跳到正文
#DeepMind
7月17日周五
7月16日周四
  1. TechCrunch：AI60

    前 DeepMind 研究员 Andrew Dai 创办视觉 AI 公司 Elorian，以 3 亿美元估值完成 5500 万美元种子轮融资

    前 Google DeepMind 研究员 Andrew Dai 创立视觉 AI 公司 Elorian，在离开谷歌数月后以 3 亿美元估值完成 5500 万美元种子轮融资。Dai 认为视觉理解与推理是 AI 进展最不均衡的领域，Elorian 的目标是构建迈向视觉 AGI 的模型。他优先选择英伟达和 Menlo Ventures 等战略投资者，而非出价更高的投资方。

  2. Google DeepMind：Blog45

    Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物弹性联合方案：用 AI 预防、检测和应对疫情

    Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布生物弹性联合方案，通过防止模型滥用、利用 AlphaFold 和 IsoDDE 等技术加速疫苗与药物设计，以及借助 AlphaEvolve 优化病原体监测，在预防、检测和响应三个领域推进生物安全。过去 12 个月，团队已与 15 个以上政府及生物安全组织建立合作，并探索将 SynthID 水印技术应用于 DNA 合成筛查。

  3. IT之家·人工智能49

    因谷歌与美国国防部达成AI合作，DeepMind研究员Alex Turner辞职

    谷歌DeepMind研究科学家Alex Turner因公司与美国国防部签署AI合作协议，于今年6月辞职。Turner曾提出军事AI应用框架，要求确保人类控制目标识别与打击系统，但未获采纳。谷歌约600名员工此前签署请愿书反对该协议，公司则坚持AI不应用于缺乏人工监督的自主武器系统。

7月15日周三
  1. IT之家·人工智能50

    诺奖得主哈萨比斯预言：AGI 影响将是工业革命 10 倍，提议设立“前沿 AI 标准机构”进行 30 天预审

    DeepMind 联合创始人、诺奖得主哈萨比斯发文称，AGI 可能在几年内实现，其影响规模将是工业革命的 10 倍，且以 10 倍速度展开。他提议美国设立类似 FINRA 的“前沿 AI 标准机构”，要求前沿实验室在发布模型前自愿接受最多 30 天的预审，并逐步将评估正式化，未通过评估的模型不得在美国市场部署。该框架适用于所有达到基准门槛的“前沿级”模型，无论开源还是闭源。

  2. IT之家·人工智能49

    谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯警告：AGI 可能几年内到来，人类需抓紧窗口期确保安全

    谷歌 DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯在 X 平台发文警告，AGI 可能再过短短几年便会出现，人类仍有一个“宝贵的时间窗口”可以采取行动。他建议成立一个由美国牵头的国际联盟，在最先进的 AI 模型公开发布前开展安全审查，并提议 AI 标准机构可借鉴美国金融业监管局的模式、由行业提供资金。哈萨比斯强调，留给人类采取行动的时间已经十分有限，现在共同作出的选择将决定文明下一阶段的发展方向。

  3. TechCrunch：AI60

    DeepMind CEO 提议参照 FINRA 模式设立独立标准机构监管前沿模型发布

    Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在 X 平台发文，提议参照美国金融业监管局（FINRA）模式，建立一个独立的标准机构来监管前沿模型发布。该机构将在模型发布前最多 30 天进行审查，评估协议有效后可要求前沿模型必须通过测试才能在美国市场部署。该提案旨在取代此前美国政府针对 Anthropic 的 Mythos 和 OpenAI 的 Sol 进行的临时审查——后者因缺乏技术专业性和决策不透明而受到批评。新机构将由美国政府支持、AI 行业资助并独立运营，人员包括开源代表和行业技术专家，并可外包评估给专业 AI 安全组织。白宫 AI 顾问 Sriram Krishnan 近期已排除在行政分支内设立 AI 监管机构的可能性。

7月14日周二
  1. IT之家·人工智能62

    谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯呼吁美国牵头建立全球 AI 监管机构

    谷歌 DeepMind 创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯认为美国政府应成立全球 AI 监督机构，以便在前沿 AI 模型发生险情时踩下“刹车”。哈萨比斯建议该机构参考美国金融业监管局（FINRA），汇聚独立专家和开源社区代表，在前沿模型发布前进行安全评估，或在某款模型风险过高时协调行业放缓发布节奏。他已在过去几个月于美国政府、其他 AI 实验室和欧洲官员之间奔走，希望该机构能在今年年底前投入运作。

  2. Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust48

    Demis Hassabis 支持 AI 预飞安全测试

    DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 公开支持对 AI 系统实施“预飞安全测试”（preflight safety testing），即在部署前进行类似航空业的安全检查。这一立场与当前业界对 AI 安全监管的讨论相呼应，强调在模型发布前通过严格测试来降低潜在风险。Hassabis 的背书为推进 AI 安全标准化提供了重要行业支持。

  3. The Decoder：AI News73

    Google DeepMind CEO Hassabis 提出先进AI治理框架

    Google DeepMind CEO Demis Hassabis 发布了一份先进AI治理框架提案。他认为通用人工智能（AGI）可能仅需数年即可实现，其影响将是工业革命的十倍且速度更快。Hassabis提议在美国建立类似金融监管机构FINRA的新标准机构，为前沿模型制定评估协议，初期自愿参与，后期强制执行。该机构由行业资助，使用定期更新的基准测试，必要时可协调放缓开发进度，但非前沿模型不受此限。Hassabis强调，面对高度不确定性和巨大风险，“谨慎乐观”是明智策略。

  4. The Verge：AI60

    Google DeepMind CEO Demis Hassabis 呼吁建立以美国为首的全球 AI 监管机构

    Google DeepMind 首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 在博客文章中呼吁建立全球 AI 监管机构，该机构应有权在前沿模型变得过于危险时“踩刹车”。Hassabis 认为美国凭借其经济和技术地位最适合主导这一倡议并制定全球标准。该组织可类似于美国金融业监管局，由顶尖独立专家和开源社区代表组成，有权在模型发布前进行评估并协调应对措施。

  5. Demis Hassabis68

    Google DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 发文称，AGI 可能仅需数年即可实现，其影响将达工业革命的10倍且速度更快。他指出，前沿模型在网络安全、核与生物风险方面已构成挑战，未来需对日益智能体化、递归自我改进的系统建立稳健防护。Hassabis 呼吁美国率先建立类似 FINRA 的前沿AI标准机构，采用联邦监督下的公私合作或自律组织模式，由独立技术专家和开源代表组成董事会，资金主要来自行业以吸引顶尖人才和算力。他强调，当前商业与地缘竞赛导致技术进步快于理解，需以谨慎乐观态度推进公共政策，兼顾创新与安全。

    推荐理由：Demis Hassabis 亲自下场提出一个具体的 AGI 监管框架，用 FINRA 模式构建标准组织，这比泛泛呼吁更有行动感，政策讨论里少见的可操作方案。

7月11日周六
  1. Google DeepMind44

    Google DeepMind 最新播客中，主持人 @fryrsquared 与 @NeelNanda5 探讨了可解释性——逆向工程神经网络学习与思维的科学。核心话题包括：模型链式推理（chain of thought）如同草稿纸，可窥见其推理过程；机制可解释性（mechanistic interpretability）；链式推理监控；可解释性技术；模型安全审计；以及可解释性研究的未来方向。播客提供了完整时间戳。

  2. Google AI42

    Google AI 发布 Project Genie 研究原型，利用 Google Maps 街景数据作为基础，用户仅需文本提示或真实地点即可生成并探索交互式 360 度虚拟环境。该工具解决“空白空间”问题，通过街景数据真实生成所选位置的 360 度视图。Genie 生成的世界基于世界描述和用户操作逐帧创建，更动态丰富，通过预测后续帧模拟跨海或登顶等体验，标志着交互媒体和模拟管线的重大转变。

7月6日周一
  2. Rohan Paul46

    Google DeepMind新论文《From AGI to ASI》提出AGI向ASI过渡的四条技术路径：持续扩展计算、模型规模、数据和测试时推理；超越Transformer的算法范式转变；递归自我改进（AI加速AI研发）；多智能体集体智能（专业化智能体协调成超人群体）。扩展可能遇到数据、算力、能源瓶颈或边际收益递减；递归改进最不确定（需真实世界测试、稀缺硬件或新想法）；多智能体集体智能可能被低估——数字工作者社会通过专业化、速度和协调可超越单个卓越模型。ASI可能不是单一突发事件，而是AI助力的加速变化链。

7月1日周三
  1. TechCrunch：AI64

    前DeepMind三人组将扑克AI强化学习技术用于量化交易，EquiLibre估值5亿美元

    三位前DeepMind研究员将曾击败人类扑克选手的强化学习技术应用于量化交易。其创立的AI实验室EquiLibre Technologies完成由Creandum领投的A轮融资（金额未披露），估值达5亿美元。算法自2025年起在加密货币市场部署，现已扩展至标普500和纳斯达克，日交易量达数十亿美元，且自成立以来保持“零亏损月份”纪录。合作方为量化机构Tower Research Capital。团队现有25人，设在布拉格，下一步计划扩建计算基础设施。

  2. Ars Technica：AI69

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 图像生成模型

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（正式名 Gemini 3.1 Flash Lite Image），默认低思考模式下约4秒生成一张图像，标准 Nano Banana 需约20秒。API 价格为每1000张图像 $0.034，输入 token $0.25/1M，输出 token $1.50/1M，是 Nano Banana 2 的一半，输出成本为 Nano Banana Pro 的八分之一。用户 Arena.ai Elo 评分接近非 Lite 版本，但在文本处理、小字和角色一致性上较弱。所有输出图像均带有 SynthID 水印。即日起可通过 Google AI Studio、API 及 Gemini（选择 Flash-Lite 选项）使用。

6月25日周四
  1. Google DeepMind：Blog70

    Gemini 3.5 Flash 引入 computer use 功能

    Google DeepMind 宣布，computer use 现作为内置工具集成于 Gemini 3.5 Flash，开发者可构建跨浏览器、移动端和桌面的智能体，实现视觉感知、推理与操作。此前该功能仅以独立模型形式存在于 Gemini 2.5。3.5 Flash 已支持函数调用及 Search、Maps 等内置工具，新增的 computer use 可提升持续软件测试和跨专业应用知识工作等长周期企业自动化任务的性能。安全方面采用针对性对抗训练，并可选配两项企业防护系统：要求用户确认敏感操作，以及在检测到间接 prompt 注入时自动停止任务。可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用。

    推荐理由：把 computer use 能力塞进轻量级的 Flash 模型，意味着在浏览器里跑视觉 agent 的成本会大幅降低，做企业自动化的团队可以立即试起来，安全措施也给了落地信心。

6月24日周三
  2. IT之家·人工智能48

    DeepMind CEO 哈萨比斯回应“谷歌 AI 人才流失”：数据、硬件、算力仍是招聘王牌

    谷歌 DeepMind 首席执行官戴密斯·哈萨比斯在戛纳国际创意节受访时反驳了“谷歌 AI 人才流失”的说法，强调谷歌仍能吸引顶尖研究人才。他指出，谷歌拥有庞大数据生态、整合硬件体系和大规模计算资源，尤其是定制 TPU 集群对训练下一代前沿模型的研究员极具吸引力。报道还提及现代生成式 AI 关键人物诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer），其参与署名的 2017 年谷歌论文《Attention is All You Need》奠定了当前主流大语言模型的基础。

6月23日周二
  1. IT之家·人工智能59

    谷歌 DeepMind 向独立制片公司 A24 注资 7500 万美元，共同研发影视 AI 工具

    6 月 23 日，谷歌 DeepMind 宣布向独立电影制片公司 A24 注资 7500 万美元（约合 5.09 亿元人民币），双方将联合研发影视制作人工智能工具。DeepMind 称此为“业内首创”合作模式，将吸纳顶尖创作者的专业指导。A24 曾出品《瞬息全宇宙》等影片，近期与提莫西·查拉梅、安妮·海瑟薇等艺人合作。DeepMind 联合创始人德米斯·哈萨比斯表示，与创作者直接协作是开发赋能工具的最佳途径。

  2. TechCrunch：AI70

    Google DeepMind 7500 万美元投资 A24，合作开发电影 AI 工具

    Google DeepMind 宣布向独立电影制片厂 A24 投资 7500 万美元（据《华尔街日报》），双方将合作开发电影制作 AI 工具。A24 出品过《万事俱备》《后室》等影片。Google DeepMind CEO Demis Hassabis 称，希望通过与艺术家直接合作，打造支持创意表达的 AI 功能。此举是好莱坞最新一次科技公司与电影 AI 联手，此前 Netflix 已收购 Ben Affleck 的 AI 工具公司 Interpositive，亚马逊 MGM 工作室也在去年设立了影视 AI 部门。

    推荐理由：Google DeepMind 首次在影视内容创作上投入 7500 万美元，与 A24 合作开发 AI 工具，这标志着顶尖 AI 实验室开始直接渗透好莱坞核心创意流程，做文娱 AI 工具的人和关注产业交叉点的人应该留意。

6月22日周一
  2. Google DeepMind：Blog47

    Google DeepMind 与 A24 宣布首次研究合作伙伴关系

    Google DeepMind 与电影制作工作室 A24 达成一项首次研究合作，旨在帮助艺术家开发新工作流程和技术。合作将 DeepMind 的 AI 创新直接嵌入创作过程，由 A24 及其电影人塑造新技术以服务其愿景并扩展叙事可能性，同时为 DeepMind 提供来自顶尖艺术家的反馈与指导。此外，Google 已对 A24 进行投资。双方研究人员将共同测试、迭代和构建，以拓展未来娱乐的可能性。

6月21日周日
  1. TechCrunch：AI65

    诺贝尔奖得主John Jumper离开DeepMind加入竞争对手Anthropic

    诺贝尔化学奖得主John Jumper宣布离开Google DeepMind，加入竞争对手Anthropic。他在DeepMind工作近9年，曾领导AlphaFold团队，该团队因蛋白质结构预测模型获2024年诺贝尔奖。据Bloomberg报道，Jumper还参与谷歌编程工具开发。此外，Character AI联合创始人Noam Shazeer本周也离开DeepMind，转而加入OpenAI。

6月20日周六
  1. IT之家·人工智能71

    2024 诺贝尔化学奖得主詹珀离开谷歌 DeepMind，加入 Anthropic

    2024 年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold 团队负责人约翰·詹珀在谷歌 DeepMind 工作近 9 年后离职，加入 Anthropic。他因开发 AlphaFold 系统与 CEO 哈萨比斯共同获奖，AlphaFold 利用深度学习大幅提升蛋白质结构预测准确率。近期谷歌 DeepMind 还发生另两起高管离职：Gemini 模型联合负责人诺姆·沙泽尔加入 OpenAI；AlphaGo 领军人物大卫·西尔弗离职创办专注于世界模型与强化学习的初创公司，并完成 10 亿美元种子轮融资。

  2. Rohan Paul73

    AlphaFold核心科学家John Jumper在DeepMind工作近9年后宣布离职，加入Anthropic。他曾领导AlphaFold团队，并与Demis Hassabis共同获得诺贝尔奖。就在前一天，Google DeepMind还失去了Gemini联合负责人、Character.AI创始人及"Attention Is All You Need"合著者Noam Shazeer，后者加入了OpenAI。

    引用John Jumper@JohnJumperSci

    一点消息：将近 9 年之后，我决定离开 Google DeepMind，加入 Anthropic（在休息一段时间充电之后）。我非常感激在 GDM 的时光。@demishassabis 在我博士毕业仅六个月后就让我领导 AlphaFold 团队，这真是一次冒险的信任，而整个 GDM 团队教会了我太多关于如何做出伟大科学的东西。GDM 是一个特别的地方，我仍然会很期待听到他们接下来发现的了不起的事情。

  3. The Decoder：AI News63

    诺贝尔奖得主John Jumper离开Google Deepmind加入Anthropic

    诺贝尔化学奖得主、AlphaFold团队负责人John Jumper在任职近9年后离开Google Deepmind，加入Anthropic。Jumper与Deepmind CEO Demis Hassabis因开发AlphaFold共同获得2024年诺贝尔化学奖，Hassabis感谢二人的“非凡合作”。此前不久，Gemini联合负责人Noam Shazeer已离职加入OpenAI。几周内，Anthropic与OpenAI挖走谷歌两位核心研究者。Deepmind此前还失去了AlphaGo与AlphaZero负责人David Silver，他创办了专注于世界模型和强化学习的初创公司。另有内部传言称，计划6月底发布的Gemini 3.5 Pro可能无法与Anthropic和OpenAI的最新模型竞争。

6月19日周五
  1. The Decoder：AI News63

    Google Deepmind 发布 AI 控制路线图：将 AI 智能体视为内部威胁，基于行为逐步授权

    Google Deepmind 发布“AI 控制路线图”，将内部 AI 智能体视为潜在内部威胁，类比驾驶教练的双重控制，基于已验证行为逐步授予权限。框架融合 MITRE ATT&CK 网络安全框架，通过可信 AI 监督系统监控活跃智能体推理与行动，预防系统在危害发生前阻断。在 100 万个编码任务测试中，发现大多数问题源于过度执行用户指令而非恶意意图。监控已作为 Gemini Spark 智能体的实时监控运行，可捕捉意外数据删除。安全措施划分为四个检测级别（D1–D4）和三个响应级别（R1–R3）。Deepmind 另发布政策论文《AI 智能体安全三层架构》，覆盖单体、多智能体及生态系统，警告全球安全标准窗口期正在关闭。

6月18日周四
  1. Google DeepMind：Blog65

    保障AI智能体的未来安全

    Google DeepMind发布AI Control Roadmap，这是一套针对内部先进AI智能体的系统级安全框架。该框架在传统模型对齐之上增加防线，假设AI智能体可能不对齐，通过威胁建模、沙箱隔离、端点安全、提示注入防御以及基于已验证行为逐步授予权限的机制建立信任。据估算，到2030年仅美国市场AI智能体就能创造2.9万亿美元经济价值。

    推荐理由：DeepMind 首次系统性地公开了内部 AI 代理安全控制路线图，把代理当潜在「内鬼」来防的思路很务实，分析了 100 万个任务轨迹的监控实践尤其值得做 Agent 安全的人细看。

6月15日周一
  1. TechCrunch：AI66

    Loft Orbital卫星首次在轨使用视觉语言模型自主识别目标

    今年四月，Loft Orbital的Yam-9卫星在轨首次完成自主目标识别——无需地面分析师干预。卫星搭载NASA JPL开发的NAVI-Orbital软件包和Google DeepMind的Gemma 3视觉语言模型，配合Nvidia Jetson Orin AGX GPU运行。模型可根据自然语言查询分类传感器数据，例如识别城乡交界或铁路枢纽周边基础设施。这一里程碑证明VLM可在资源受限的太空边缘设备上执行数据预处理，减少下行数据量。Loft Orbital AI负责人表示，该技术为“太空全天候巡逻”铺平道路，计划部署50–100颗类似卫星实现全球实时覆盖。

6月11日周四
  1. Google DeepMind：Blog60

    Google DeepMind 宣布投入 1000 万美元资助多智能体AI安全研究

    Google DeepMind 与合作伙伴共同发起一项 1000 万美元的资金征集，专门用于多智能体 AI 安全方向的研究。

    推荐理由：DeepMind 联合 Schmidt Sciences 等发起千万美元级多智能体安全研究资助，标志着对大规模 agent 交互中深层风险的正式关注，做 agent 安全的人可重点关注。

6月10日周三
  1. IT之家·人工智能70

    谷歌 DeepMind 经济学家伊马斯：尚未发现 AI 造成岗位流失的证据，跟风裁员恐适得其反

    谷歌 DeepMind AGI 经济学负责人亚历克斯·伊马斯表示，目前没有看到白领岗位因 AI 大规模消失的证据。他强调，若企业因“不裁员就等于 AI 转型慢”的叙事而跟风裁员，可能适得其反。伊马斯认为，AI 更多是接手部分任务、提升生产力，让员工专注机器无法完成的工作，岗位冲击尚未真正出现。

    推荐理由：来自AI核心阵营的经济学家说‘还没证据’，这本身就值得每个担心被AI替代的人看一眼，那种‘没裁员就是落后’的FOMO叙事可能更危险。

6月9日周二
6月8日周一
  1. Rohan Paul67

    Google DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 在新采访中表示，社会需要意识到我们没有多少时间准备了，人类正站在奇点的山麓。他认为 AGI 可能只需几年，大约 2030 年（±1 年）就能实现。推文作者评论指出，真正的颠覆不在于 AGI 何时精准到达，而在于机构能否适应——后 AGI 世界技术变化远快于人类系统响应速度，学校、公司、政府均未做好准备。若 AGI 按前沿实验室时间线到来，这一滞后将压缩成危险鸿沟。

6月7日周日