DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。
谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学，这一革命性的突破背后，有一支怎样的团队？AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。
DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。
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。
最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。
AlphaFold3的横空出世再次震撼了整个学术界，然而谷歌DeepMind的「不开源」引起学界不满，AlphaFold服务器遭到黑客攻击，开源项目也开始发力。
LLM有记忆能力吗？有，也没有。虽然ChatGPT聊天时好像可以记住你之前说的话，但实际上，模型在推理时记不住任何内容，而且它们在训练时的记忆方式也不像我们想象的那么简单。
刚刚，谷歌DeepMind、JHU、牛津等发布研究，证实GPT-4的心智理论已经完全达到成年人类水平，在更复杂的第6阶推理上，更是大幅超越人类！此前已经证实，GPT-4比人类更能理解语言中的讽刺和暗示。在心智理论上，人类是彻底被LLM甩在后面了。
AGI发展观点多元，技术风险需警惕管理。
在线和离线对齐算法的性能差距根源何在？DeepMind实证剖析出炉
