
DeepMind哈萨比斯:AI能建模所有进化而来的事物
DeepMind哈萨比斯:AI能建模所有进化而来的事物提出一个真正好的猜想,比解决它更难。这是谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯(Demis Hassabis)在莱克斯(Lex Fridman)最新对谈中的感慨。他同时也是2024年诺贝尔化学奖的得主,带队开发出了能够高精度预测蛋白质的三维结构的AlphaFold系列模型。
提出一个真正好的猜想,比解决它更难。这是谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯(Demis Hassabis)在莱克斯(Lex Fridman)最新对谈中的感慨。他同时也是2024年诺贝尔化学奖的得主,带队开发出了能够高精度预测蛋白质的三维结构的AlphaFold系列模型。
2025年的IMO,好戏不断。 7月19日,全世界顶尖大模型在2025年的IMO赛场上几乎全军覆没。时隔1天,OpenAI、DeepMind等顶尖实验室就在IMO 2025赛场斩获5/6题,震惊数学圈。
谷歌DeepMind开启「上帝视角」,全新力作AlphaEarth Foundations震撼上线,10米级分辨率,打造出前所未有的地球数字画像。网友直呼:这不就是「地球版ChatGPT」?
科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前,甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中,AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后,DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破,不仅引发了医药行业的技术革命,更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
谷歌DeepMind不信邪。 这不前脚,谷歌刚获IMO金牌,小扎就光速挖走三名核心团队成员。 如此抓马又无语,更多人都劝谷歌DeepMind小心点儿吧,要不以后论文署名都匿名吧,实在不行学习中国互联网公司用花名吧……
如何理解大模型推理能力?现在有来自谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou的分享了。 就是那位和清华姚班马腾宇等人证明了只要思维链足够长,Transformer就能解决任何问题的Google Brain推理团队创建者。 Denny Zhou围绕大模型推理过程和方法,在斯坦福大学CS25上讲了一堂“LLM推理”课。
无需复杂编程,仅通过观看视频就能破解光照、反射等物理规律。Hassabis畅想,在AI驱动的游戏世界,玩家每一步都将触发独特的故事,成为个人化的冒险乐园。
LLM太谄媚! 就算你胡乱质疑它的答案,强如GPT-4o这类大模型也有可能立即改口。
AlphaFold夺诺奖引争议!2016年,一位博士生在NeurIPS提出的研究,或许正是AlphaFold的「原型」。如今,导师Daniel Cremers发声,质问为何DeepMind忽略这项研究、不加以引用?
大型语言模型已展现出卓越的能力,但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别,训练和推理的成本变得高昂,阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。