从 AlphaGo、AlphaZero 、MuZero 到 AlphaCode、AlphaTensor，再到最近的 Gemini 和 AlphaProof，Julian Schrittwieser 的工作成果似乎比他的名字更广为人知。
AI裁判通过反馈生成更公正报告，接近共识。
2024年诺贝尔物理学奖和诺贝尔化学奖于10月揭晓，获奖者分别为美国科学家约翰·J·霍普菲尔德（John J.Hopfield）与英国科学家杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E.Hinton），以及美国生物化学家大卫·贝克（David Baker）和谷歌旗下DeepMind公司AI科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）。
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。
今年的诺奖将物理和化学两个领域的奖项都颁给了AI成果，这究竟代表着怎样的含义，又会产生怎样的影响？Demis Hassabis在本次专访中提出了自己的见解。
现如今，大型语言模型（LLM）生成的内容已经充斥了整个互联网，并且这些模型还能模仿各种类似真人的语气和行文风格，让人难以分辨眼前的文本究竟来自人类还是 AI。
最近，DeepMind 今年 2 月份的一篇论文在社交媒体上掀起了一些波澜。
新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind创始人哈萨比斯的最新访谈来了～
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。
近期，LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论，在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户，又能进行深度思考和规划，一直是一个巨大的挑战。
