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  • 大视频模型是世界模型?DeepMind/UC伯克利华人一作:预测下一帧就能改变世界

    【新智元导读】谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为,如果用大语言模型的思路来做大视频模型,能解决很多语言模型不擅长的问题,可能能更进一步接近世界模型。OpenAI开年推出的史诗巨作Sora,将改变视频相关领域的内容生态。虽然视频生成模型面临着如虚假生成和泛化能力等挑战,但它们有潜力成为自主的AI智能体、规划者、环境模拟器和计算平台,并最终可能作为�

  • DeepMind推Genie模型,可用图像制作类似超级马里奥的游戏

    在GoogleDeepMind的最新研究中,他们推出了名为Genie的模型,该模型能够从图像中生成类似于超级马里奥兄弟游戏的2D视频游戏。Genie是GenerativeInteractiveEnvironments的缩写,经过在互联网视频上的培训,它能够从图像、视频,甚至以前未见过的草图中创建可玩的游戏场景。这一创新展示了深度学习在创造性领域的潜在应用,也许为实现通用人工智能迈出了一步。

  • DeepMind研究发现提升语言模型推理能力的简单方法

    深度学习领域的研究人员发现,语言模型在逻辑推理方面的表现仍然是一个重要挑战。最新的一项由Google旗下的DeepMind进行的研究揭示了一个简单重要的发现:任务中前提的顺序显著影响语言模型的逻辑推理性能。通过这项研究,我们可以看到改变前提顺序可能是提升语言模型推理能力的一种简单有效的方法,也为未来改进这一领域的研究提供了新的方向。

  • DeepMind CEO专访:AI还没到拼算力的时候,谷歌优势在研发,智能体是下一个爆点

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  • Sora继续引发热议,LeCun、DeepMind 大佬、马斯克都纷纷下场

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  • Gemini官网体验入口 谷歌DeepMind多模态AI人工智能在线使用地址

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  • 全世界机器人共用一个大脑,谷歌DeepMind已经完成了第一步

    生成式人工智能发展的核心关键词,就是「大」。人们逐渐接受了强化学习先驱RichSutton充分利用算力「大力出奇迹」的思潮,庞大的数据量是AI模型展现出惊人智慧的核心原因。也许在未来,通用化的机器人大脑可以驱动任何机器人,全球所有机器人都可以从共享的数据中受益。

  • 谷歌 DeepMind 推出 AlphaGeometry:奥林匹克级几何AI系统

    谷歌旗下的DeepMind研究团队最近推出了名为AlphaGeometry的人工智能系统,该系统在解决几何奥林匹克问题方面表现出色,几乎可与人类金牌得主相媲美。这一成就代表着在大学预科数学困难领域中复杂自动推理能力的显著进步。AlphaGeometry的发布标志着在计算机程序领域中首次实现了比IMO平均候选程序更有效地证明欧几里得平面几何定理的突破,推动了数学竞赛顶峰推理的自动化�

  • AI抢攻人类奥赛金牌!DeepMind数学模型做对25道IMO几何题,GPT-4惨败得0分

    【新智元导读】今天,谷歌DeepMind的AlphaGeometry模型登上了Nature!30道IMO几何题中,它能做出25道,已经接近人类金牌选手的水平!GPT-4,却一道题都没做出来,直接挂了零蛋。谷歌DeepMind的AI智能体,又破纪录了!这个名叫AlphaGeometry的AI系统,能做出国际数学奥林匹克的30道几何题中的25道,这个表现,已经接近了人类的奥数金牌得主。英伟达机器学习科学家ShengyangSun好奇地问,「这些

  • 谷歌DeepMind最新研究:对抗性攻击对人类也有效,人类和AI都会把花瓶认成猫!

    【新智元导读】神经网络由于自身的特点容易受到对抗性攻击,然,谷歌DeepMind的最新研究表明,我们人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响人类的神经网络和人工神经网络的关系是什么?有位老师曾经这样比喻:就像是老鼠和米老鼠的关系。现实中的神经网络功能强大,但与人类的感知、学习和理解方式完全不同。延长观察时间,是对抗性扰动产生实际后果的关键。

  • 谷歌DeepMind发布“机器人宪法”以确保其AI机器人不会伤害人类

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  • 谷歌DeepMind联手复仇,Jeff Dean、Hassabis万字长文总结2023绝地反击

    谷歌DeepMind首席科学家JeffDean,首席执行官DemisHassabis两大佬联手发布了2023人工智能领域超权威的谷歌年度研究总结。GoogleDeepMind,交卷!刚刚,JeffDean和Hassabis联手发文,一同回顾了GoogleResearch和GoogleDeepMind在2023年的全部成果。随着时间的推进,谷歌的产品和研究也不断进步人们也将会找到更多富有创意的AI应用方式。

  • Google DeepMind 使用大型语言模型解决纯数学中的著名未解问题

    GoogleDeepMind最近利用一种大型语言模型成功破解了纯数学中一个著名的未解问题。该团队在《自然》杂志上发表的论文中宣称,这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案,产生了之前不存在的可验证且有价值的新信息。」他说:「这当然表明了一种可能的前进方向。

  • 谷歌Deepmind发布最先进的图像生成模型Imagen 2

    谷歌Deepmind宣布了他们最先进的图像生成模型Imagen2。该模型通过参考图片和文本生成新图片和局部编辑的效果比较强大。开发人员和云客户可以通过GoogleCloudVertexAI中的ImagenAPI使用这一先进的图像生成模型。

  • DeepMind的新研究:人类最后的自留地失守了?

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  • DeepMind最新Nature论文被爆重大缺陷 AI没弄出新化合物还弄错成分

    谷歌DeepMind团队与其他团队联合发表的一篇论文声称AI可以自主创造合成物,引发了广泛讨论。伦敦大学的一位化学教授发现了这篇论文中严重的缺陷,指出其材料表征存在问题,并建议撤回该论文。这一事件引发了对AI在化学领域应用的讨论,提醒人们在应用AI时要注意其局限性。

  • 性能直追GPT-4,5000个H100训成,DeepMind联创发全新一代大模型

    【新智元导读】Inflection-2最新发布!性能碾压一众大厂模型,仅输一手GPT-4要集成到Pi?最近,InflectionAI发布了全新的一款AI模型。更炸裂的是InfectionAI对这款模型的评价——性能直超谷歌和Meta开发的两款模型,紧随OpenAI的GPT-4之后。真能充当心理咨询的角色呢。

  • DeepMind新人工智能可直接向人类学习任务

    谷歌子公司DeepMind推出了一款突破性的人工智能代理系统,能够直接从人类教师那里学习任务。该系统通过观察和模仿行动来模拟人类任务执行,展示了一种被称为“文化传递”的新型模仿学习形式。随着技术的进步,它为更有效且注重隐私的人工智能培训开辟了道路,标志着人工通用智能追求中的一个显著进步。

  • DeepMind发布自监督扩散模型SODA

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  • DeepMind发现大bug:简单攻击即可让ChatGPT泄露大量训练数据

    GoogleDeepMind的研究发现,通过简单的查询攻击方法,可以从ChatGPT中泄露出大约几MB的训练数据,成本仅约200美元,引起社交网络哗然。研究团队成功攻击了生产级模型,打破了对齐设定,即使模型经过对齐,也能通过命令诱导模型输出训练数据,暴露个人信息,揭示了对抗模型泄露的新途径。新的攻击方式提出了对抗模型泄露的新思路,强调了在开发和使用大型语言模型时对隐私和安全的重视,并呼吁进行更全面的测试和防护措施。

  • Google DeepMind:通过深度学习发现了220万种新材料

    在新的研究中,GoogleDeepMind的科学家们成功开发了一种名为GNoME的框架,通过这一框架,他们在材料科学领域取得了令人瞩目的成果。材料的发现对于技术进步至关重要,涵盖了从清洁能源到信息处理等各行各业的创新。跟随GNoME的足迹,继续在机器学习和科学发现方面取得共同进展,可能会带来深远的影响。

  • 谷歌 DeepMind 研究人员使用 AI 工具发现 200 万种新材料

    GoogleDeepMind的研究团队通过人工智能工具GNoME发现了220万种理论上稳定但实验上未实现的晶体结构,这一成果在《自然》杂志上发表。这一发现的晶体结构数量是科学史上发现的数量的45倍以上,为可再生能源和先进计算等领域的发展提供了潜在的进步。「这个庞大的无机晶体数据库应该充满待发现的『宝石』,以推进清洁能源和环境挑战的解决方案,」在麻省理工学院材料科学与工程以及核科学与工程系工作的Yildiz说。

  • 谷歌 DeepMind 团队研究显示 AI 能够通过社会学习过程获得技能

    谷歌DeepMind的机器学习研究团队声称,他们已经证明人工智能可以通过类似于人类和其他动物的社会学习过程来获取技能。社会学习——即一个个体通过模仿另一个个体来获取技能和知识——对于人类以及大部分动物界的发展过程至关重要。我们期待未来AI领域与文化进化心理学领域之间的富有成果的跨学科互动,」研究人员表示。

  • DeepMind发现,AI代理可以通过模仿人类和其他动物进行社会学习

    GoogleDeepMind的机器学习研究团队最近宣布,他们成功证明了人工智能代理可以通过社会学习的方式获取技能,类似于人类和其他动物的学习过程。这一成果被认为是在人工智能领域的重大突破,为实现人工通用智能迈出了一步。这一领域的交叉研究将有望促成有益的互动,将人工智能和文化演化心理学领域有机地结合在一起。

  • DeepMind提出语言模型训练新方法DiLoCo 通信量减少500倍

    DeepMind的最新研究在语言模型训练领域取得突破,提出了分布式低通信方法。这一方法采用分布式优化算法,使得语言模型可以在连接性较差的设备集群上训练,不仅性能超越完全同步模型通信开销降低了500倍。这一创新性的方法不仅克服了基础设施挑战展示出卓越的性能和适应性,标志着语言模型优化领域的重大进展。

  • Google DeepMind 新 AI 算法 Student of Games 能在多种棋盘游戏取得胜利

    在最新的《自然》杂志上发表的一篇论文中,研究人员展示了一种名为「游戏学习者」的新算法,这一人工智能程序结合了引导式搜索、机器学习和博弈论,成功在多种棋盘游戏中取得胜利。这一成就标志着AI技术在策略游戏领域的又一重大进步。它不仅拥有坚实的理论基础能够随着计算资源的增加提高性能。

  • DeepMind推出OPRO技术,可优化ChatGPT提示

    在最新的AI研究报道中,GoogleDeepMind推出了一项名为“优化通过提示”的技术,将大型语言模型作为其自身提示的优化器。该方法旨在通过自然语言描述问题,指导LLM生成和改进解决方案,从提高提示性能。https://docs.llamaindex.ai/en/latest/examples/prompts/prompt_optimization.htmlOPRO是利用LLM优化其性能的多种技术之一,这一领域正在积极探索各种主题,包括越狱和红队行动,研究人员正在不断释放大型语言模型的全部潜力。

  • Google DeepMind 提出人工通用智能(AGI)的新定义及其分类

    近日,GoogleDeepMind的研究团队发布了一篇研究论文,对人工通用智能的定义进行了重新阐释,并提出了一个全新的AGI分类体系。这一定义不仅切中了技术界对AGI概念的混淆和争议为该领域提供了更清晰的理解框架。随着人工智能技术的不断进步和广泛应用,这项工作可能对整个行业产生深远的影响。

  • 谷歌 DeepMind 推出人耳无法察觉的 AI 音频水印技术 SynthID

    GoogleDeepMind的AILyria模型创建的音频,包括使用YouTube新音频生成功能制作的曲目,将使用SynthID水印标记,以便人们在事后识别它们的AI生成来源。在一篇博客文章中,DeepMind表示这种水印人耳不会察觉,并且「不会损害听觉体验」,并补充说即使音频轨道被压缩、加速或减速,或者添加了额外噪音,水印仍应可被检测到。这种水印能够抵抗剪裁或调整大小等编辑操作,尽管DeepMind警告说它不是对「极端图像操作」的万无一失的防御。