Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解决数十个开放数学问题并获同行评审
Google DeepMind 的新研究发表于 Science,其 AlphaProof Nexus 自主解决了 353 个 Erdős 开放问题中的九个,其中两个已悬置 56 年,团队在论文发表前已在线公开这些解法。
推荐理由:在 AI 数学证明争议中,这篇论文展示了经同行评审的路径,读者可对比其与 OpenAI 做法的差异。
Google DeepMind 的新研究发表于 Science,其 AlphaProof Nexus 自主解决了 353 个 Erdős 开放问题中的九个,其中两个已悬置 56 年,团队在论文发表前已在线公开这些解法。
推荐理由:在 AI 数学证明争议中,这篇论文展示了经同行评审的路径,读者可对比其与 OpenAI 做法的差异。
研究团队用 Ataraxos 系统在军棋(Stratego)中击败史上最强选手 Niemeijer,有效胜率达 85%,这是人类在主要竞技桌游中最后的优势领域之一。
推荐理由:对比 Ataraxos 与 DeepMind DeepNash 的算力与成本差距,展示不完全信息博弈中强化学习的新路径。
Google DeepMind 发表论文,让 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主 LLM 智能体协作求解 71 道数学题,并提供公共公告板、私信和共享知识库三种协作渠道。
Google DeepMind 发布关于 AI 有害操纵的研究结果,称建成首个经实证验证的工具,用于在真实场景中测量此类操纵。研究覆盖英国、美国、印度共 9 项实验、超过 1 万名参与者,聚焦金融和健康等高风险场景,发现 AI 在健康话题上的有害操纵效果最弱,一个领域的成功无法预测另一个领域。
Google DeepMind 发布论文《Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Taxonomy》,提出包含感知、生成、注意力、学习、记忆、推理、元认知、执行功能、问题解决、社会认知 10 项认知能力的分类体系,并配套三阶段评估协议,将 AI 表现对照人类基线分布。
密歇根州立大学 Berkley Walker 团队借助 AlphaFold 预测光合作用关键酶 GLYK 的三维结构,发现植物版 GLYK 的三个柔性 loop 在高温下失稳。研究人员用嗜热藻类 GLYK 中更刚性的 loop 替换这些不稳定区域,构建的杂合酶中有一个在高达 65 °C 下仍保持稳定。
Google DeepMind 发布案例,密苏里大学的研究者借助 AlphaFold 生成原子级结构预测,再与冷冻电镜图像数据对照修正,解析出“坏胆固醇”关键蛋白 apoB100 的结构。
推荐理由:AlphaFold 与冷冻电镜结合解析 apoB100 结构,读者可了解蛋白质结构预测在疾病研究中的实际作用路径。
Google DeepMind 发布 SIMA 2,通过将 Gemini 模型作为智能体核心,使其从单纯执行指令升级为能在虚拟 3D 世界中推理目标、与用户对话并自我改进的游戏伙伴。
Google DeepMind 在 Nature 发表新论文,提出一种三步对齐方法,用认知科学的"odd-one-out"任务发现视觉模型常依赖背景色、纹理等表层特征,与人类判断系统性错位。团队以 SigLIP-SO400M 为基座训练适配器作为"教师",生成含百万张图像、数百万条类人判断的 AligNet 数据集,再微调其他模型,使其内部表征按人类概念层级重新组织,从而提升鲁棒性与泛化能力。