近日，北卡罗来纳大学教堂山分校、谷歌 Cloud AI Research、谷歌 DeepMind 的一个联合团队。他们发布的论文表明，逆向思维可以显著 LLM 的推理能力，并且不限于数学任务。他们还提出了一个名叫 RevThink ...

图片来源：Google根据TechCrunch报道，周一，DeepMind宣布推出下一代视频生成AI产品 -Veo 2，也是Veo的继任者。Veo目前已为Google产品组合中的越来越多的产品提供支持。Veo ...

由于目前大型语言模型的性能，主要依赖大量的训练计算资源，而正是这种昂贵的成本模式，驱使开发公司寻求替代方案。而Hugging Face的研究显示，通过测试阶段运算扩展（Test-Time Compute ...

近日，谷歌深度学习团队和多所大学的研究人员联合发布了一项名为 “MegaSaM” 的新系统，该系统能够从普通的动态视频中快速、准确地估计相机参数和深度图。这一技术的问世，将为我们在日常生活中录制的视频带来更多的可能性，特别是在动态场景的捕捉与分析方面。

在科技创新的浪潮中，人形机器人一直是令人瞩目的焦点。近期，谷歌DeepMind与机器人制造商Apptronik联合宣布，将共同开发能够在复杂而动态环境中运作的人工智能人形机器人。这一消息宛如一颗重磅炸弹，迅速引发了科技圈内的热议与关注。曾一度只存在于科幻电影之中的人形机器人，正逐渐走向现实。

Nature 在其报道中介绍道， Lam 一直是利用机器学习改进天气预报的先驱。 在过去的几年里，这一领域取得了突飞猛进的发展，而 Lam 及其团队一直走在前沿。尽管微软、英伟达、华为和欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 等企业/机构都在竞相开发 ...

在人工智能技术飞速发展的今天，谷歌DeepMind再次引领潮流，推出了其最新研究成果——Genie 2。这一大型基础世界模型的问世，标志着AI在生成和交互式虚拟环境方面的又一重大突破。只需一张提示图像，Genie ...

现在，这个困扰已得到解答。Google DeepMind 的研究团队发现， 原来扩散模型和流匹配就像一枚硬币的两面，本质上是等价的 (尤其是在流匹配采用高斯分布作为基础分布时)，只是不同的模型设定会导致不同的网络输出和采样方案。

对GPT模型的影响则非常有限，PT种群的平均资源量也始终徘徊在较低水平，甚至随轮次增加有下降，表明惩罚机制并没有改变GPT的“自私”想法。

为了提高预训练效率，数据首先被降采样到 1° 分辨率，使用 5 次细化的二十面体网格进行学习。这个阶段需要 200 万步，在 32 个 TPUv5 实例上运行约 3.5 天。

综上，本文选择研究智能体在语言空间中递归自我提升的过程。苏格拉底式学习，模仿了苏格拉底通过提问、对话和重复的语言互动，来寻找或提炼知识的方法。

Google DeepMind 和机器人公司 Apptronik 宣布达成合作，将结合双方技术专长，研发可在复杂动态环境中运行的人工智能人形机器人。此次合作旨在推动机器人硬件与人工智能的深度融合，探索机器人在工业与日常应用中的更广泛可能性。