AgentHands：为XR空间对话生成交互式手部手势
Google Research在CHI 2026发布AgentHands研究原型，为XR环境中的AI智能体赋予与语音同步的3D手部手势，将LLM输出映射为实时物理动作。该系统通过手势事件库和词级时间戳实现手势与TTS精确同步，用户研究（N=12）显示其相比纯语音基线在空间接地方面有显著提升。
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Google Research精选AI 评分7070 Google Research 发布 SensorFM，用一万亿分钟可穿戴数据训练通用健康传感器基础模型
Google Research 发布 SensorFM，一个基于超过一万亿分钟、来自五百万名同意参与者的多模态可穿戴数据预训练的大型传感器基础模型。SensorFM 通过自监督重建学习，可跨心血管、代谢、睡眠和心理健康等任务迁移，在 35 项健康任务中 34 项优于特征工程监督基线。模型还结合了智能体课堂自动构建预测头，并能支撑个人健康智能体的端到端应用。
推荐理由：原文给出了一万亿分钟级可穿戴数据训练的通用传感器基础模型，读者可据此判断它能否替代单任务健康模型。
Google Research精选AI 评分6060 Google Research 用冻结多 token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 宣布一种新架构，将多 token 预测（MTP）头附加到冻结的 Gemini Nano v3 模型上，以加速 Pixel 9 和 10 系列上的端侧推理。相比独立草稿模型，MTP 在 Pixel 9 上带来 50% 或以上的速度提升，并节省约 130MB 内存，同时保持输出与主模型逐位一致。该方案已用于 AI 通知摘要和校对等功能，减少能耗并提升电池续航。
推荐理由：原文给出冻结骨干加 MTP 头的端侧加速方案，读者可据此判断其相对独立草稿模型的效率优势。
Google Research精选AI 评分6060 Google 提出零信任聚合方案，为端侧 AI 提供隐私保护分析
Google 研究团队提出一种零信任聚合方案，用于端侧 AI 的隐私保护分析。该方案结合新型格基密码协议与可信执行环境（TEE），支持单次消息提交，无需设备长时间在线，并确保 Google 只能获得匿名聚合结果。Android SafetyCore 将采用该方案评估安全模型效果，同时保证用户内容仅存于设备端。
推荐理由：原文给出了一种结合密码学与TEE的多层防护设计，读者可据此理解零信任聚合如何兼顾效率与隐私。