14:15IT之家(博客/媒体)哈萨比斯在戛纳创意节受访,回应谷歌AI人才流失质疑。他以Noam Shazeer(《Attention is All You Need》作者之一)为例,指出顶级研究员身价堪比明星运动员。哈萨比斯强调谷歌拥有庞大数据生态、整合硬件体系和大规模TPU集群,是训练下一代前沿模型的核心优势。2023年Google Brain与DeepMind合并后,统一架构进一步集中AI资源。行业DeepMind谷歌TPU哈萨比斯AI人才推荐理由:哈萨比斯亲自讲谷歌怎么留人:有TPU集群、海量数据,还有2023年合并后的统一架构,不是光画饼。原文
11:35techcrunch@Dominic-Madori DavisGoogle DeepMind 与独立电影公司 A24 达成合作协议,将共同开发 AI 电影制作工具。该合作涉及 7500 万美元投资,旨在利用 DeepMind 的 AI 技术辅助 A24 的影片制作流程。工具将覆盖剧本分析、场景生成及后期编辑等环节,首部实验性短片预计 2027 年完成。行业DeepMindA24AI电影7500万视频生成推荐理由:Google DeepMind 和 A24 联手砸 7500 万美元做 AI 电影工具,以后拍片效率可能翻倍,还能看到不一样的叙事风格。原文
23:59IT之家(博客/媒体)谷歌DeepMind杰出工程师、Gemini预训练负责人弗拉基米尔·费恩伯格在博客中表示,想进入OpenAI、Anthropic、DeepMind等前沿实验室,需要像狗一样拼命干。他认为顶尖大学中最优秀的本科生和博士生已在顶级会议发表机器学习研究、参加竞赛,并具备目标感、数学成熟度和毅力。他建议学生选择以数学证明为基础的困难课程,牺牲夜晚和周末,并从前沿实验室的业务边界寻找突破口,比如模型运行所需的外部环节。此外,他提醒要成为同事愿意看到你成功的人,找到能促进团队互补的项目。技巧DeepMindGeminiOpenAIAnthropic求职建议6 个信源在谈推荐理由:DeepMind大佬亲授求职内幕:进顶级AI实验室没有捷径,但可以从前沿实验室的周边业务切入,还有具体能力要求,很实用。原文
14:42IT之家(博客/媒体)83°2024年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold团队负责人John Jumper在谷歌DeepMind工作近9年后离职,加入人工智能公司Anthropic。他因开发AlphaFold系统与CEO Demis Hassabis共同获奖,该系统利用深度学习显著提升蛋白质结构预测准确率。DeepMind近期连续出现高管离职,包括Gemini模型联合负责人Noam Shazeer加入OpenAI,以及AlphaGo负责人David Silver创办新公司并获得10亿美元种子轮融资。行业John JumperDeepMindAnthropicAlphaFold人才流动10 个信源在谈推荐理由:AlphaFold之父John Jumper跳槽Anthropic,DeepMind连失三员大将,AI人才战白热化。原文
02:31Decoder@Matthias Bastian精选Google DeepMind 发布了新的 "AI Control Roadmap",将安全措施与可衡量的 AI 能力挂钩。公司对 100 万个编码任务的分析显示,大多数问题源于过于热心的 AI 智能体,而非恶意意图。DeepMind 警告,建立全球安全标准的时间窗口正在关闭。行业DeepMindAI安全智能体内部威胁路线图推荐理由:DeepMind 用管理内部安全的方法管控 AI 智能体,分析了100万次编码任务后发现,坏事的都是太积极的智能体而不是恶意的,挺颠覆。原文
08:41Google DeepMind: Blog(博客/媒体)英国政府与Google DeepMind合作开发一款AI原型,旨在加速住房规划审批流程。该工具利用机器学习分析规划申请,可缩短决策时间至几周。DeepMind的AI模型将处理规划数据,识别阻碍因素。项目初期将测试在1000个住房案例中的有效性。行业DeepMind英国政府住房规划AI决策推荐理由:英国政府和DeepMind合作搞了个AI工具,专门用来加快建房审批,不用再等好几年了。原文
02:55Google DeepMind: Blog(博客/媒体)Google DeepMind 推出 DiffusionGemma,一种基于扩散模型的文本生成方法,相比传统自回归模型,生成速度提升 4 倍。该模型在保持生成质量的同时,显著降低了推理延迟,适用于需要快速响应的应用场景。DiffusionGemma 通过并行生成 token 而非逐个生成,实现了速度飞跃。这一进展对实时对话系统、内容生成等场景具有重要意义。AI模型文本生成扩散模型推理加速DeepMindDiffusionGemma推荐理由:做文本生成应用的开发者,如果你的产品对延迟敏感,DiffusionGemma 的 4 倍加速值得一试,能直接提升用户体验。原文
19:02Decoder@Matthias Bastian83°Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 系统自主解决了九个开放的 Erdős 问题,其中两个困扰数学家长达56年,每个问题的推理成本仅需数百美元。与 OpenAI 的自然语言方法不同,该系统使用 Lean 编译器自动验证每一步证明,确保结果严谨可靠。不过,整体成功率仅为2.5%,表明 AI 在数学推理领域仍有巨大提升空间。这一成果展示了 AI 在解决高难度数学问题上的潜力,可能加速数学研究进程。AI模型AlphaProof Nexus数学推理Lean编译器Erdős问题DeepMind7 个信源在谈推荐理由:数学研究者和 AI 推理方向开发者值得关注——AlphaProof Nexus 用极低成本攻克了人类多年未解的难题,虽然成功率低,但证明了形式化验证路径的可行性,建议点开了解其技术细节。原文
21:16Decoder@Matthias Bastian70°DeepMind联合创始人Demis Hassabis认为人类已站在技术奇点的山脚,而Meta首席AI科学家Yann LeCun表示当前AI系统并非真正智能。Gemini联合负责人Oriol Vinyals则持中间立场,称七年前今天的模型会被视为AGI,但它们仍无法从经验中学习或产生真正突破。三位AI领域顶级专家在观点上存在显著分歧。行业大模型AI安全DeepMindMeta推荐理由:三位AI大佬对奇点和智能看法不一原文
09:19IT之家(博客/媒体)谷歌 DeepMind CEO 戴米斯·哈萨比斯在 I/O 大会前接受《连线》采访,批评 AI 将导致大规模裁员的说法别有用心,认为企业应利用 AI 提升生产力做更多事,而非裁员。他提到谷歌新模型 Gemini 3.5 Flash 具备强大编程能力,但强调不会取代开发者,反而会创造更多需求。哈萨比斯指出,试图用 AI 替代开发者的公司缺乏想象力,可能犯下大错。谷歌在 I/O 大会上发布了 Antigravity 编程工具等 AI 产品,Gemini 3.5 Pro 将于下月发布。行业AI 裁员论DeepMindGemini 3.5 Flash编程能力哈萨比斯推荐理由:哈萨比斯直接反驳了 AI 裁员论,给焦虑的开发者吃了定心丸——做编程或技术决策的人看完会松口气,建议点开了解他的完整观点。原文