Публикаций: 11
Бывший исследователь DeepMind Торе Грепель хочет победить галлюцинации LLM тем же приёмом, которым AlphaGo разгромил чемпионов мира по го: явным поиском с проверяемыми шагами. Его стартап Metis Reasoning пока существует как идея — но идея, которая бьёт в самый корень проблемы.
Haydn Belfield из Google DeepMind поделился внутренними данными: ИИ уже пишет больше трёх четвертей продакшн-кода в компании, но никакого ускорения в развитии самого ИИ это не вызывает. Нарратив о рекурсивном самосовершенствовании пока не подтверждается цифрами изнутри одной из главных AI-лабораторий мира.
Исследователи Google DeepMind предлагают переосмыслить, как появится общий ИИ: не как единый суперинтеллект, а как экосистема кооперирующих агентов и людей — где правила взаимодействия важнее размера модели.
AI-система Ataraxos обыграла сильнейшего игрока в Stratego за всю историю игры. Команда исследователей из Carnegie Mellon, NYU, Stanford и MIT потратила на разработку менее $8 000 — и сделала то, с чем не справилась Google DeepMind с её многомиллионным бюджетом в 2023 году.
Google DeepMind представил AlphaGenome Atlas — датасет на 1 петабайт с предсказаниями для каждого из примерно 9 миллиардов возможных однобуквенных изменений в геноме человека. Уже в первом задокументированном кейсе атлас нашёл вариант ДНК, который вызвал эпилепсию — и который специалисты раньше пропускали.
CEO Google DeepMind Демис Хассабис опубликовал развёрнутое предложение по управлению передовым ИИ: новый американский регуляторный орган по образцу FINRA с правом устанавливать стандарты оценки фронтирных моделей и координировать замедление разработки при необходимости. Стартапы и исследовательские модели — вне ограничений.
Google DeepMind прошёл путь от исследовательской лаборатории до движущей силы за продуктами Alphabet, которыми пользуются миллиарды. Их кейсы — AlphaFold, AlphaChip, оптимизация дата-центров — рабочие шаблоны для любого AI-first бизнеса.
Нобелевский лауреат по химии Джон Джампер покидает Google DeepMind после почти девяти лет работы и переходит в Anthropic. Это уже третья громкая потеря DeepMind за несколько месяцев подряд.
Google DeepMind опубликовал «AI Control Roadmap» — методику контроля над собственными AI-агентами, которых компания рассматривает как потенциальную угрозу изнутри. Анализ миллиона задач по написанию кода показал: большинство проблем возникает не из-за злого умысла, а из-за чрезмерного усердия агентов.
Google DeepMind автономно решил девять открытых задач Эрдёша — математика, чьи проблемы десятилетиями не давались профессионалам. Два из этих решений висели нераскрытыми 56 лет. Стоимость инференса — несколько сотен долларов за задачу.
Трое ведущих исследователей ИИ дали принципиально разные ответы на один вопрос: где мы сейчас? Хассабис уже видит горизонт сингулярности, ЛеКун отрицает интеллект в нынешних системах, а Виньялс занимает промежуточную позицию — и именно в этом разногласии читается реальный срез отрасли.