DeepMind
AI知道苹果是什么吗？DeepMind语言模型科学家正把这些概念变得可量化、可测试
编辑 | 白菜叶与计算机科学家 Ellie Pavlick 谈论她的工作——寻找大语言模型 (LLM) 中理解的证据——听起来可能像是在开玩笑。「hand-wavy」这个短语是她最喜欢的，如果她提到「意义」或「推理」，它通常会带有引号。作为一名在布朗大学和 Google DeepMind 研究语言模型的计算机科学家，她知道接受自然语言固有的模糊性是认真对待自然语言的唯一方法。「这是一门科学学科——而且有点脆弱。」她说。从青春期开始，精确性和细微差别就一直存在于 Pavlick 的世界里，当时她喜欢数学和科学。作为一
谷歌整合 Research 和 DeepMind 资源，全力发展 AI
谷歌成立“Platforms & Devices”部门，整合统筹安卓软件和 Pixel 硬件资源之后，近日再次宣布重组旗下的 AI 部门，抽调 DeepMind 和 Google Research 团队组建新部门，集中力量研发、商用 AI。IT之家援引新闻稿内容，谷歌计划整合 DeepMind、Google Research 等团队资源，简化开发流程，集中资源开发性能更强、规模更大的 AI 模型。消息称在整合之后 DeepMind 团队主要负责构建 AI 模型，而 Google Research 则将重点转向基础计
DeepMind CEO 称谷歌计算能力优于微软，在 AI 领域的投入将超过千亿美元
DeepMind 首席执行官德米斯-哈萨比斯（Demis Hassabis）周一在温哥华举行的 TED 大会上被问及微软公司和 OpenAI 正在计划建造价值 1000 亿美元（当前约 7250 亿元人民币）的超级计算机 “星际之门”（Stargate），他表示谷歌在人工智能领域的投入未来将超过 1000 亿美元。哈萨比斯回答说：“我们不谈论具体数字，但我认为随着时间的推移，我们的投资会超过这个数字。”他没有透露具体的支出细节。他还表示 Alphabet 公司（IT之家备注：谷歌母公司）的计算能力优于包括微软在内的
对25,000多个原子进行纳秒级MD模拟，DeepMind开发基于ML的大规模分子模拟通用方法
编辑 | 萝卜皮分子动力学 (MD) 模拟可以深入了解复杂的过程，但准确的 MD 模拟需要昂贵的量子力学计算。对于较大的系统，使用高效但不太可靠的经验力场。机器学习力场（MLFF）提供与从头计算方法相当的精度，速度更快更高效，但难以模拟大分子中的长程相互作用。Google DeepMind、柏林工业大学（Technische Universität Berlin）和卢森堡大学（University of Luxembourg）的研究人员提出了一种通用方法 GEMS，通过对「自下而上」和「自上而下」分子片段进行训练，
AI 足球教练上岗利物浦，射门机会提高 13%！来自 DeepMind，网友：这不公平
AI 足球教练登上 Nature 子刊，谷歌 DeepMind 与利物浦队合作三年打造：如同 AlphaGo 颠覆围棋一样，改变了球队制定战术的方式。像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，防守方如何调整布阵……AI 轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分，并且人类专家在 90% 的情况下青睐 AI 的建议！论文共同一作 Petar Veličković表示，足球是比围棋更有挑战性的问题。足球是动态的运动，而且有许多未观察到的因素也会影响结果。有网友认为，“如果体育运动都能用上 AI 了，那么所有一切人类活动都将能
旨在构建首个通用生物学AI模型，前Google DeepMind科学家联手创建Biooptimus
编辑 | X随着法国初创企业生态系统的持续繁荣，比如 Mistral、Poolside 和 Adaptive。2 月 20 日，总部位于巴黎的 Biooptimus 在获得 3500 万美元的种子轮融资后，从隐身中脱颖而出，其使命是建立第一个用于生物学的通用人工智能基础模型。新的开放科学模型将把不同规模的生物学与生成人工智能连接起来——从分子到细胞、组织和整个生物体。Bioptimus 联合了一个由 Google DeepMind alumni 和 Owkin 科学家组成的团队，其中 AI 生物技术初创公司 Owk
DeepMind论文登上Nature：困扰数学家几十年的难题，大模型发现全新解
除了模仿人类说话、写作、写代码，大模型还能用来发现新知识。作为今年 AI 圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？由于 LLM 已被证明存在「幻觉」问题，即生成与事实不符的信息，因此利用 LLM 来做可验证的正确发现是一项挑战。现在，来自 Google DeepMind 的研究团队提出了一种为数学和计算机科学问题搜索解决方案的新方法 ——FunSearch。FunSearch 的工作原理是将预训练的 LLM（以计算机代码的形式
某「新化合物」90年前就有了？伦敦大学学院教授对DeepMind参与的「A-Lab」提出质疑
编辑 | 紫罗上周，Google DeepMind 和加州大学伯克利分校的一组研究人员在《Nature》杂志上发表了一篇备受期待的论文，提出了一个「自主实验室」——A-Lab，旨在利用 AI 和机器人技术加速新材料的发现和合成。被称为「自动驾驶实验室」的 A-Lab 展示了一个雄心勃勃的愿景，即当配备计算建模、机器学习、自动化和自然语言处理方面的最新技术时，人工智能驱动的系统可以在科学研究中实现什么目标。A-Lab 如何工作。（来源：UC Berkeley/Nature）然而，在发表后的几天内，人们开始对论文中提出
发现38万种新材料、17天自主合成41种新化合物，DeepMind一日两篇论文登上Nature
编辑 | 萝卜皮从计算机芯片、电池到太阳能电池板等现代技术都依赖于无机晶体。开发这些新技术，所需的晶体必须稳定，否则材料就会分解，而每个新的、稳定的晶体背后可能需要研究人员数月或者更久的艰苦实验。Google DeepMind 材料团队分享了 220 万颗新晶体的发现，相当于近 800 年的知识。该团队推出了新的深度学习工具，用于材料探索的图网络 (GNoME)，可通过预测新材料的稳定性来显著提高发现的速度和效率。论文链接： GNoME，科学家可以使人类已知的技术上可行的材料数量成倍增加。在其 220 万个预测中，
哼两句就能变歌曲，还有国宝歌手帮你演绎，音乐 Dall·E 2 时刻来了
机器之能报道编辑：Sia一个模型 两个功能=仅从文本提示就能生成引人入胜的音乐和歌声。你是否有过这样的体验，脑海不时冒出各种旋律，却因对乐器一窍不通，无法将这些创意释放出来？今天 ，YouTube 和 Google DeepMind 强强联合推出的新服务能让你的创意和音乐实现无缝转化。在 Google DeepMind 提供的最复杂的 AI 音乐生成系统 Lyria 帮助下，YouTube 正在测试新的音乐生成功能：仅用文本提示或者简单哼唱几句，AI 就能立刻生成一段引人入胜的音乐或歌曲。最先推出的一个服务叫 Dr
谷歌DeepMind给AGI划等级，猜猜ChatGPT在哪个位置
AGI 该如何划分，谷歌 DeepMind 给出了标准。我们到底该如何定义 AGI（通用人工智能）？如果你要求 100 位 AI 专家进行解答，你可能会得到 100 个相关但不同的定义。现阶段，AGI 是 AI 研究中一个重要且存在争议的概念，有研究者认为 AGI 已经出现在最新一代大语言模型（LLM）中；还有一些人预测人工智能将在大约十年内超越人类，甚至断言当前的 LLM 就是 AGI。深入理解 AGI 的概念很重要，因为它映射了人工智能所要达到的目标、对事物的预测以及带来的风险。我们该如何划分 AGI 等级呢？
增大模型依然有用，DeepMind用2800亿参数的Gopher，测试语言系统极限
DeepMind 连发三篇论文，全面阐述大规模语言模型依然在进展之中，能力也在继续增强。近年来，国内外各大 AI 巨头的大规模语言模型（large language model，LLM）一波接着一波，如 OpenAI 的 GPT-3、智源研究院的悟道 2.0 等。大模型已然成为社区势不可挡的发展趋势。然而，当前语言模型存在着一些问题，比如逻辑推理较弱。那么，我们是否可以仅通过添加更多数据和算力的情况下改进这些问题呢？或者，我们已经达到了语言模型相关技术范式的极限？今日，DeepMind「一口气」发表了三篇论文，目的
DeepMind联合UCL，推出2021强化学习最新课程
DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授了一套强化学习课程，目前已全部上线。DeepMind 作为全球顶级 AI 研究机构，自 2010 年创建以来已有多项世界瞩目的研究成果，例如击败世界顶级围棋玩家的 AlphaGo 和今年高效预测的蛋白质结构的 AlphaFold。近几年，DeepMind 联合伦敦大学学院（UCL）推出了一些人工智能线上课程，今年他们联合推出的「2021 强化学习系列课程」现已全部上线。该课程由 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授，旨在为学生提供对现代强化学习的全面介绍。课程