谷歌 DeepMind 利用大型语言模型解决了一个长期困扰人类的数学难题
谷歌 DeepMind 利用一大型语言模型成功破解了一项著名的未解数学难题。研究人员发表在《自然》杂志上的一篇 论文 中表示，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，产生了可验证且有价值的新信息，这些信息之前并不存在。“这不在训练数据中，甚至以前都不知道，”谷歌 DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 说道。
它结合了一个名为Codey的大型语言模型，这是Google的PaLM 2的一个版本，经过对计算机代码进行了精细调整，还与其他系统结合使用，拒绝不正确或荒谬的答案，并将正确的答案重新插入其中。
经过数百万次建议和几十次总体过程的重复——这花了几天的时间——FunSearch能够提出代码，产生了一个正确且以前未知的解决方案，解决了cap set 问题，涉及找到某一类型集合的最大大小。
—— 麻省理工科技评论
DeepMind 与 Google Cloud 合作为人工智能生成的图像添加水印
谷歌 Deepmind 与谷歌云合作，推出了一款用于添加水印和识别人工智能生成图像的工具 SynthID 。但仅限于谷歌自己的图像生成模型创建的图像。
SynthID 的水印对于人类来说是难以察觉的，并且能够适应常见的图像操作，比如在添加滤镜、更改颜色和高度压缩图像等修改之后，SynthID 仍然保持不变。
虽然 SynthID 提供了强大的防御能力，但仍需要不断创新和适应，才能在对抗生成式 AI 欺骗的斗争中领先于黑客和开发人员。
—— androidpolice 、techcrunch、theverge
世界最强AI实验室诞生：谷歌大脑与 DeepMind 宣布合并
合并后的 Google DeepMind 将由 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 领导，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 将担任 Google DeepMind 和谷歌研究院的首席科学家。
谷歌大脑开发了当今最重要的神经网络架构 Transformer 和开源机器学习框架 TensorFlow；DeepMind 创造了战胜人类顶尖围棋选手的 AlphaGo 和预测了几乎全球所有蛋白质结构的 AlphaFold。
《华尔街日报》称，长期以来谷歌一直将谷歌大脑和 DeepMind 视为独立的团队，尽管它们在AI研究的部分领域存在很大重叠。这种模式有时会在双方领导者之间造成紧张关系，因为部门间会夺资源。
—— 谷歌