在美国土著遗产月，谷歌推出多项活动庆祝土著文化，包括纪念土著长笛的涂鸦、特别游戏、Joy Harjo推荐的土著作家书籍，以及YouTube创作者的庆祝活动。

本研究针对气候变异、栖息地损失和数据不足等问题，致力于提高土著河流野生三文鱼的监测和可持续管理。通过结合多模态基础AI和专家协作框架，开发了基于视频和声纳的监测工具，能够自动识别、计数和测量三文鱼，从而提升决策准确性并减少人工工作量。此研究的核心在于促进跨领域合作，推动道德的AI共开发和文化相关的渔业管理。

谷歌在土著人遗产月期间捐赠超过600万美元，支持美洲土著社区的教育和经济发展，涉及AISES、NCAI等组织，推动数字平等和技术教育。

本文探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行低资源语言的机器翻译，特别是英文到蒙巴依语的翻译。研究表明，少量数据和无监督提示方法能显著提高翻译质量。实验结果显示，利用双语词典和翻译记忆等策略有效解决生僻词翻译问题，并提升模型性能。此外，多语言模型的翻译输出接近人类水平，推动了机器翻译的进步。

本文探讨了如何利用大型语言模型和游戏化技术提升中国留学生在编程课程中的学习效果，并开发智能教学系统以满足他们的学习需求。同时，研究了濒危语言Kakataibo的Universal Dependencies treebank构建方法，强调与土著社区互动的重要性。

Sam George是Google的员工，也是Nooksack印第安部落的酋长曾孙。他利用Google的技术帮助他的社区上线业务，建立数字技能。Google将通过产品和服务庆祝土著美国人遗产月，放大土著文化。

该研究介绍了针对南美洲土著语言Quechua的ASR语料库，并评估了自监督学习模型在Quechua语和其他6种土著语言上的效果，结果表明自监督学习模型表现出了惊人的性能。