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你是否知道，我们每天在网上看到的有多少是由AI生成的？除了那些令人头皮发麻的“注意看！这个男人叫小帅”之外，真正的难题在于我们无法分辨哪些是AI生成的。随着这些擅长一本正经胡说八道的AI不断进化，人类面临的挑战也日益增多。 近日，谷歌DeepMind团队在Nature期刊上发表了一项重要研究，提出了一种名为SynthID-Text的水印方案，该方案可以应用于生产级别的大型语言模型（LLM），帮助追踪AI生成的文本，使其无所遁形。论文地址：[https：//www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4](https：//www.nature.com/articl...

近期，谷歌DeepMind宣布了一项重大成就：其开发的人工智能系统在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中获得了银牌，且仅以一分之差未能摘得金牌。这项成绩引起了广泛关注，不仅因为IMO是全球最具挑战性的数学竞赛之一，还因为它标志着人工智能在解决复杂数学问题上的巨大进步。 谷歌AI挑战IMO 在这次竞赛中，谷歌AI成功解决了2024年IMO的六道题目中的四道，总分达到了28分（满分42分）。尤其值得注意的是，在解决第四题几何问题时，AI仅用了短短19秒。而被认为是本次竞赛中最难的第六题，AI同样给出了正确的解答，今年只有五位参...

谷歌DeepMind的CEO杰米斯·哈萨比斯对谷歌推动AI商业化的努力表示失望，认为谷歌可能无法跟上OpenAI的步伐。去年，谷歌仓促合并了DeepMind和谷歌大脑，但这一举动并未解决内部冲突，反而加剧了组织动荡。哈萨比斯甚至考虑离开谷歌，创建一个新的研究实验室。谷歌为追赶OpenAI的ChatGPT推出AI模型Gemini，但面临团队合作问题和人才流失。哈萨比斯对无意义的组织沟通感到沮丧，同时，OpenAI持续挖角谷歌AI团队成员。尽管Gemini项目启动，但其多模态大模型遭遇争议，表现不佳。哈萨比斯正尝试通过组织变革恢复谷歌AI研究的影响力...

谷歌DeepMind团队近期推出了一个创新的AI代理，名为SIMA，专为3D环境设计。SIMA的独特之处在于它无需游戏源代码或特定API，仅需图像和自然语言指令，即可在各种复杂的3D游戏中执行类似人类玩家的操作，如走路、建造和驾驶。通过与多个游戏工作室合作，SIMA在《无人深空》等游戏上接受了广泛的测试和训练，能执行600多种任务，如挖矿、驾驶飞船，响应速度约10秒。 SIMA采用大模型训练，能理解并执行复杂的3D游戏指令，其架构由视觉感知、语言理解、建模规划和控制执行四部分组成，分别对应人类的视觉、思维、计划和行动。视...

谷歌DeepMind近期推出了一款名为SIMA的创新AI智能体，这是一种可扩展、可指导且适应多世界的AI。SIMA是首个能在各种3D虚拟环境和视频游戏中理解并执行自然语言指令的通用智能体，有望成为玩家的得力助手。尽管仍处于研发阶段，SIMA已经在《模拟山羊3》、《幸福工厂》等游戏中展示出多样化的能力，如驾驶、挖掘和寻找资源。 SIMA的学习能力得益于与多家游戏工作室的合作，通过收集大量3D游戏的人类操作数据，并结合现代语言模型进行训练，使其能理解并执行玩家的口头命令。经过训练，SIMA能够响应数百种不同的指令，涵盖探索...