DeepMind 证明智能体登上 Science,解出 9 道 Erdős 题
353 道 Erdős 开放问题,解出 9 道。492 个 OEIS 猜想,证出 44 个。论文里最简单的 A 版循环和最复杂的 D 版,在 Erdős 上拿下的是同一批 9 道题。
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353 道 Erdős 开放问题,解出 9 道。492 个 OEIS 猜想,证出 44 个。论文里最简单的 A 版循环和最复杂的 D 版,在 Erdős 上拿下的是同一批 9 道题。
测了三个靶点:VEGF A、新冠病毒刺突蛋白受体结合域、PD L1。带水印的结合蛋白在命中率和结合亲和力上与无水印版本持平,代码、体外实验数据和模型权重一并公开。
2800 多种病毒。约 30% 的蛋白相互作用此前从未被科学界记录过。AlphaFold 数据库的预测总量随之超过 2.6 亿条,全部免费开放。
过去按每秒一帧硬啃整段素材,现在模型自己决定看哪一段、看多快、走画面还是走音轨。谷歌给出的数字是 token 最多省 88%、成本最多降 66%,准确率反倒还能涨 7 个点。省钱和变准同时发生的场景并不常见。
把 AI 放进生物实验室,最敏感的地方在于它能把检索、设计、推演和实验规划连成链条。过去两年,外界盯着的多是风险:模型会不会帮人绕过专业门槛,做出危险方案。Google DeepMind 这次给出的答案更直接:同一套能力要被拉进防线里。
Google DeepMind 这次没有再展示一个更会“造视频”的模型。 它把视频生成模型拆开,改成了一个会做视觉感知的模型:看一段视频,按文字指令输出深度、法线、相机位姿、分割结果和 3D 关键点。论文给这个系统起名 GenCeption
下周一,法国一个叫埃维昂(Évian les Bains)的湖边小镇,会凑出一个平时很难见到的画面:Sam Altman、Dario Amodei、Demis Hassabis,三个见面都嫌尴尬的人,要坐到同一张午餐桌上。 请柬是马克龙亲自
5 月 20 日,OpenAI 发了份不怎么张扬的公告—— 它正式成为 C2PA Conforming Generator Product (一家符合内容来源认证规范的生成器产品),并且——这才是关键的—— 把 Google DeepMin
Jeff Dean上周说了一句让芯片圈坐不住的话。 "AlphaEvolve开始在我们AI栈的最底层硬件做优化。它提出了一个反直觉但极其高效的电路设计,被我们直接集成进了下一代TPU的硅片里。" 翻译一下:DeepMind的那个AI优化工具
4月27号,韩国总统李在明在首尔会见了Google DeepMind的CEO Demis Hassabis。两人一起官宣的,是DeepMind在英国之外开的 第一个AI校区 ——选址首尔。 这不是普通的研发中心,时间点也很讲究。
工厂里一台压力表的读数是多少,这件事听起来很简单,但以前机器人做不到。 不是说机器人看不到表盘——它能拍照,能识别这里有个圆形仪表。但"表盘上的指针指向237,单位是PSI,当前读数异常"这样的判断,需要结合视觉理解、数值推理、上下文知识,
人形机器人终于不只是演示视频里的特效了。 今年1月CES,Boston Dynamics把量产版Atlas摆在了Hyundai的展台上。不是原型机,不是概念机——是今年就开始交付的生产版本。 这台机器人长什么样 先说规格:1.9米高,90公