谷歌 DeepMind 团队与高校合作开发了一种名为生成奖励模型 (GenRM) 的创新方法，旨在提升生成式 AI 在推理任务中的准确性和可靠性。GenRM 将验证过程融入文本生成任务，允许模型同时生成和评估潜在解决方案，同时支持链式推理（CoT），增强验证过程的全面性。相较于传统方法，GenRM 在多项测试中表现出显著优势，准确率提高16%至64%，特别是在学龄前数学和算法问题解决上，问题解决成功率从73%提升至92.8%。这一方法标志着生成式 AI 领域的重大进步，通过统一生成与验证过程，显著提升了 AI 在高风险领域应用的准确性和可信度。

哈佛大学研究人员与谷歌DeepMind团队合作，利用人工智能技术为虚拟老鼠创建了一个人工"大脑"，能在复杂环境中精确控制其运动，这一创新突破发表在《自然》杂志上。

["谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis认为OpenAI依靠规模扩张并未带来原生创新","Hassabis承认之前低估了公众对AI需求和接受度","Hassabis指出规模扩大并非原生创新，称OpenAI没有进行创新","Demis Hassabis表示科技史上规模扩张不同寻常，一般需要研究成果才能形成质变"]

["神经网络由于自身的特点容易受到对抗性攻击","谷歌DeepMind的最新研究表明，人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响","人类的神经网络和人工神经网络的关系是什么?","研究表明，我们之前的这种看法可能是错误的!","人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响"]

["谷歌DeepMind的机器人团队宣布了三项新进展，旨在帮助机器人在复杂环境中做出更快、更好、更安全的决策。","其中之一是一个用于收集训练数据的系统，配备了“机器人宪法”，以确保机器人在执行任务时不伤害人类。"]

["谷歌DeepMind的GNoME系统预测40万种稳定物质，A-Lab自主系统在实验室中成功制备这些物质。","GNoME提出220万种潜在化合物，A-Lab用最新机器人技术仅需18天制备出41种新型无机材料。","这一技术突破有望加速清洁能源、电子器件等领域的材料发现，标志着AI在科学发现领域的新篇章。","A-Lab团队通过主动学习算法成功改进合成过程，制备出41种新材料，为科学家提供丰富的候选材料。"]

["谷歌DeepMind通过AI工具发现了220万种理论上稳定但未实现的晶体结构","可为可再生能源和先进计算等领域发展提供潜在进步","计划向其他科学家公开其中最有前景的381,000种结构","利用人工智能简化实验工作的潜力","发现的新材料可用于多功能分层材料和仿生计算应用"]

["Google DeepMind推出人耳无法察觉的AI音频水印技术SynthID","音频水印用于识别AI生成来源","不影响听觉体验，可被压缩、加速或减速的音频仍可检测到水印","防范生成式AI带来危害的重要保障","SynthID是将音频波转换为二维可视化的方法"]

["谷歌DeepMind发布GraphCast全球天气AI模型，1分钟内准确预测未来10天天气。","通过欧洲中期天气预报中心数据训练，准确率超过90%。","模型开放源代码，推动天气预报领域重要进展。","GraphCast在极端天气预测和气旋跟踪方面表现优越。","该模型标志着天气预报领域迈出创新一步，为未来气象研究提供强大工具。"]

["OpenAI宣布年收入达13亿美元，每月入账1亿美元，年同比增长4500%。","谷歌DeepMind在2022年的收入同比下滑21%，利润下滑40%。","OpenAI计划募资多至1000亿美元，展望光明前景。","生成式AI成为AI产业风向标，OpenAI崭露头角。","AI公司需不断创新以满足市场需求，实现持续增长。"]

["谷歌DeepMind提出了OPRO框架，使用大语言模型（LLM）进行优化，利用自然语言描述解决方案。","「深呼吸」成为最佳Prompt提示词，提高模型性能，引发研究人员思考大模型如何响应正反馈。","OPRO在数学问题中也表现出潜力，能优化线性回归等，为自然语言描述优化问题提供新思路。","研究验证了提示优化在不同任务上的有效性，取得显著改进，具有广泛应用前景。","这项研究开拓了使用大语言模型进行优化任务的新方向，具有重要意义。"]

["谷歌DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼表示，生成式AI只是人工智能发展的一个阶段。","他认为未来的趋势将是交互式AI，能够执行用户指定任务，调用其他软件和协作人员。","苏莱曼领导的新创企业Inflection AI已经推出聊天机器人Pi，专注于提供个人建议和更自然的对话体验。","生成式AI工具正崛起，不仅局限于聊天界面应用，但也可能存在风险。","苏莱曼的言论反映了AI领域的发展趋势，强调交互式AI的前景，对生成式AI的未来提出了质疑。"]

["谷歌DeepMind设计语言模型SayTap,可将人类指令转为机器狗可理解格式","SayTap可处理复杂、模糊指令,让机器狗做出适当反应","SayTap可将自然语言转为机器可理解格式,未来可让机器人听从人类语言指令"]