Google 提出线性弹性缓存，在 Spanner 上降低约 5% 缓存总成本
Google Research 提出线性弹性缓存（linear elastic caching），把缓存页面驱逐建模为滑雪租赁问题，按访问模式动态为页面设定 TTL，而非固定分配内存。
推荐理由：云服务团队可以参照这套用决策树预测页面 TTL 的弹性缓存方法，先在自家缓存层做分组对照，再评估是否替换固定容量方案。
论文与研究
全部主题会改变能力边界判断的研究结果、技术报告与基准。
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第 21–23 条 · 共 23 条Google Research精选AI 评分6565
Google Research精选AI 评分7676 Google 在 Nature 发表 PHRM，用手机前置摄像头被动监测心率和静息心率
Google 在 Nature 发表 PHRM 研究系统，在手机解锁后的几秒内用前置摄像头拍摄面部视频，通过端上深度学习估算心率和每日静息心率。研究在实验室与真实场景中采集近 700 名受试者的 35 万余段视频，心率估计 MAPE 低于 10%，静息心率与 Fitbit Charge 6 对比的整体 MAE 为 4.39 bpm。
推荐理由：有 IRB 资质的研究团队可以申请这份人脸视频数据集和 PHRM-mini 预训练模型，用来检验自家 rPPG 流程在深肤色人群上的误差。
Google Research精选AI 评分7474 Google Research 提出 ReasoningBank 记忆框架，让智能体从成功与失败经验中学习
Google Research 在 ICLR 论文中提出智能体记忆框架 ReasoningBank，把成功和失败轨迹都蒸馏成结构化记忆，供智能体在测试时自我进化。
推荐理由：做长任务智能体的团队可以参考论文把成功与失败轨迹都蒸馏成记忆条目，先对照开源代码在自有基准上跑一轮对比。