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谷歌DeepMind 掌门人：AGI 的下半场，不能只信奉“大力出奇迹”
Google DeepMind的Demis Hassabis在最新访谈中抛出了一个颠覆性观点：单纯依赖算力扩张无法实现真正的AGI。这位兼具游戏设计天才与神经科学背景的AI先驱，正在推动一场从语言模型到世界模型的范式革命。本文将深度解析DeepMind如何用Genie+Sima组合拳突破LLM局限，以及他们对核聚变、量子计算等硬科技的终极布局。
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打破“超级大脑”神话：DeepMind报告揭露AGI的真实形态——为什么未来是“智能体公司”的天下？
Google DeepMind的最新报告颠覆了我们对AGI的传统认知——未来的通用人工智能将不再是孤立的‘全能神’，而是由无数专业AI智能体组成的‘超级公司’。这种‘拼布式AGI’通过专业分工和智能协作，不仅解决了单体模型的成本与效率困境，更催生了一个全新的‘智能体经济’。本文将深度解析这种范式转移背后的商业逻辑、技术架构和社会治理挑战，揭示AI行业从‘模型竞赛’迈向‘制度设计’的关键转折。
DeepMind掌门人万字详解通往AGI之路
DeepMind 掌门人哈萨比斯勾勒出通往 AGI 的现实路径 —— 一半靠模型规模扩展，一半靠科学突破。从世界模型、智能体研发到核聚变探索，他直言当前 AI 存在锯齿状智能、幻觉等短板，同时警示商业化风险，为 AGI 发展指明方向。
AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
DeepMind 发布 AlphaEvolve：用进化算法+自研 evaluator，让 AI 像生物一样自我迭代。陶哲轩一周内两破 18 年纪录，谷歌训练 infra 提速 23%。关键不在模型多强，而在人类如何造“裁判”——一旦 evaluator 够准，AI 就能无限逼近最优解。
突破300年数学难题！陶哲轩出题，DeepMind通用科学AI智能体一夜屠龙
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DeepMind的新研究：人类最后的自留地失守了？
从周围环境中获取生活经验的本事，某种意义上可以说是人类在AI面前的最后一块自留地，但现在，这块自留地似乎也有可能要失守了，最近，DeepMind的研究成果发现，一个从未使用过任何预先收集的人类数据的智能体，可以从零开始学习周遭的模拟环境，并习得人类行为。
