向大模型输入「Michael Jordan plays the sport of _____（迈克尔・乔丹从事的体育运动是……）」，然后让其预测接下来的文本，那么大模型多半能正确预测接下来是「basketball（篮球）」。
“比Sora还震撼”，AI可以实时生成游戏了！
继5月的文件泄露事件后，谷歌的搜索引擎又被掀了个底朝天。不仅DeepMind发论文解释了Vizier系统的机制，博客作者Mario Fischer还对近百份文档做了彻底的调研分析，为我们还原了这个互联网巨兽的全貌。
现存的LLM是否真的有用？在工作中真实使用LLM的场景都有哪些？谷歌DeepMind科学家详细分享了他是如何「玩转」AI，帮助自己提质增效的。
近年来，基于从头算参考计算的机器学习力场 (MLFF) 的开发取得了巨大进展。虽然实现了较低的测试误差，但由于担心在较长的模拟时间范围内会出现不稳定性，MLFF 在分子动力学 (MD) 模拟中的可靠性正面临越来越多的审查。
但可能打不过公园里的老大爷？
陶哲轩一场新鲜出炉的演讲，为我们带来了一场干货满满的思想盛宴。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文，完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本，大概是Llama 3预训练的15%，耗费资金可达12.9M美元。
谷歌DeepMind推出LLM自动评估模型FLAMe系列，FLAMe-RM-24B模型在RewardBench上表现卓越，以87.8%准确率领先GPT-4o。
