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AI最好的用途，是改善人类健康。 如果真正把这项技术用在科学和医学上，它不仅能解决今天最难的研究问题，也会打开药物发现和疾病理解的一整串下游可能性。
Google DeepMind再次血洗数学圈！700个地狱级难题被丢进Gemini的熔炉，结果让数学家集体破防：这哪是证明，这分明是「逻辑拆迁」。DeepMind这一波不仅贴脸爆杀了OpenAI，还砸烂了人类所有的优越感。
OpenAI刚用Deep Research抢了先手，谷歌直接掀桌！DeepMind祭出研究智能体双杀，Max版质量评分从66.1%暴拉到93.3%，知识工作自动化的军备竞赛正式进入贴身肉搏。
Google 已组建了一支由研究人员和工程师组成的特别小组来改进其 AI 编码模型，据三位了解情况的人士透露，此举旨在实现更多自身编码的自动化，并最终实现 AI 研究的自动化。
邓明扬现为 MIT 博士生，师从何恺明，主要研究生成模型。本科期间，他在 MIT 学习数学与计算机科学，也曾在 DeepMind 和 Meta 实习。更早之前，他曾获得 IMO 金牌和 IOI 金牌。2026 年，他以第一作者发表了 Drifting Models，尝试探索一种不同于传统路径的生成建模思路。
4 月 15 日，戴盟机器人联合Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、上海交通大学、日本东北大学等海内外数十家顶尖学术机构与知名企业，发布了全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集Daimon-Infinity。
当奥特曼两次遇袭后，谷歌 DeepMind 悄悄做了一个反常规的决定：招一位哲学家。这是头部 AI 实验室第一次变相承认，AGI 已经不再只是工程问题。
Google DeepMind调查了一万个人，结果让整个AI安全评估体系汗颜：AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样。这意味着，我们现在用来证明AI安全的那套逻辑，可能从一开始就是错的。
五年内实现AGI，算力是最大瓶颈。
Gemma4 31B的发布，在开源模型社区引发了巨大的关注。面对这款由谷歌DeepMind于2026年4月2日 推出的重磅模型，很多技术团队和本地部署玩家都在问同一个问题：Gemma4的出现，到底是在开辟一条新的本地部署路线，还是只是给高端玩家多了一个可选项？我们到底需不需要把现有的Qwen3.5 27B工作流整体迁移过去？