Google AI Developers@googleaidevs

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谷歌DeepMind与Coursera合作推出的“Gemini for Developers”专项课程现已开放注册。该课程旨在指导开发者利用Gemini模型构建可用于生产环境的AI解决方案。其核心涵盖三大模块：“推理与行动”使AI应用能推理并执行复杂任务；“连接与自动化”通过函数调用将Gemini与现实世界工具集成；“规模化与信心”则专注于构建、测试和部署可扩展的AI系统。课程强调超越单纯文本生成，实现实际任务的自动化与系统集成，助力开发者快速上手。

阿绎 AYi@AYi_AInotes

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DeepMind纪录片记录关键一幕：团队告知Demis Hassabis可在一个月内预测所有已知蛋白质序列时，他未纠结风险与回报，直接回应“Do it”。随后AlphaFold向世界免费开源，解决了生物学界50年难题。此举虽未直接盈利，却催生了估值数十亿美元的Isomorphic Labs，建立了信任与生态。推文借此批判当前AI圈空谈融资与参数却无实质成果的现象，强调真正改变世界在于解决难题并免费开放。Demis被赞为兼具远见与决断力的领导者。

Trung Phan: Still incredible that the DeepMind documentary has footage of exact moment Demis is told that AlphaFold can "easily" pre...

阿绎 AYi@AYi_AInotes

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2016年AlphaGo以第37手“神之一手”战胜李世石，其真正遗产在于让顶尖人类棋手承认AI拥有超越人类的创造力，打破了人类对自身智慧的千年傲慢。十年间，AI已从“登月”级突破演变为如Gemini般的日常工具。Demis与李世石重聚时指出，AlphaGo改变了棋手的思维方式，AI并未取代围棋，而是让棋手站在其肩膀上创新，使围棋技艺进入新境界。这揭示了AI与人类最理想的共生形态——提升而非取代。展望未来，今日的AI变革或许仅是漫长征程的起点。

Demis Hassabis: Hard to believe it's been 10 years since AlphaGo! It was wonderful to catch up with Lee Sae Dol last week in Korea and j...

Demis Hassabis@demishassabis

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Demis Hassabis: #AlphaGo WINS!!!! We landed it on the moon. So proud of the team!! Respect to the amazing Lee Sedol too

Ethan Mollick@emollick

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Alex Imas: Some news: This week I am starting at @GoogleDeepMind as Director of AGI Economics on @shanelegg's team. I will be joini...

Berryxia.AI@berryxia

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Demis Hassabis明确AGI发展应分阶段进行，优先将其作为工具用于理解宇宙底层规律，而非过早赋予意识或代理能力。他强调这种务实路径能避免风险，先提升生产力，再处理更哲学和危险的问题。引用推文也指出AGI应先成为工具，再尝试赋予意识，先用于读懂宇宙语言。这一反向思维理顺了发展路线图，为AGI的下一步提供了稳健方向。

vitrupo: Demis Hassabis says AGI should become a tool before we try to make it conscious. First use it to read the language of th...

DeepMind发布了由Gemini驱动的编程代理AlphaEvolve。该代理能自动生成、测试和优化代码，显著提升了软件开发效率与质量。其影响已扩展至多个领域，包括科学研究和工业应用，在特定基准测试中展示了卓越的代码生成能力。该技术旨在通过自动化复杂编程任务，降低开发门槛并加速各行业的创新进程。

Google Deepmind 收购了太空大型多人在线游戏 EVE Online 背后开发商的部分股权，旨在将该游戏作为人工智能模型的测试平台。此举意味着 Google Deepmind 将利用 EVE Online 复杂且持续演化的虚拟宇宙环境，来训练和评估其 AI 系统的能力。

谷歌DeepMind宣布收购Fenris Creations少数股权，并将在大型多人在线游戏《星战前夜》中训练AI，以攻克AI长期规划难题。这款运营了23年的游戏拥有复杂的科幻宇宙和高度社会模拟，要求玩家进行长期策略规划与政治博弈，正切中当前AI研究的薄弱环节。为确保不影响玩家体验，DeepMind初期将在隔离服务器上进行研究，游戏方也将利用其成果优化游戏。Fenris Creations近期刚以1.2亿美元现金及加密货币完成自我回购。

TestingCatalog News 🗞@testingcatalog

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Demis Hassabis: I've always been passionate about games and they've played a big part in @GoogleDeepMind's history, as the perfect provi...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Google DeepMind的研究通过“师生对话”框架训练大型语言模型（LLM），使其能在对话中有效利用用户反馈进行学习。传统LLM将对话视为独立轮次，难以整合修正信息。该研究让“学生”模型尝试回答，由掌握额外信息的“教师”提供指导，并训练学生利用指导得出正确答案。在线强化学习训练效果优于离线过滤，且在简短对话中习得的技能能迁移至更长对话。该方法从数学任务泛化至编程任务，并能处理信息逐步到达的模糊任务。通过“Q-priming”步骤，模型在模糊任务中主动寻求澄清的可能性提高五倍以上，使对话更像与一个能在交流中实时学习的伙伴协作。

Berryxia.AI@berryxia

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DeepMind CEO Demis Hassabis在AI Ascent 2026上明确将AGI实现时间定于2030年，并指出AI将极大加速药物发现、材料科学等“慢科学”领域，把研发周期从数年压缩至数天。他强调，未来1-2年是关键拐点，真正改变世界的将是AI推动科学迭代速度的指数级加速，而非AGI降临的瞬间。

苹果机器人团队高级工程经理伯努瓦・兰德里离职，跳槽至谷歌DeepMind。苹果正研发智能家居机器人，包括一款桌面机器人，外观类似加装机械臂的iPad，可执行基础任务并搭载全新Siri系统。苹果员工流失严重，机器人团队负责人去年已跳槽Meta，团队多名高级工程师相继离职，人才被Meta和谷歌以高薪挖走。

Berryxia.AI@berryxia

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本周，DeepMind、Anthropic、Alibaba等实验室的论文共同显示，AI智能体正从聊天机器人转向可工程化、可审计的生产力系统。Agentic Harness Engineering将智能体支架转化为可观测的工程闭环，提升性能且优化可跨模型迁移。Alibaba的AgenticQwen-30B-A3B通过并行强化学习飞轮，在低激活参数下实现接近大模型的工具使用能力，重塑成本。RecursiveMAS革新多智能体通信，大幅降低消耗并提升效率。这些进展标志智能体系统正从实验阶段走向生产级工程，其工程化可能成为AI落地关键。

DAIR.AI: http://x.com/i/article/2050689602051084288

Berryxia.AI@berryxia

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DeepMind CEO Demis Hassabis指出，最前沿的大模型（如Gemini）表现出“锯齿状智能”。他以与Gemini下棋为例，说明模型能通过思维链发现问题并搜索更好方案，但最终仍会执行明显的错误决策。这揭示了AI智能并非平滑提升，而是在某些方面敏锐，另一些方面存在严重缺陷。Hassabis认为，真正的突破或许不在于让模型更聪明，而在于如何打磨这种不均衡的智能，使其成为可靠工具。这一观点挑战了AI将线性逼近完美智能的常见叙事。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Demis Hassabis 在回应“为何不开发与人类协同而非替代人类的 AI”时指出，追求 AGI 并非旨在替代人类，其核心是一个科学问题：探索何为真正的通用计算，同时也是一个经济现实。大脑是目前已知唯一近似图灵机的系统，因此“通用智能”意味着达到类似水平的灵活性。企业追逐 AGI 是因为通用工具能够低成本地迁移至各个领域，“通用性”因其卓越的可扩展性而胜出。

Google Deepmind正在开发一款“AI协诊医生”系统以辅助医生诊疗。在模拟研究中，该系统表现优于GPT-5.4，但仍未达到经验丰富医师的水平。研究同时指出，类似ChatGPT语音模式的技术目前尚无法胜任严肃任务，更难以应用于医疗咨询场景。这项进展揭示了AI在专业医疗辅助领域的当前能力边界与发展潜力。

宝玉@dotey

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Demis Hassabis认为当前AI范式（预训练+RLHF+思维链）可能是AGI架构的一部分，但仍有50%概率需要一两个关键突破，未解决持续学习、长程推理和记忆等问题。他指出，百万token上下文窗口处理实时视频仅够20分钟，现有方法如同“用胶带糊住”。AlphaGo时代的技术正被重新引入基础模型以推动进步。智能体尚处实验阶段，投入产出比不匹配。完整虚拟细胞等科学突破还需约10年，关键瓶颈是活细胞成像技术。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Google DeepMind 近日发布 AI co-clinician 协诊系统，这是一个多模态代理系统，旨在辅助医护人员，并在医生监督下运行。系统采用双代理架构：一个模块与患者对话，另一模块实时监控交互边界，能检索并验证临床级证据。在开放式药物问答中，其表现超越前沿模型，更贴合真实医疗场景的复杂性。评估聚焦临床实际关切，如避免错误陈述或遗漏关键信息。在98项初级保健模拟查询中，医生对其偏好超过主流证据合成工具；在97例NOHARM风格评估中未出现严重错误。

Google DeepMind: AI co-clinician is our new research initiative to help explore how multimodal agents could better support healthcare wor...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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《时代》杂志指出，谷歌在人工智能领域的领先地位，源于CEO桑达尔·皮查伊早期对DeepMind、TPU芯片、云基础设施及AI产品的一系列长期投资，而非对ChatGPT的仓促反应。其核心优势在于对研究、芯片、云服务、产品和覆盖数十亿用户的分发渠道实现全栈控制。通过将定制芯片制造与统一的研究实验室深度融合，谷歌获得了对AI架构的绝对控制权，能利用自研TPU高效执行复杂计算，同时让工程师得以低成本大规模扩展模型预训练，而无需像竞争对手那样承受高昂的外部芯片采购成本。

研究团队正致力于开发一款AI联合临床医生，以探索AI增强医疗护理的路径。该研究旨在创建一种新型医疗模式，让AI作为临床医生的协同伙伴深度参与诊疗过程，共同提升医疗服务的质量和效率。这项工作标志着医疗保健领域正从辅助工具阶段，迈向AI作为核心协作者的新范式。

DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯在视频中探讨了构建人工智能未来的愿景。他指出，通用人工智能（AGI）是核心目标，其发展将遵循从游戏AI（如AlphaGo、AlphaFold）到解决复杂科学问题的路径。哈萨比斯强调，AI的关键在于提升科学发现速度，应对气候变化、疾病治疗等全球性挑战。视频内容在Hacker News社区获得关注，获得了100点讨论热度。

ginobefun@hongming731

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Demis Hassabis预测AGI将在2030年左右到来，科技创业者必须提前将其纳入长远战略规划。当前底层架构需攻克持续学习与长期推理两大难题，智能体被视为通向AGI的必经之路，但受限于持续学习能力难以适应复杂环境。模型生态上，大小模型协同运作成为趋势，蒸馏技术使轻量级模型以低成本达到高性能，端侧模型降低成本并保障隐私，未来与云端超大模型协同构建理解物理世界的基础设施。

ginobefun@hongming731

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DeepMind联合创始人Demis Hassabis指出，实现AGI不能仅依赖预训练和RLHF，必须补足持续学习与长程推理能力，并将时间节点锁定在2030年前后。同时，AI代理的自动化交付链条正在快速构建：OpenAI Codex已升级为高活跃度的并行工程平台，能自动分解任务；Cloudflare与Stripe合作推出新协议，使AI代理能自主完成开户、支付、部署等全流程，实现无人值守的软件交付。

Demis Hassabis@demishassabis

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배경훈: <구글 딥마인드와 함께, 대한민국 AI 혁신의 새로운 길을 열어갑니다> 오늘 구글 딥마인드의 데미스 하사비스(@demishassabis) CEO와 만나 AI 협력에 관한 MoU를 체결했습니다. AI 발전 방향에 대해...

韩国政府与谷歌旗下AI公司DeepMind签署谅解备忘录，将围绕AI联合研究、人才培养及负责任使用AI展开合作。双方将以5月启动的国家科学AI研究中心为核心，保障韩国创新项目“K-Moonshot”顺利实施。该项目旨在2035年前攻克生物、未来能源、物理AI等八大领域国家级难题，以提升韩国在AI领域的技术竞争力，应对中美主导地位。双方还将在生物科技、气象气候等领域深化合作，并通过成立工作组定期会议保持沟通。