#DeepMind
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Google重磅發佈Dream-RSI，最新RSI研究！

Google DeepMind 放出了一篇RSI最新研究成果。 論文標題是 Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds，由 Google DeepMind、弗吉尼亞大學和馬里蘭大學聯合發表。程式碼開源在 github.com/zhengkid/Dream-RSI。 過去做遞迴自我改進（RSI），大家默認卡點在底座模型的解題能力。但 DeepMind 把重點轉向了長程任務裡的探索策略，並把它做成了一段可以自我改進的程序對象。 實測顯示，在演算法工程、數學最佳化和 GPU 算子工程中，這套方法把搜尋算力開銷降了一到兩個數量級。
Google重磅發佈Dream-RSI，最新RSI研究！
科技#Google DeepMind#RSI#Dream-RSI
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AI越來越強，但我們仍不知道智能是否只是計算｜對話前DeepMind資深科學家曹原

過去近十年，曹原一直身處人工智慧快速演進的一線。他早期從事統計機器學習與機器翻譯研究，之後加入 Google Brain，並在 Google Brain 與 DeepMind 合併後繼續在 Google DeepMind 從事人工智慧研究。 從神經機器翻譯、對話系統、多模態模型，到大語言模型 Agent、Gemini，再到 Google Search 的 AI Mode，他的研究經歷跨越了過去十年 AI 技術發展的多個重要階段，也親歷了人工智慧從相對單一的任務模型，逐漸走向今天能夠處理語言、視覺、推理、程式碼以及複雜任務的大模型系統。 離開 DeepMind 後，曹原經歷了一次完整的創業：公司獲得了融資，技術也在真實產業場景中得到了不錯的驗證。這段從研究、產品到市場的經歷，進一步深化了他對 AI 的思考——當模型被真正部署、使用並創造價值時，我們該如何理解這種能力：它是智能本身，還是一種越來越強的計算與模擬？ 今天關於人工智慧的討論，往往在兩個極端之間擺動。一端是技術和資本推動下不斷升溫的敘事：更大的模型、更多的資料和算力，似乎最終可以通向越來越一般化的智能。另一端則關注的是 AI 是否真正理解，是否擁有意識，甚至是否會取代或者毀滅人類。曹原更關心的是這兩類討論背後一個更基礎、也更科學的問題：今天的人工智慧究竟已經解決了什麼，又有那些問題仍然沒有解決？現有的計算範式能夠把智能推進到什麼程度？它的邊界又可能在那裡？
AI越來越強，但我們仍不知道智能是否只是計算｜對話前DeepMind資深科學家曹原
科技#DeepMind#人工智慧#AGI
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科技業銳評四巨頭放緩AI發展言論：恐怕是為了壟斷和賣貨

①上周末，矽谷多位科技企業高管呼籲放緩AI開發、加強監管，但其遭到了科技界人士的質疑；②一些人認為，AI巨頭誇大風險是為了抬高競爭門檻，實現某種方式上的壟斷；③輝達CEO黃仁勳此前還表示，人工智慧實驗室之所以強調安全問題，是因為它們計劃推出網絡安全產品。 上周末，矽谷知名企業領導人均發表了對人工智慧發展速度過快的擔憂，並呼籲業界放緩AI開發並加強技術監管。 這一呼籲最先由Anthropic首席執行長阿莫代伊發起，他在一篇文章中強調，AI的發展速度過快，研究人員已難以確保其安全性。他提議由獨立審計機構監督AI實驗室的安全工作，並建議監管機構允許這些實驗室開展合作，以協調安全標準。 隨後，OpenAI首席執行長奧爾特曼、SpaceX首席執行長馬斯克以及GoogleDeepMind負責人Demis Hassabis均表達了對這一觀點的支援，引發全球市場的極大關注。
科技#Anthropic#OpenAI#SpaceX
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突發！DeepMind把人類90億個基因突變全算完了，1PB資料直接免費開源

Google剛剛推出AlphaGenome Atlas：一個由AI驅動的可搜尋資料庫，繪製了人類DNA中所有90億個可能單字母變異的預測影響圖譜。 這是一個體積高達1PB的巨型資料庫，體積超過當年AlphaFold資料庫的30倍。 它把人類基因組中每一個可能發生的單核苷酸變異（SNV）及其對分子生物學的影響全部預先計算完成，免費開放給學術研究使用。 為什麼要做這件事
突發！DeepMind把人類90億個基因突變全算完了，1PB資料直接免費開源
科技#DeepMind#基因突變#Google
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蒸餾風暴：AI 公司不願公開談論的技術競賽

多數我們接觸的從業者，並不認為這違揹他們技術信念。 所有人都不願意公開談論它，但所有人都在默默地關注它。 有人認為，這是一種不體面的偷竊行為。也有人認為，這是少數領先者為了自身利益而污名化的對象，它本身只是一種優化手段。 過去數月，AI 領域的諸多線頭指向同一個節點——蒸餾。
蒸餾風暴：AI 公司不願公開談論的技術競賽
科技#AI蒸餾#OpenAI#Anthropic
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GoogleDeepmind突然換帥！AI最重要的戰場，已經變了

你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。 最近，我們越發覺得，某個模型又在那個榜單上高了幾分，已經不值得關心了。真正重要的，是誰能把事情做完。 而Google最近的重大人事調整，就是這個變化的一個非常值得重視的訊號。 上周，GoogleDeepMind的創始人、諾貝爾化學獎得主Demis Hassabis，正式交出了CEO的位置，轉任DeepMind董事長兼Google母公司Alphabet的首席科學家。
GoogleDeepmind突然換帥！AI最重要的戰場，已經變了
科技#Google#Deepmind#AI
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HBM敲響警鐘，Google看上了HBF！

GoogleDeepMind指出，SK海力士目前正在研發的高帶寬閃存（HBF）將成為引領下一代人工智慧（AI）時代的記憶體技術。隨著AI市場重心從訓練轉向推理，HBF被認為是AI推理的最佳記憶體解決方案，能夠快速處理大規模數據。 SK海力士於8月7日宣佈，在8月6日（當地時間）於加州聖克拉拉舉行的「FMS 2026」記憶體技術大會上，該公司與GoogleDeepMind和閃迪的代表探討了HBF（堆疊式NAND閃存）作為解決人工智慧時代內存瓶頸的核心技術。HBF是一種下一代記憶體技術，它通過堆疊NAND閃存來提高記憶體容量和一次性數據交換的帶寬，能夠為圖形處理器（GPU）等人工智慧晶片高效處理海量數據提供支撐。Google和閃迪與SK海力士組成聯盟，並在本次大會上發佈了HBF的標準規範。 GoogleDeepMind的研究員馬曉宇在FMS 2026的小組討論中指出，隨著大型語言模型（LLM）推理任務所需數據量的顯著增長，對高帶寬記憶體器（HBF）的需求也將隨之增長。這意味著，除了訓練數據外，根據用戶請求需要處理的數據量也在激增，使得現有內存系統難以實現快速響應。馬曉宇補充道，具備高容量和高帶寬的HBF能夠同時保證高能效。 會議還討論了HBF作為下一代AI內存所面臨的挑戰。針對有人擔心，如果AI計算過程中頻繁進行數據寫入，NAND閃存單元（記憶體單元）的損壞速度可能會比GPU或HBM更快，SanDisk副總裁Rajiv Nagabirava表示，如果HBF主要承擔數據讀取的角色，這些擔憂就能得到解決。SK海力士副總裁Eui-cheol Lim也提出了一種模型，即在以讀取為中心的AI推理階段，將HBF與HBM聯合使用。
科技#谷歌#HBF#HBM
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AI氣穴超阿波羅登月！Google燒光2000億美元，押注21世紀最大賭局

AI奇點，已經臨近了！ 最近，人稱「矽谷巴菲特」的著名投資人Chamath Palihapitiya，在X上預言了關於「AI奇點」的終極路線圖。 1.人類建構出AGI。 2.AGI變得非常擅長做AI領域的研究。
AI氣穴超阿波羅登月！Google燒光2000億美元，押注21世紀最大賭局
科技#AI#Google#AGI