谷歌创新专利曝光：动态隔音椅套，打造静谧办公绿洲

近日消息，互联网巨头谷歌再次引领办公创新，根据国际知识产权局（WIPO）本月4日公开的文件记录，该公司成功取得了一项新颖设计专利——一款专注于提升个人隐私及环境宁静度的隔音办公椅。

这款椅子的独特之处在于其椅套设计，能够动态提供隔音效果，为使用者营造出更加私密且无扰的工作空间，彰显了谷歌对于优化员工工作效率与舒适度的持续承诺。

谷歌公司在专利中表示办公空间可能存在员工交谈、设备运行、外放音乐等各种噪音，而这项新办公椅设计可以降低外部干扰，让员工能专心沉浸在办公、远程会议或者处理事务等任务上。

谷歌在专利中引入了隔音椅套，默认情况下处于折叠状态，用户在需要专心的时候可以拉起椅套，从而专注于处理工作。

该办公椅还配备声学组件，能够动态降低外部噪音的音量，营造更安静的办公氛围。附上相关图片如下：

Pixel9 AI图像生成引争议：谷歌手机变“创意伪造器”

8月22日消息，谷歌上周发布了 Pixel 9 系列智能手机，其中包含一系列以人工智能为核心的新功能。所有 Pixel 9 手机均支持 Gemini 人工智能，谷歌还加入了基于人工智能的图像生成和编辑工具。然而，评测人员测试了这些新功能后发现，人工智能图像生成很可能会成为谷歌的公关噩梦。

据了解，谷歌为 Pixel 手机推出了一个名为 Pixel Studio 的人工智能图像生成应用，其能够通过文本提示创建贴纸和图像，功能与苹果计划推出的 Image Playground 非常相似。目前，评测人员能够使用 Pixel Studio 创建出各种令人不安的图像，例如纳粹版本的海绵宝宝和拿着 AK47 的艾摩。

相关评测人员毫不费力地让 Pixel Studio 制作了卡通人物从事可疑活动的图像，枪支、毒品和酒精都能够生成，甚至像校园枪击这样的冒犯性场景。Pixel Studio 不会主动生成此类图像，而是需要用户输入相应的描述。然而这正是人们最有可能做的事情，而不是生成可爱猫咪和小兔子的图像。

谷歌表示他们已经采取了“安全检查措施”来防止 Pixel Studio 被“恶意使用”，并且确实起到了一定作用。例如，Pixel Studio 目前无法生成人物图像，并且谷歌正在根据评测反馈调整人工智能模型。经过与谷歌的沟通后，Digital Trends 也无法再用 Pixel Studio 生成吸食可卡因或穿着德国士兵服装的卡通人物图像。

比 Pixel Studio 更令人担忧的是谷歌的“重构”（Reimagine）工具，其可以向用户已经拍摄的照片中添加对象。来自 The Verge 的评测人员用它向图像添加了尸体、炸弹、毒品和灾难场景，并且这些添加物看起来非常逼真，让人难以分辨图片是否经过编辑。谷歌在匹配光线和透视方面做得非常出色，社交媒体上也看不到任何水印或标记。虽然谷歌确实添加了元数据标签，但通过截图很容易将其去除。

以前也可以向图像添加尸体或创建持枪的艾摩图片，但这需要一定的 Photoshop 技能和时间。使用 Pixel 手机，只需几秒钟的思考，任何人都可以创建这样的图像，这让人担忧。

谷歌表示他们设计生成式人工智能工具时，是“为了尊重用户提示的意图”，这可能会导致用户要求生成“令人反感”的内容。但谷歌声称其“服务条款”中规定了不允许生成的内容，并且他们将不断完善相关保障措施。

谷歌Tensor G4芯片性能谜团：高负载下降幅可达60%，3分钟降频现况引关注

8月19日消息，根据网友发布的测试视频，显示出在持续承受100%高负载的情况下，该芯片在短短三分钟后便开始出现降频现象，而到了四分钟时，其性能衰退接近六成。这样的测试结果揭示了芯片在极端条件下的性能稳定性挑战，可能引起消费者和行业对产品实际应用性能的关注与讨论。

性能也从峰值的341 GIPS（每秒十亿条指令）降至145.5 GIPS，仅为峰值性能的43%。

测试使用CPU降频测试应用，追踪了Tensor G4所有八个CPU核心的频率，结果显示，性能核心频率最低降至1.32 GHz，效率核心最低降至570 MHz。

尽管此前Geekbench 5跑分显示，Tensor G4芯片拥有高达3.1 GHz的核心频率，但实际表现显然与预期有所差距。

谷歌自研的Tensor芯片此前就因性能平庸和过热降频问题受到诟病，Tensor G4作为谷歌自研芯片的最新一代，其性能表现备受业界关注。

不过值得一提的是，GIPS并非衡量性能的最佳指标，且此次测试属于极端情况下的性能表现，在实际使用场景中，性能下降可能不会如此明显。

谷歌力推机器人智能新高度：Gemini AI赋能，导航与任务执行技能全面提升

近日消息，谷歌透露正运用Gemini人工智能技术深化其机器人的学习进程，旨在优化它们在环境导航与任务执行上的智慧表现，此举预计将进一步推动机器人技术的边界。

DeepMind 机器人团队在一篇新的研究论文中详细解释了如何利用 Gemini1.5Pro 的长上下文窗口来让用户更轻松地用自然语言指令与 RT-2机器人交互。

通过拍摄指定区域的视频游览，研究人员使用 Gemini1.5Pro 让机器人 “观看” 视频以了解环境，从而使机器人能够根据观察到的情况执行命令，比如引导用户到电源插座充电等。

DeepMind 表示，搭载 Gemini 的机器人在9000多平方英尺的操作区域内成功执行了50多个用户指令，成功率达到90%。

此外，研究人员还发现 Gemini1.5Pro 让机器人能够计划如何完成指令，不仅限于导航。例如，当一个桌子上放着很多可乐罐的用户询问机器人是否有他们最喜欢的饮料时，Gemini 让机器人知道应该前往冰箱检查，然后向用户报告结果。DeepMind 表示将进一步调查这些结果。

根据研究论文显示，虽然谷歌提供的视频演示令人印象深刻，但根据论文所示，机器人处理这些指令需要10-30秒的时间。尽管我们可能需要一些时间才能与更先进的环境测绘机器人共享家园，但至少这些机器人可能能够帮我们找到遗失的钥匙或钱包。