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”。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
今天凌晨，新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature，主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
通过过程奖励模型（PRM）在每一步提供反馈，并使用过程优势验证器（PAV）来预测进展，从而优化基础策略，该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率，显著提升了解决复杂问题的能力。
本期AGI路线图中关键节点：Figure 02、Optimus Gen-2、宇树G1、傅利叶GR-2、众擎SE01、BVS、WonderWorld、ReKep、DrEureka、DeepMind足球机器人、腾讯「小五」、达芬奇AI机器人、Project GR00T、LeRobot。
2024年5月8日，AlphaFold3 正式发布！时隔半年，今天，AlphaFold3 终于开源啦！
近日，谷歌DeepMind发表的一项研究登上了Nature期刊的封面，研究人员开发了一种名为SynthID-Text的水印方案，已经在自家的Gemini上投入使用，跟踪AI生成的文本内容，使其无所遁形。
基于这一理念，DeepMind团队开发了一个双系统框架，称为Talker-Reasoner，旨在模仿人类的这两种思维模式。
大家对in-context learning(ICL)的能力可能已经很熟悉了，您通常会通过上下文示例就能快速让prompt适应新任务。然而，作为AI应用开发者，您是否思考过：为什么有时候精心设计的few-shot prompt会失效？为什么相同的prompt模式在不同场景下效果差异巨大？
DeepMind 公布其正在开发一套创新的音频生成技术细节，也就是NotebookLM背后使用的语音技术。使 AI 能够生成更加自然的对话和高质量的音频。这些技术不仅提升了语音助手的交互性，还帮助多种应用在语音合成和对话生成上取得更大进展。
