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星期日

  1. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    Hassabis转任DeepMind主席

    2026年8月5日,Demis Hassabis宣布转任Google DeepMind主席兼Alphabet首席科学家。据其本人发布的信息,他将聚焦长期战略与加速科学突破,包括在Isomorphic推进疾病治疗相关工作;Koray Kavukcuoglu将升任Google DeepMind高级副总裁,与Josh Woodward及管理团队一同领导GDM。后续报道称,Google同期对AI部门高管进行调整,Koray Kavukcuoglu出任首席AI架构师、负责Gemini模型;Jeff Dean在任职27年后离职创办Discovery Loop,并带走Sanjay Ghemawat、Quoc Le和Oriol Vinyals三名核心研究员,Google对该公司进行了投资。目前尚无进一步有证据的发展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google DeepMind与A24建立研究合作

    2026年6月22日,Google DeepMind与A24宣布建立首个聚焦研究的合作伙伴关系,将研究实验室与电影制作工作室结合,帮助艺术家开发新工作流与技术。据Google DeepMind发布的信息,双方将围绕多个项目展开长期研发协作,Google同时已对A24进行投资。目前该合作没有进一步的有证据发展,后续进展尚待披露。

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星期三

星期一

星期二

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google.org向五家教育AI组织提供超950万美元资助

    Google.org于2026年11月3日宣布,向五家构建教育AI工具的组织提供超过950万美元资金,用于开发面向教育工作者的AI工具。其中,Fab AI与Google DeepMind、Gates Foundation合作构建开源模型,帮助教师备课并支持早期阅读;Teaching Lab试点Coherence OS,为教师和管理者提供实时支持。其余资金投向纽约市立大学、Krause Center for Innovation和1EdTech Global的相关教育项目。目前尚无后续进展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google在新加坡投入超600万美元研究资助

    Google在新加坡设立研究枢纽,并向新加坡国立大学(NUS)和南洋理工大学(NTU)投入超过600万美元研究资助,覆盖阿尔茨海默病研究、计算效率与区域语言处理、AI安全等方向。其中,NUS获得150万美元AI for Science Google.org Impact Challenge Grant,NTU获得34万美元用于四项AI安全研究,另有75万美元AI for Science Capacity Fund Grant。Google.org与Google DeepMind还向INSEAD新加坡Thrive Lab提供300万美元。目前尚无后续进展披露。

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星期三

  1. 事件20 条新闻 · 4 个事实

    Google发布世界模型Genie 4

    2026年10月27日,Google DeepMind发布世界模型Genie 4,主打实时交互模拟,并首次在该系列中引入原生音频。官方介绍称,该模型基于Gemini家族能力,Gemini Omni负责让模拟贴合真实世界的外观与行为,其他Gemini模型提供维持模拟连贯性所需的复杂推理;用户可用自然语言实时操控场景,每个世界还会即时生成环境音、音乐和交互对话。次日,Google DeepMind进一步说明,Gemini 3.8 Flash在循环中拆解目标、检查画面以维持多步事件的因果连贯,Gemini 4 Argon也已用于与Gemini Robotics联合模拟任务;官方称其仍属早期实验模型,长时运行下物体恒常性与复杂物理交互仍会漂移,生成内容均带SynthID水印,目前先向可信测试者开放预览。10月28日,Ethan Mollick发帖称Genie 4能运行DOOM,并实测其边生成边产出游戏式环境,表示体验并不完美。10月29日,Peter Yang用Genie 4实时构建5个世界,认为世界模型是LLM之后AI的下一个大方向。

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星期五

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Nathan Lambert批评Gemini模型未公开可用却公布分数

    2026年10月29日,Nathan Lambert公开批评Google DeepMind的Gemini模型:他表示每次想试用该模型时都无法公开获取,并认为如果外界用不上,就不必公布跑分成绩。目前该批评仅见于其本人发布的文章,尚无Google DeepMind的回应或其他后续发展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    浙江大学数学高等研究院与之江实验室发起未来数学计划

    2026年10月30日,科学网刊发对谈报道,提及浙江大学数学高等研究院与之江实验室共同发起未来数学计划。报道称,该计划围绕数学基础模型、形式化验证、AI数学机理和跨学科赋能四方面展开。中国科学院院士励建书在报道中表示,AI可能改变数学研究范式,并指出数学为AI做得远远不够;中国工程院院士王坚认为,AI的推理能力目前主要来自代码,从数学数据中学到更深推理将带来更大增益。报道还提到,谷歌DeepMind的AI智能体今年5月解决9个此前未解的厄多斯问题并攻克44个开放数学猜想,OpenAI近日在GitHub公开722篇由内部AI模型生成的数学手稿,陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联名发表公开信警告AI与数学出现严重错位。目前该计划尚无进一步进展披露。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Google在新加坡设立AI研究枢纽

    Google于2026年10月29日宣布在新加坡设立Google Research研究枢纽,并与新加坡卫生部合作,将前沿AI部署到该国医疗系统。该枢纽聚焦基础AI模型,同时与新加坡国立大学、南洋理工大学合作培养科研人才。Google.org与Google DeepMind向Philanthropy Asia Alliance的Health for Human Potential Coalition投入700万美元,其中100万美元用于PathGen疾病检测平台。Google DeepMind还将与国立大学医学组织评估AI临床助手工具,Google Cloud与NHG Health合作开展群体健康项目。

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星期六

  1. 事件5 条新闻 · 1 个事实

    英国宣布设立国家AI生物安全实验室

    英国宣布设立国家AI生物安全实验室(AIBL)。据2026年10月24日报道,该实验室定位为独立的非营利机构,由政府出资1亿英镑,OpenAI和Anthropic合计承诺最高2亿英镑,整体规模最高3亿英镑。初期聚焦新兴生物威胁的早期检测以及疫苗和治疗手段的加速研发。OpenAI将提供1亿英镑算力与模型额度,并通过Rosalind Biodefense计划开放模型访问;Anthropic提供最高1亿英镑模型额度与技术支持;Google DeepMind和Basecamp Research参与研究合作。后续报道同样提到政府斥资1亿英镑、OpenAI与Anthropic提供价值最高2亿英镑的模型调用额度,并称Google DeepMind与Basecamp Research参与合作。目前尚无进一步有证据的发展。

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  2. 事实所属事件

    Pichai解释Hassabis退任与Dean离职

    2026年10月24日,有报道转述Sundar Pichai对Demis Hassabis卸任DeepMind负责人、Jeff Dean离开Google的解释。Pichai称这是人员长期投入后的自然演变,并提到Jeff Dean将去做Discovery Loop。他还表示,前沿模型开发已成为从数据、算力到算法和团队管理的高强度规模化工作;Hassabis希望把更多时间投入安全推进前沿以及用AGI解决其他问题,AlphaFold和Isomorphic是这类应用的例子。目前该说法来自Alex Heath的转述,尚无更多独立来源或官方材料补充。

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星期日

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Pichai解释Hassabis退任与Dean离职

    2026年10月24日,有报道转述Sundar Pichai对Demis Hassabis卸任DeepMind负责人、Jeff Dean离开Google的解释。Pichai称这是人员长期投入后的自然演变,并提到Jeff Dean将去做Discovery Loop。他还表示,前沿模型开发已成为从数据、算力到算法和团队管理的高强度规模化工作;Hassabis希望把更多时间投入安全推进前沿以及用AGI解决其他问题,AlphaFold和Isomorphic是这类应用的例子。目前该说法来自Alex Heath的转述,尚无更多独立来源或官方材料补充。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Sundar称Google坚定投入前沿技术

    2026年10月21日,谷歌高管Josh Woodward在社交平台发帖,转述谷歌CEO Sundar Pichai的表态:谷歌“如此坚定地要站在前沿,这已刻在我们的DNA里”,并号召大家加入共建。该帖同时引用了Alex Kantrowitz对Pichai的访谈,访谈话题涵盖谷歌的前沿AI战略、递归自我改进、DeepMind算力需求与Google Cloud利润的平衡等。目前该表态由单一转述来源披露,尚无更多独立证据或后续进展。

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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Gray Swan推出改版Arena红队测试平台

    Gray Swan于2026年10月20日推出重新设计的Arena红队测试平台。据Fortune AI报道,参赛者通过诱骗AI模型突破护栏争夺奖金,新平台新增针对间接提示注入的沙箱测试环境,并提供面向新手的挑战、培训证书,以及为表现优异者开放进入Gray Swan红队社区参与真实测试的通道。报道还称,Gray Swan为Anthropic、OpenAI和Google DeepMind等前沿实验室做发布前压力测试,其Arena社区规模约15,000人。目前尚无后续发展事实。

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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Metis Reasoning在伦敦成立,主打算力高效AI路线

    2026年10月20日,伦敦AI公司Metis Reasoning正式成立并启动,主打算力高效推理路线,寻求区别于Anthropic和OpenAI前沿模型的方向。据Tech.eu报道,该公司由前Google DeepMind研究负责人、AlphaGo共同创造者Thore Graepel联合创办,团队共12人,涵盖研究者、数学家、机器人专家和技术创业者。公司认为LLM在推理上存在根本局限、结果难以验证且缺乏审计轨迹,称其方法更可验证、更稳健也更安全,并称已在前沿推理问题上以远低于前沿模型的成本取得一些积极结果。报道称其初期融资据信为数千万美元,但Metis尚未公布首个AI模型的发布时间。

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星期四

  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Hassabis将AGI时间线缩短至两到三年

    Google DeepMind 创始人、诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 提出判断,认为通用人工智能(AGI)可能在未来两到三年内到来。他今年早些时候给出的估计是三到五年。Hassabis 把 AGI 定义为一个能匹配人脑完整认知范围的系统,并以“爱因斯坦测试”作为判断标准,即一个只用 1901 年前知识训练的系统能否复现爱因斯坦 1905 年的论文。另有报道称,他在《华尔街日报》专访中把时间线缩短到未来 2 到 3 年,并提到此前预期从 5 到 10 年、5 年内到 2030 年不等。目前没有更多经事实证据确认的后续发展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Sundar Pichai谈Argon、前沿与个人智能体计划

    2026年10月21日,Alex Heath 预告 Sundar Pichai 将于次日做客 Sources 节目。10月22日,Pichai 发帖表示,他已与 Alex Heath 坐下来聊了 Argon、前沿模型以及 Google 的个人智能体计划;被引用的访谈内容涉及 Gemini 4 Argon 发布后的早期反响、模型仍需改进之处、DeepMind 领导层变动,以及 Google 在个人智能体竞赛中的应对。同日另有报道称,Pichai 在 Sources Podcast 对谈中确认,Google 的研究结果已显示 Gemini 5 将比 Argon 有大幅提升,并表示这一内部判断是他目前愿意在算力上大举投入的主要原因之一。

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星期三

  1. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    Andreessen Horowitz领投Eka Robotics A轮融资

    2026年10月20日,Andreessen Horowitz(a16z)领投Eka Robotics的A轮融资。据TechCrunch AI当日报道,Eka Robotics完成1.5亿美元A轮融资,由a16z和F-Prime领投,投后估值14.5亿美元;该公司由MIT教授Pulkit Agrawal与前Google DeepMind研究员Tuomas Haarnoja创立,其视觉-力觉-动作模型配合力传感器夹爪,每小时可抓取约1500个1 kg以内物体,成功率超过95%,夹爪成本低于1000美元、额定500万次循环,目前正与工业客户进行抓取放置和线缆操作的试点。次日智东西报道同样称本轮融资1.5亿美元、投后估值约14.5亿美元,由a16z和F-Prime联合领投,Samsung Next等跟投,并称公司成立于2025年、正与多家工业客户开展试点合作。目前尚无本轮融资完成后的进一步进展。

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  2. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    Nick Cammarata发文提出LLM可能远比此前认为的易于理解

    2026年10月20日,Goodfire研究员Nick Cammarata发布一篇26,000字博文,提出大型语言模型可能远比此前认为的更容易被理解、监控和控制。他以Inception v1中同时响应猫和汽车的神经元为例,认为这些神经元共享V形特征,而非无规律纠缠。斯坦福的Chris Potts认为这仍只是猜想;Google DeepMind的Neel Nanda与Alignment Research Center的Jacob Hilton也指出,神经元只是更大谜题的一部分,研究者对顶级LLM内部机制的了解不足0.01%。Cammarata表示,团队已开始研究现代LLM,将很快公布技术结果。目前该说法仍处于争论之中,尚无后续技术结果公布。

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