Deepmind

DeepMind 分拆出來的 AI 制藥初創(chuàng)公司 Isomorphic Labs 正致力于將藥物發(fā)現(xiàn)過程從十年或更長時(shí)間縮短到“數(shù)周或數(shù)月”。該公司去年宣布與禮來公司和諾華公司達(dá)成戰(zhàn)略研究合作協(xié)議。

谷歌目前正在加速整合其 AI 部門，參考谷歌 AI Studio 主管 Logan Kilpatrick 領(lǐng)英頁，其透露谷歌已將其 AI Studio 團(tuán)隊(duì)整體轉(zhuǎn)移到 DeepMind 旗下，這是為了“提升部門間合作”，以便于推進(jìn)各大項(xiàng)目效率。

就在剛剛，噩耗傳來：年僅 41 歲的谷歌 DeepMind 天才科學(xué)家 Felix Hill 英年早逝。他的一篇博客揭露了 AI 研究者面臨的巨大壓力：幾大公司的競爭，研究方向的迷失，讓他即使積累了大量財(cái)富，內(nèi)心也依然痛苦。AI 研究者們悲痛表示，這個(gè)消息令人心碎。

谷歌 AI Studio 平臺(tái)昨日（12 月 19 日）發(fā)布實(shí)驗(yàn)性的“Gemini 2.0 Flash Thinking”模型，主打“清晰展現(xiàn)思考過程”，是谷歌第一個(gè)通用推理模型。

近日，谷歌 DeepMind 的研究人員推出了蘇格拉底式學(xué)習(xí)，在沒有外部數(shù)據(jù)的情況下，讓 AI 通過語言游戲不斷變強(qiáng)。

DeepMind 大模型再登上 Nature —— 氣象預(yù)測大模型 GenCast，8 分鐘內(nèi)完成 15 天的預(yù)測，而且不管常規(guī)還是極端天氣都能分析。

谷歌旗下人工智能研究機(jī)構(gòu) DeepMind 發(fā)布了一款名為 Genie 2 的新型模型，可通過單張圖片和文字描述生成“無限”種類的可玩 3D 世界。作為今年初推出的 Genie 模型的升級(jí)版，Genie 2 標(biāo)志著人工智能在虛擬世界生成領(lǐng)域的一次重大突破。

據(jù) Wired 報(bào)道，OpenAI 今日宣布，已從競爭對(duì)手谷歌 DeepMind 聘請(qǐng)三位高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師：Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov 和 Xiaohua Zhai。這三人將加入 OpenAI 在瑞士蘇黎世新設(shè)立的辦公室，專注于多模態(tài)人工智能（multimodal AI）的研發(fā)。

OpenAI 科學(xué)家 Jason Wei 預(yù)測，未來一年內(nèi)，AI 重點(diǎn)將從推廣大眾需求轉(zhuǎn)為促進(jìn)科學(xué)發(fā)展，無獨(dú)有偶，DeepMind 剛剛發(fā)布的 36 頁報(bào)告也揭示出：全球?qū)嶒?yàn)室 AI 使用正在指數(shù)級(jí)增長，AI for Science 真正的黃金時(shí)代即將來臨。

近日，谷歌 DeepMind 發(fā)表的一項(xiàng)研究登上了 Nature 期刊的封面，研究人員開發(fā)了一種名為 SynthID-Text 的水印方案，已經(jīng)在自家的 Gemini 上投入使用，跟蹤 AI 生成的文本內(nèi)容，使其無所遁形。

施特維澤在谷歌 DeepMind 工作了十年，曾參與開發(fā) AlphaGo、AlphaZero 和 MuZero 等革命性項(xiàng)目。

谷歌 DeepMind 于 10 月 23 日宣布正式開源旗下 SynthID Text 文本水印工具，供開發(fā)者和企業(yè)免費(fèi)使用。谷歌在 2023 年 8 月推出了 SynthID 工具，該工具具備創(chuàng)建 AI 內(nèi)容水?。暶髟撟髌酚?AI 打造）和識(shí)別 AI 生成內(nèi)容的能力。它可以在不損害原始內(nèi)容的前提下，將數(shù)字水印直接嵌入由 AI 生成的圖像、聲音、文本和視頻中，同時(shí)也能掃描這些內(nèi)容已有的數(shù)字水印，以辨識(shí)它們是否由 AI 生成，不過本次谷歌開源的僅為針對(duì)文本生成的 SynthID Text。

谷歌 DeepMind 上周公布了一個(gè)具備兩種思維模式的 Talker-Reasoner 框架，旨在讓 AI 助理能夠同時(shí)進(jìn)行快速和慢速思考。這款框架采用“雙系統(tǒng)”設(shè)計(jì)，能夠在與用戶進(jìn)行對(duì)話的同時(shí)并行多步驟推理任務(wù)（一邊快速回答用戶問題，一邊高速思考），其中系統(tǒng) 1 Talker LLM 主要負(fù)責(zé)快速、直覺和合成的語言回應(yīng)，用于與用戶交談。而系統(tǒng) 2 Reasoner LLM 則負(fù)責(zé)解決復(fù)雜問題，涉及從外界獲取信息以增強(qiáng)知識(shí)，例如調(diào)用工具或從外部數(shù)據(jù)庫檢索信息，從而提升系統(tǒng) 1 回應(yīng)內(nèi)容的準(zhǔn)確度及邏輯性。

今年的諾獎(jiǎng)將物理和化學(xué)兩個(gè)領(lǐng)域的獎(jiǎng)項(xiàng)都頒給了 AI 成果，這究竟代表著怎樣的含義，又會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響？Demis Hassabis 在本次專訪中提出了自己的見解。

扎克伯格在最近的一次采訪中，提到了過去收購人工智能研究實(shí)驗(yàn)室 DeepMind 失敗的經(jīng)歷。

DeepMind 最近被 ICML 2024 接收的一篇論文，完完全全暴露了他們背靠谷歌的「豪橫」。一篇文章預(yù)估了這項(xiàng)研究所需的算力和成本，大概是 Llama 3 預(yù)訓(xùn)練的 15%，耗費(fèi)資金可達(dá) 12.9M 美元。

谷歌 DeepMind 推出 LLM 自動(dòng)評(píng)估模型 FLAMe 系列，F(xiàn)LAMe-RM-24B 模型在 RewardBench 上表現(xiàn)卓越，以 87.8% 準(zhǔn)確率領(lǐng)先 GPT-4o。

谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)昨日（7 月 25 日）發(fā)布博文，表示其研發(fā)的 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2 模型可以解決數(shù)學(xué)中的高級(jí)推理問題，在解答國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽難題方面達(dá)到銀牌標(biāo)準(zhǔn)。

谷歌 DeepMind 一篇中了頂流新生代會(huì)議 CoLM 2024 的論文被掛了，瓜主直指其抄襲了一年前就掛在 arXiv 上的一項(xiàng)研究。開源的那種。

谷歌 DeepMind 首席執(zhí)行官戴密斯?哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，當(dāng)前人工智能（AI）的 IQ 智力還沒有達(dá)到貓的水平。