近日，DeepMind发布了一篇立场论文，探讨了如何衡量系统的“Agency”属性。论文指出，Agency的测量并非一个全局属性，而是依赖于特定的参考框架。这意味着，判断一个系统是否具有Agency，需要明确其所在的上下文和参考...

在深度学习领域，尤其是在自然语言处理和代码生成任务中，大型语言模型（LLM）发挥着至关重要的作用。近期的研究趋势显示，通过复制和学习各大顶尖代码助手的最佳实践，可以显著提升代码生成模型的性能和准确性。这...

随着人工智能技术的不断进步，音频生成领域正在迎来前所未有的突破。最新的研究成果显示，通过结合LLM和embedding技术，研究人员能够生成更加自然和富有表现力的音频内容。这一进展不仅为音乐创作、声音模拟等应用带...

前Google DeepMind的科学家在Artificial Agency揭示了一种用于视频游戏中动态NPC的AI行为引擎。他们已经筹集到了1600万美元，以提高游戏中的交互性。他们正在与知名的AAA工作室合作，并期待到2025年能够得到广泛的采...

来自DeepMind的分布式低通信（DiLoCo）系统已被Prime Intellect复制。该系统能够实现跨数据中心的训练，同时保持GPU的使用。OpenDiLoCo的核心是其具有高度的可扩展性，可以处理大量的数据处理和分析任务，而不会对硬...

近日，Google DeepMind的研究工程师Neel Nanda发布了一篇关于他在机械可解释性领域最喜欢阅读的论文的文章。他详细列出了各种关于这个主题的精心挑选出的论文，并给出了自己的观点和见解。这一系列论文覆盖了机器学...

Google DeepMind与哈佛大学联合开发了一种虚拟鼠，利用AI神经网络训练，仿效实际鼠的动作和神经模式，以研究负责复杂运动技能的脑电路。这种受生物启发的AI具有将学习的移动技能普及到新环境的能力，为研究脑功能和...

在预训练中，如何积极选择下一批最好的样本是一个挑战性和开放性的问题。DeepMind的这项工作探索了如何只花费10%的浮点运算和硬挖掘负样本，仍然能匹配各种任务的最新技术。在这个过程中，他们采用了一种名为“联合样...