今天，DeepMind又发布了Alpha模型家族的新成员，堪称是「专精版」的AlphaFold，专注于设计蛋白质结合剂，将大幅减少所需的实验室工作，提升开发效率。
DeepMind联合帝国理工学院的学者，专注于用神经网络方法对量子力学中经典的薛定谔方程进行近似求解。继2020年提出FermiNet后，团队的最新成果——求解量子激发态，登上Science。
向大模型输入「Michael Jordan plays the sport of _____（迈克尔・乔丹从事的体育运动是……）」，然后让其预测接下来的文本，那么大模型多半能正确预测接下来是「basketball（篮球）」。
“比Sora还震撼”，AI可以实时生成游戏了！
继5月的文件泄露事件后，谷歌的搜索引擎又被掀了个底朝天。不仅DeepMind发论文解释了Vizier系统的机制，博客作者Mario Fischer还对近百份文档做了彻底的调研分析，为我们还原了这个互联网巨兽的全貌。
现存的LLM是否真的有用？在工作中真实使用LLM的场景都有哪些？谷歌DeepMind科学家详细分享了他是如何「玩转」AI，帮助自己提质增效的。
近年来，基于从头算参考计算的机器学习力场 (MLFF) 的开发取得了巨大进展。虽然实现了较低的测试误差，但由于担心在较长的模拟时间范围内会出现不稳定性，MLFF 在分子动力学 (MD) 模拟中的可靠性正面临越来越多的审查。
但可能打不过公园里的老大爷？
陶哲轩一场新鲜出炉的演讲，为我们带来了一场干货满满的思想盛宴。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
