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。
剧本杀大家都玩过吗？这是一种经典的桌上角色扮演游戏（TTRPG）， 游戏中的核心人物是游戏主持人（GM）， 相当于整个世界的「导演 + 编剧 + 旁白」，负责掌控游戏环境，讲述故事背景，并扮演所有非玩家角色（NPC）。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
曾被 OpenAI 相中，开价 30 亿美元的 AI 编程初创公司 Windsurf，如今转身投奔了 Google。就在刚刚，Google 宣布将 Windsurf 部分高管及工程团队纳入其旗下的 DeepMind 团队，重点推进「代理式编码」（Agentic Coding）方向的研究。
