就在刚刚，Google Deepmind 深夜放大招，发布了最新基础世界模型 Genie 2。 想体验游戏世界？未来只需一张图片就能实现。 作为一个基础世界模型，Genie 2 能够凭借开局一张图生成各种可操作、可玩的 3D 环境。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
尽管生成式人工智能（AI）正在改变全球内容生产的格局，但诸多严峻挑战也随之而来：如何准确识别由 AI 生成的内容并防止其被滥用，尤其是在文本生成领域，已成为困扰越来越多人的一大难题。
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。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
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。
Google DeepMind首席执行官Hassabis最近在接受WIRED采访时表示，AI技术现在还有很大的改进空间，还远没有到只能拼算力的时候。谷歌的优势在于科研能力，未来智能体将改变AI的格局。
机器人是一种拥有无尽可能性的技术，尤其是当搭配了智能技术时。近段时间创造了许多变革性应用的大模型有望成为机器人的智慧大脑，帮助机器人感知和理解这个世界并制定决策和进行规划。
