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标签：DeepMind×
6月29日
12:24
6月24日
14:15
01:31
6月23日
11:35
6月22日
23:59
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
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
6月20日
14:42
12:57
6月19日
04:31
04:31Latent.Space@latentspacepod
73°
AMP 创始人 Anjney Midha 在播客中分享 Google 内部将 95% GPU 利用率视为“故障”的标准，指出单纯购买更多 GPU 已非 AI 竞争核心。他介绍 AMP 正推动将 FLOPs 像兆瓦级电力一样调度，并警告数据中心阻力可能成为 AI 最大瓶颈之一。同时分析 Anthropic 通过独特文化和准备在编码领域取得突破，DeepMind 的研究囤积导致市场失灵，强调下一个前沿属于能在计算、资本、文化和科学上“最大化输出”的团队。
行业AnthropicDeepMindAMPGPU数据中心计算效率
推荐理由：想知道为什么买更多 GPU 不灵了？Anthropic 是怎么靠文化和准备搞定编码的？AMP 创始人讲得特别透，全是内行视角的干货。
原文
02:31
6月18日
09:37
09:37arXiv: Google DeepMind@Tim Rädsch, Yuki M Asano, Hilde Kuehne, Stefan Bauer, Priyank Jaini, Robert Geirhos, Carsten T. Lüth
该研究系统审计了Physics-IQ视频物理理解基准，发现其提示质量和真实标注存在缺陷。作者提出三项改进措施，包括优化提示与真值、引入样本级评分系统，并应用六种图像到视频生成模型验证。新版Physics-IQ Verified改进了57.6%的样本和34.8%的提示，模型排名变化中度显著（Kendall's τ=0.46）。
论文Physics-IQ视频生成模型基准测试物理理解DeepMind
推荐理由：DeepMind发布了Physics-IQ验证版，专门评测视频模型对物理世界的理解。现有基准有缺陷，他们修正后让模型排名更可信了。
原文
03:50
6月17日
23:33
08:41
04:00
6月16日
20:46
6月14日
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6月12日
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6月11日
15:28
15:23
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02:55
6月5日
02:05
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5月27日
18:54
01:29
5月26日
10:29
10:28
00:16
00:16Gary Marcus@GaryMarcus
Google DeepMind CEO、AlphaFold诺贝尔奖得主Demis Hassabis公开表示，当前AI系统远未达到通用人工智能（AGI）水平。他指出，尽管AI能解决大量Erdős问题（定义明确的组合数学问题），但真正的发明——创造新对象、新维度、新联系——是AI无法做到的。Hassabis的言论反驳了AGI即将到来的叙事，强调从解决问题到发明创造之间存在尚未跨越的鸿沟。这一观点由Valerio Capraro在社交媒体上分享，引发了对AI能力边界和AGI前景的讨论。
行业AGIDemis HassabisDeepMindAI能力边界行业观点
推荐理由：Hassabis的权威表态给AGI狂热降温，对关注AI发展路径的研究者和从业者来说，这是重新审视AI能力边界的重要信号，值得一读。
原文
5月25日
19:02
19:02Decoder@Matthias Bastian
83°
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DeepMind
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
17:47
17:47AI Will@FinanceYF5
精选
Ronak Malde在两年内从Codeium初创公司到Windsurf，再到DeepMind，经历了$2.4B收购，最终主动放弃股权离开。他在Codeium参与了Windsurf IDE和SWE-1（前沿智能体编程模型）的开发，在DeepMind贡献了Antigravity和Gemini 3。他分享了三点关键经验：选择正确的方向、快速团队的秘密（基于6个月预测做具体赌注并砍掉其他）、硅谷圈子很小。他认为AI将彻底改变每个行业，并暗示即将开启新篇章。
行业CodeiumWindsurfDeepMind智能体编程创业经历
推荐理由：Ronak Malde的两年经历浓缩了AI编程领域从初创到巨头的完整路径，做AI编程工具或智能体开发的团队能从中看到产品迭代和团队决策的实战智慧，值得点开细读。
原文
04:04
5月24日
21:16
5月23日
20:54
20:54Gary Marcus@GaryMarcus
精选
Gary Marcus 引用六年前的文章《AI 的下一个十年》，指出世界模型（World Models）的核心地位终于得到认可。DeepMind 的 Demis Hassabis 认为当前 AI 的局限在于语言只能描述世界，无法包含世界，而世界模型是他“最持久的热情”。语言模型从文本中吸收了远超预期的现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，无法编码重量、抓握、平衡、摩擦等物理细节。世界模型旨在学习物理现实的隐藏语法——物体如何持续、力如何展开、空间如何随行动变化——这对于真正的智能至关重要，因为智能不仅是回答得好，更是知道下一步行动会带来什么后果。
AI模型世界模型Gary MarcusDemis HassabisDeepMindAGI
推荐理由：Marcus 和 Hassabis 点出了当前 LLM 的根本局限——文本无法替代真实体验，做 AI 研究或关注 AGI 方向的开发者值得深入理解世界模型为何是下一关键突破。
原文
09:26
09:26rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
72°
DeepMind 创始人 Demis Hassabis 指出当前 AI 的局限：语言可以描述世界，但无法包含世界。语言模型从文本中意外学到了大量现实结构，但文本只是经验的压缩残渣，而非经验本身。世界由需要亲身经历、触摸、预测、违反和修复的约束构成，而非仅由可命名的事实组成。Hassabis 认为世界模型旨在学习物理现实的隐藏语法——物体如何持续、力如何展开、空间如何变化、行动如何产生反馈。他强调，智能不仅是回答得好，更是知道如果你移动、伸手、推、闻、滑倒或失败，接下来会发生什么。
AI模型世界模型语言模型Demis HassabisDeepMindAGI
推荐理由：Hassabis 点出了当前大语言模型的核心天花板——文本无法替代真实体验，做 AI 研究或关注 AGI 路径的人值得细读，看完会对世界模型的价值有更深理解。
原文
5月21日
10:45
5月20日
16:11
09:19
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
5月11日
22:17
22:16
11:18