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Google DeepMind CEO Hassabis 最新访谈：未来十年实现完整 AGI，引领科学黄金时代
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI，还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等，指出AI创造力不足等局限，也提及旗下公司在制药等领域突破。
AI青年学霸齐聚杭州！这场峰会要选出「未来科学新星」
2025年6月6 - 8日，2025全球人工智能技术大会（GAITC 2025）将在杭州召开，多位院士带来重磅演讲。6月7日下午，首届“清源学者”前沿交叉峰会开幕，15位青年学者将分享原创成果，展示人工智能应用潜力。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
GAIR 2025 大会首日：AI重构教育、科学与产业的十三重碰撞
2025年12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会在深圳开幕。众多顶级学者围绕AI对教育、产业等领域的影响发表演讲与讨论，如赵伟院士提出高校“加减替换”培养模式，贾佳亚教授认为大模型将走向“感知机器+终身学习”模式等。
请回答2026：38位中国AI关键人物的Magic Moment和趋势判断｜甲子光年
甲子光年与38位中国AI关键人物对话，总结2025年Magic Moment，展望2026年技术趋势。2025年是中国AI关键年，2026年大家不再聚焦大模型，更关注多模态、智能体等‘系统级智能’突破。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
Claude Code之父最新判断：AI时代团队分工被重写，这「五种人」最吃香
近日，Anthropic Claude Code 团队负责人 Boris Cherny 提出，随着职能融合，团队传统岗位标签将被 5 类新型角色取代，且成员角色不固定，需随项目变化，此观点引网友热议。
2050大会 | 「AGI4Science·新生论坛——正在生长的科学地图 」嘉宾阵容全览！
2026年4月25日上午9点，2050大会将迎来“AGI4Science·新生论坛”专场。该论坛由王婷召集，以“三幕剧”展现AI for Science从理论到产业的图景，涵盖多领域，17位专家将探讨AI4S的生长与变革。