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Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
谷歌诺奖大神哈萨比斯：五年内一半几率实现AGI，游戏、物理和生命的本质都是计算
谷歌DeepMind掌门人Demis Hassabis与Lex Fridman深度对话，预测未来五年有50%几率实现AGI，还从新颖角度阐述自然界模式可被建模，畅谈AI对游戏、科学研究等多领域的影响及应用。
1分钟跑出数百预测！WeatherNext 2把短时预报带入小时级
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，能1分钟从同一初始场生成上百种未来，分辨率达1小时级，超上一代。它已接入Search等，重写天气预报逻辑，让预测从确定变多可能，还将改变气象体系。
码农只剩6个月？Anthropic CEO断言AI接管一切代码，爆冲诺奖级智能！
达沃斯论坛上，Anthropic的Dario Amodei和谷歌DeepMind的Demis Hassabis就AGI未来展开对话。Dario预测AI 6 - 12个月接管软件工程师工作，2026 - 2027年模型达“诺奖级”；Demis认为2030年前有50%概率实现AGI。
这个世界越来越科幻了：OpenAI 发布 AI 超级助理 Plus，Gemini 发布有了真正的“思考力” 的机器人
OpenAI发布ChatGPT Pulse，它基于个人信息主动分析兴趣、梳理日程，预测需求并推送资讯或建议，像懂心思的私人助理。谷歌DeepMind推出Gemini Robotics 1.5，让机器人有自主‘思考’能力，其ER 1.5模型预览版上线。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
AI已经开始自己设计算法，并且超越顶尖人类专家，人类还能做什么？
谷歌DeepMind团队与加州大学伯克利分校研究显示，AI能设计出超越人类专家的算法。如在多个领域案例中，AI设计的算法在成本、效率等方面表现出色。ADRS方法将系统研究核心环节自动化，人类研究员角色也将转变。
还是谷歌懂程序员？Demis 采访首提“氛围编程”，Gemini 3 彻底戒掉“爹味”说教
谷歌连发产品，Gemini 3 余温未消又推出 Nano Banana Pro。Google DeepMind CEO Demis 与团队副总裁对话谈其细节，包括降低运行成本、调整“人设”、提出“氛围编程”，还认为 AGI 到来需 5 到 10 年及研究突破。
Google | 发布革命性编码智能体：AlphaEvolve，突破数学极限！
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve，能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估，减少幻觉，在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ 采访《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角探讨 DeepMind 成长逻辑，分析其与 OpenAI、Anthropic 的差异，指出 AI 竞争已演变为组织模式等方面的长期博弈。