
把大语言模型打造成赛博裁判需要几步?DeepMind 说,只需要两步
把大语言模型打造成赛博裁判需要几步?DeepMind 说,只需要两步AI裁判通过反馈生成更公正报告,接近共识。
AI裁判通过反馈生成更公正报告,接近共识。
最近,DeepMind 今年 2 月份的一篇论文在社交媒体上掀起了一些波澜。
来自 Google DeepMind 的一项研究,为帮助群体在实际辩论中达成共识,提供了一个行之有效的方法——让人工智能(AI)参与,并作为调解员。
在当今科技界,关于人工智能是否被过度炒作的争论从未停息。然而,很少有像谷歌 DeepMind 的安全研究专家和机器学习科学家 Nicholas Carlini 这样的专家,用亲身经历为我们提供了一个独特的视角。通过他的文章,我们看到了大型语言模型(LLM)在实际应用中的强大能力和多样性。这些并非空洞的营销宣传,而是切实可以改变工作方式、提高生产效率、激发创意的工具。
2024年诺贝尔化学奖公布,一半授予大卫·贝克(David Baker),“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”;另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis,谷歌DeepMind 创始人)和约翰·M·詹珀(John M. Jumper),“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。
AI 设计芯片的新纪元 近日,谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片设计算法 AlphaChip,该方法致力于加速和优化计算机芯片的开发,已经历经多款 TPU 的产品考验,可在短短数小时内完成人类专家需要数周甚至数月的芯片布局设计。
作为谷歌 DeepMind 机器学习团队的重量级人物,Nando de Freitas 曾共同领导开发出了 Imagen 2、Gato、Genie、Griffin、Lyria 等名噪一时的大模型产品。
在大模型对话框之外,DeepMind 始终坚持做一些独特的工作。
本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文,由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
不久之前,Google DeepMind 发布了 AlphaFold3,再次引发了人们对「AI + 生命科学」的讨论。