egyfeladatos megoldásokat egyetlen újrahasználható AI-alaprétegre cserélje, amely személyre szabott egészségügyi kontextust biztosíthat.

Miért fontos?

Eddig példátlan méretű viselhető szenzoros adatkészleten tanított alapmodell, amely egyetlen architektúrával számos egészségügyi feladatot képes kezelni.

Források

The Decoder IEEE Spectrum AI

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google SensorFM#viselhető eszközök

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 14., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Hassabis: az AGI már két-három éven belül itt lehet

Demis Hassabis, a Google DeepMind alapítója és kémiai Nobel-díjas tudós a Wall Street Journalnak adott interjúban arról beszélt, hogy becslése szerint az általános mesterséges intelligencia (AGI) már két-három éven belül megérkezhet, szemben a korábbi, három-öt éves jóslatával. A Decoder cikke szerint Hassabis AGI-definíciója egy olyan rendszer, amely lefedi az emberi agy teljes kognitív skáláját, és ezt az úgynevezett „Einstein-teszttel” mérné: képes-e egy kizárólag 1901 előtti tudáson tanított rendszer reprodukálni Einstein 1905-ös dolgozatait. Hassabis az AGI hatását „10-szer akkorának és 10-szer gyorsabbnak” nevezte, mint az ipari forradalom. A cikk szerint Hassabis a Google DeepMind éléről lelépve most a cég gyógyszerkutatási leányvállalatára, az Isomorphic Labsra összpontosít, emellett egy iparág által finanszírozott, kormányzati felügyelet alatt álló testületet javasolt a modellek kiadás előtti ellenőrzésére.

NVIDIA RFD4-Proteina: gyorsabb fehérjetervezés reward-vezérelt kereséssel

Az NVIDIA bejelentette az RFD4-Proteina nyílt modellt, amelyet a Washingtoni Egyetem Orvostudományi Karának Protein Design Intézetével közösen fejlesztettek ki. A vállalat szerint a modell egy lépésben tervezi meg a fehérjeszekvenciát és a teljes atomi szerkezetet, kiküszöbölve a korábbi megközelítések külön inverz-folding lépését. Az NVIDIA állítása szerint a reward-vezérelt, inferencia idejű keresés a számítási kapacitást a legígéretesebb jelöltekre összpontosítja, a mintavételezési lépések számát pedig mintegy 400-ról 60-ra csökkentették, ami 3,8-szoros gyorsulást és 84 százalékkal kisebb csúcsmemória-igényt eredményez 200 aminosavas fehérjéknél az elődmodellhez, az RFD3-hoz képest. A modell nyílt forráskódú változatként és NIM mikroszolgáltatásként is elérhető, és a vállalat szerint olyan feladatokra használható, mint a PD-L1 onkológiai célpont elleni kötőfehérjék tervezése hotspot-megkötésekkel.

Elevenlabs két új valós idejű beszédmodellt jelentett be

Az Elevenlabs két új speech-to-speech modellt adott ki Eleven Realtime néven: a v1 Max és a v1 Mini változatot. A cég állítása szerint a v1 Max 98,8 százalékot ér el a Big Bench Audio benchmarkon, mindössze 0,57 másodperces válaszidővel, és jelenleg egyetlen modell sem gyorsabb és pontosabb egyszerre az Artificial Analysis ranglistáján. A kisebb v1 Mini modellt természetes, olcsóbb beszélgetésekre fejlesztették, és felismeri, ha valaki befejezte a mondandóját vagy csak "mm-hmm"-mel reagál, míg a v1 Max komplexebb feladatokra, például ügyfélszolgálati célokra készült. Mindkét modell elérhető az ElevenAgents platformon, valamint egy OpenAI-kompatibilis Realtime API-n keresztül, percalapú díjazással és token-költséggel.

Mistral AI bemutatta a Voxtral 3 hangügynök-rendszert

A Mistral AI bejelentette a Voxtral 3 nevű modellcsaládot, amely valós idejű hangalapú AI-ügynökök építésére szolgál. A rendszer tartalmaz egy beszédfelismerő modellt (Voxtral Small Transcribe 3), egy szövegfelolvasó modellt (Voxtral Mini TTS 3), valamint egy LiveKit-alapú ügynök-SDK-t, amelyek egyetlen streamelt folyamatban egyesítik a hallgatást, a gondolkodást, az eszközhasználatot és a beszédet. A vállalat szerint az átirat-készítés több mint 50 nyelvet, a beszédszintézis pedig 35 nyelvet és 50 dialektust fed le érzelmi adaptációval. A cég közlése szerint az ügynökök élő beszélgetés közben külső rendszerekhez is hozzáférhetnek, például időpontfoglaláshoz vagy számlaellenőrzéshez. Mistral azt állítja, hogy a rendszer futtatható saját infrastruktúrán vagy EU-ban hosztolt API-kon keresztül, az átírás ára pedig percenként 0,0035 dollártól indul.