AIハルシネーションは「知識不足」ではない？Google Research論文が示す記憶と想起のズレ
Google ResearchとTechnionの研究チームが、GPT-5やGemini-3といった最先端LLMは検証対象の事実の95〜98%を内部に保持しながら、そのうち26〜34%を直接の質問では引き出せないとする分析を公開しました。推論時に「考えさせる」だけで、引き出せなかった事実の40〜65%が回復するといいます。
#Google Research の記事一覧（4）
SensorFMとは？Fitbit 500万人・1兆分のデータで学習したGoogleの「ウェアラブル基盤モデル」を解説
Google Researchが、Fitbit・Pixel Watch利用者500万人・1兆分超のセンサーデータで事前学習した基盤モデル「SensorFM」を公開しました。35の健康・行動予測タスクのうち34タスクで従来の教師あり手法を上回り、Gemini搭載の健康エージェントに組み込むと医師評価が有意に改善しています。
TabFMとは？Google Researchの「学習ゼロ」表形式AIをBigQueryのAI.PREDICTから解説
Google ResearchがTabFMを公開しました。CRMや財務台帳のような表データを、データセットごとの学習なしに1回の推論（フォワードパス）で予測する基盤モデルで、数週間のパイプライン構築を1回のAPI呼び出しに置き換えます。Google BigQueryへ統合され、AI.PREDICTコマンドから利用可能になります。
Gemini-SQL2とは？BIRDベンチで80.04%、自然言語からSQL生成でGoogleが首位に立った意味
Google ResearchがGemini 3.1 Proベースの新システム「Gemini-SQL2」を公開し、text-to-SQLの代表的ベンチマークBIRDで実行精度80.04%を記録、OpenAIのGPT-5.5-xhigh(約72.8%)やAnthropicのClaude Opus 4.6(約70.9%)を引き離して首位に立ちました。論文未公開・一般提供も未定ですが、社内データ活用のあり方を揺らす指標です。