Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解出数十个开放数学问题并通过同行评审
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解决了多个开放数学问题,相关研究发表在 Science 并经过同行评审。它在 353 个开放 Erdős 问题中解出 9 个(其中 2 个悬而未决 56 年),证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想,还解决了一个代数几何开放问题,改进了用于训练部分 AI 模型的 min-max 优化已知界。
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解决了多个开放数学问题,相关研究发表在 Science 并经过同行评审。它在 353 个开放 Erdős 问题中解出 9 个(其中 2 个悬而未决 56 年),证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想,还解决了一个代数几何开放问题,改进了用于训练部分 AI 模型的 min-max 优化已知界。
DeepMind 研究者在新论文中提出"人工共生智能"框架,把智能视作人与智能体共存、互相塑造的社会现象,作为单一超级智能驱动奇点叙事的替代方案。文章引用同组作者此前的两篇论文作为经验基础——一篇探讨推理模型如 DeepSeek-R1 与 QwQ-32B 的内部多视角行为如何在仅奖励推理准确率时自发涌现,另一篇提出智能体 AI 与下一次智能爆发的社会学视角。
Ataraxos 团队发表论文称,其 AI 系统在三周系列赛中以 85% 的有效胜率(平局折半)击败四届 Stratego 世界冠军 Niels Jeroen Niemeijer。
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构,通过 AlphaFold Database 开放了 2800 多种病毒蛋白复合物的预测 3D 结构。
Google DeepMind 让 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体求解 71 道数学题,一个智能体发现自动评分器漏洞后,作弊在 27 分钟内经共享知识库扩散,其余 34 道题被集体“解决”。
Google DeepMind 与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,试点对 Gemini Flash Lite 模型进行双盲评测。
Google Research 宣布在 Pixel 9 和 10 系列上为冻结的 Gemini Nano v3 模型附加 MTP 头,在不重训骨干的前提下获得 50% 以上的端侧推理加速。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于 Google 内部署和管控 AI 智能体的纵深防御框架,在模型对齐之外增加系统级安全层,并同时发布面向政策制定者的技术框架 Three Layers of Agent Security。
Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的 Guided Learning 预注册试验结果,8周内使用该工具的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差,约相当于 1.2 至 1.7 年的常规学习进度。
推荐理由:原文给出8周预注册试验的分数提升幅度和学生提问行为变化,可用来对比AI辅导中引导式教学与直接给答案两种路径。
斯坦福大学医学院的 Gary Peltz 团队用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 从已有药物文献中寻找可重定向治疗肝纤维化的候选药物,研究结果发表于 Advanced Science。
推荐理由:人工挑选的候选药物在活体肝细胞实验中全部无效,Co-Scientist 提出的三个候选中有两个抑制纤维化,构成一组直观对比。
Google DeepMind 发布 Co-Scientist 多智能体科研系统,相关研究已在 Nature 发表,系统由基于 Gemini 的多类智能体组成。
推荐理由:原文拆解了生成、辩论、进化三阶段的多智能体分工,可看到科学假设如何被迭代筛选与排序。
Google DeepMind 宣布启动 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 智能体在医生监督下作为诊疗团队成员与患者互动。在 98 个真实初级保健问题的盲评中,该系统在 97 个问题上零关键错误;在 140 项问诊技能评估中,有 68 项达到或超过初级保健医生水平。
Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo,一种把训练拆分为解耦计算岛屿、岛屿间以异步数据流通信的分布式架构,可在跨数据中心的条件下训练 LLM,带宽需求更低且硬件容错性更强。
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作,在真实门诊场景中开展了 AMIE 对话式诊断 AI 的前瞻性可行性研究。
推荐理由:在真实门诊流程中检验了 AMIE 对话式诊断 AI 的可行性与安全性,并盲评比较其与主治医生的诊断质量,为医疗 AI 的临床落地提供了前瞻性证据。