新闻首页 / 关于“DeepMind”的主题

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DeepMind 最新发文:AlphaZero 的黑箱打开了

AlphaZero 表明神经网络可以学到人类可理解的表征。 作者李梅 编辑陈彩娴 国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前,艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的“深蓝”第一次击败人类,但它依赖专家编码人类的国际象棋知识,而诞生于 2017 年的
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DeepMind创始人Demis Hassabis:AI 的强大,超乎我们的想象

有人认为 AI 已经穷途末路,但一些绝顶聪明的人还在继续求索。 来源:雷锋网(ID:leiphone-sz) 转载:黄楠、王玥 原标题: 近日,DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客节目,谈了许多有趣的观点。 在访谈的一开头,Hassabis
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再掀强化学习变革!DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer

新智元报道 编辑:LRS 该怎么把预训练 Transformer 范式用到强化学习里?(文末为论文作者的 ppt 讲解) 在当下的序列建模任务上,Transformer 可谓是最强大的神经网络架构,并且经过预训练的 Transformer 模型可以将 prompt 作为条件或上下文学习(in-con
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智能体觉醒自我意识?DeepMind警告:当心模型「阳奉阴违」

新智元报道 编辑:LRS 强化学习不只是智能体和环境之间的博弈,也是开发者与智能体在规则设计上的博弈。 随着人工智能系统越来越先进,智能体「钻空子」的能力也越来越强,虽然能完美执行训练集中的任务,但在没有捷径的测试集,表现却一塌糊涂。 比如说游戏目标是「吃金币」,在训练阶段,金币的位置就在每个关卡的
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DeepMind攻克50年数学难题!AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登Nature封面

新智元报道 编辑:David Joey DeepMind 碾压人类高手的 AI 围棋大师 AlphaZero,下一个目标是数学算法!现已发现 50 年以来最快的矩阵乘法算法。 下围棋碾压人类的 AlphaZero,开始搞数学算法了,先从矩阵乘法开始! 在昨天 DeepMind 团队发表在 Natur
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2023「科学突破奖」公布!DeepMind创始人获300万美元大奖

新智元报道 编辑:编辑部 9 月 22 日,2023 年科学突破奖获奖名单公布,奖项分别授予了生命科学、基础物理学、数学领域的 5 个研究项目,共有 11 位科学家获奖。 9 月 22 日,科学领域最赚钱的奖项——科学突破奖,正式开奖! 科学突破奖有「科学界的奥斯卡」之称,表彰在生命科学、基础物理学
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DeepMind用新AI超越自己:提速200倍,所有雅达利游戏上胜过人类

羿阁发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI DeepMind 又对雅达利游戏下手了! 这次,他们最新推出的智能体 MEME,在效果不变的前提下,比两年前的 Agent57 提速了 200 倍! Agent57,是 DeepMind 在 2020 年搞的一个智能体,史上首次在所有 57 个雅达利游戏中
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人类一败涂地!DeepMind再次制霸Atari游戏,比两年前快了200倍

新智元报道 编辑:David DeepMind 又对 Atari 游戏下手了,这回秒的是自己,把两年前的大杀四方的 Atari 57 模型提速了 200 倍! 构建在各种任务中表现良好的「通用智能体」,一开始就是强化学习的重要目标。这个问题一直是大量工作的研究对象,其性能评估经常通过观察 Atari
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DeepMind、牛津研究员合著论文预测:AI很有可能终结人类!

新智元报道 编辑:Aeneas 好困 人工智能会消灭人类吗?最近,牛津大学和谷歌 DeepMind 的研究员发现,真的有可能。 人工智能是否会消灭人类?这是许多科幻电影和小说中讨论过的话题。 在《终结者》中,未来的世界已经由机器人来操控,它们要把人类赶尽杀绝。 在《我,机器人》中,机器人能够自我进化
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从DeepMind实习生升任导师的心路历程:AI梦想源自「打人机」

新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】在 DeepMind 工作是种什么体验? 在 DeepMind 该如何打怪升级,升职加薪,迎娶白富美,走向人生巅峰? 最近 DeepMind 的一位高级研究员 Richard Everett 分享了他从实习生转为导师(mentor)的经历,同时也为有志于加入
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DeepMind发30页长文:我们要给聊天机器人不同的「三观」

新智元报道 编辑:LRS 聊天机器人也得分场合说话! 语言是人类独有的技能,也是我们交流思想、意图和感受等信息的主要方式。 借助 NLP 领域大规模语言模型的东风,AI 研究者在大量文本材料上训练、统计预测和生成文本,开发了许多对话智能体(conversational agents)来和人类进行交流
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DeepMind 又放大招!用大型语言模型实现可信推理,距离模型可解释性又近了一步

可解释性,已经成为当今机器学习研究与开发领域最紧迫的难题之一。尽管目前的大规模语言模型(LM)已经展现出令人印象深刻的问答能力,但其固有的不透明性却导致人们无法理解模型如何得出最终答案,因此用户难以论证答案合理性、也不易发现答案中的潜在错误。 DeepMind 研究团队在最新论文《使用大型语言模型实
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给我1张图,生成30秒视频!

新智元报道 编辑:Joey 桃子 近日,DeepMind 提出了一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 AI 又进阶了? 而且是一张图生成连贯 30 秒视频的那种。 emm....这质量是不是有点太糊了 要知道这只是从单个图像(第一帧)生成的,而且没有任何显示的
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「几何深度学习」从古希腊到AlphaFold,「图神经网络」起源于物理与化学

新智元报道 编辑:LRS 最近大火的「几何深度学习」到底是怎么出现的?创始人 Michael Bronstein 发布系列长文,带你从头开始回忆。 2016 年,牛津大学教授、Twitter 的图机器学习研究负责人 Michael Bronstein 发布了一篇论文,首次引入几何深度学习(Geome
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三十年资深药企人Derek Lowe抨击AlphaFold:媒体夸大,靠结构预测做药「纯属自嗨」

DeepMind 近日公布了 AlphaFold 的最新进展:已预测出超过 100 万个物种的 2.14 亿个蛋白质结构,几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质,再次刷新了我们对它的期待。 AlphaFold 2 横空出世时的热烈场景重现,再次在国内外的社交媒体上引发热议。但作为“圈内人”的生命科学领域研究
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为何AlphaFold不会对新药研制产生革命性影响?

DeepMind 上个月宣布发布所有已知蛋白质的预测结构,它的蛋白质结构数据库 AlphaFold DB 中的数据超过了 2 亿。这一突破是否会对新药研制产生革命性影响? 在多家大型药厂工作过的 Derek Lowe 博士给出了否定答案。他指出 AlphaFold DB 发现的蛋白质结构是知其然而不
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非科班AI小哥火了:他没有ML学位,却拿到DeepMind的offer

衡宇发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI 这两天,DeepMind 研究工程师小哥 Aleksa Gordić的个人经验帖在 Twitter 上火了一把。不到半天时间,点赞达 431。 重点是,这位小哥啥机器学习(ML)学科背景都没有,但在接触 ML 仅 3 年后,顺利入职 DeepMind。 他
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预测2.14亿个蛋白质结构!AlphaFold 新成果再次引爆生命科学界,业内专家却褒贬不一

AlphaFold 蛋白质结构数据库向公众免费开放一年后,上周,它再次刷新了我们对它的期待:已预测出超过 100 万个物种的 2.14 亿个蛋白质结构,几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。 此次数据库更新的蛋白质三维结构涵盖了涵盖了植物、细菌、动物和其他微生物等多类别,并且能通过谷歌云公共数据集下载。
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照亮整个蛋白质宇宙:DeepMind“顺手”放的大招,要一举攻克渐冻人症

文/杜晨 来源/硅星人(ID:guixingren123) 渐冻人症,这个陪伴了传奇物理学家史蒂芬·霍金终生的罕见病,也已经困扰了医生和生物科学家数十年的时间。 而答案可能就在核孔蛋白 (neucleoporins) 上。具体来说,学者们认为渐冻人症和核孔蛋白组成的核孔复合体有着极强的关联,而这个复
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DeepMind再次引爆学术界!可预测超2亿蛋白质结构,全部免费开放!

新智元报道 编辑:拉燕 Aeneas 如願桃子 原标题:地球超 2 亿蛋白质结构全预测,AlphaFold 引爆「蛋白质全宇宙」! 今天,AlphaFold 又让学术界沸腾了。DeepMind 官宣,AlphaFold 可以预测出 2 亿多个蛋白质结构,几乎覆盖了整个「蛋白质宇宙」。 今天 ,Dee

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