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。
Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
