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多个AI模型发布延迟：GPT-5.6预计推迟至7月中旬，DeepMind的3.5 Pro延期发布，而OpenAI的Bidi语音模型和面向企业的Claude Sonnet 5取得进展。
谷歌作为DeepMind AI合作的一部分向A24投资7500万美元，将AI与娱乐结合。
一个论坛讨论猜测哪家AI实验室会率先实现AGI，提及了Google过去的预测、OpenAI和Anthropic的最新能力，以及DeepMind的Demis Hassabis极具竞争性的个性。
谷歌面临人才流失，关键研究人员跳槽至OpenAI和Anthropic，其Gemini-3.1-Pro模型也已落后。文章推测即将推出的Gemini-3.5-Pro能否帮助谷歌迎头赶上，并对发布时间、能力及定价做出预测。
一篇来自Google DeepMind的58页论文，关于构建专精于博弈论的智能体，重点介绍了研究中的关键见解。
据称，DeepMind难以跟上Anthropic和OpenAI的步伐，其3.5 Pro模型未能提供保持竞争力所需的显著进步
三天内，Transformer 论文合著者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI，诺贝尔奖得主、AlphaFold 负责人 John Jumper 离开谷歌 DeepMind 加入 Anthropic，标志着 AI 领域重大人才变动。
Google DeepMind 推出了 AI Control Roadmap，这是一个纵深防御框架，用于保护AI代理免受失配风险，呼吁AI实验室、政府和学术界进行协作优先排序。
Google DeepMind分享的数据表明，大多数AI智能体问题源于指令误解或过度追求目标，而非恶意意图，这凸显了完善安全协议的必要性。
本文对Physics-IQ基准进行了系统性审计，该基准用于评估视频生成模型对物理世界的理解，并提出了改进提示和评分的方法以增强可靠性。
谷歌DeepMind正与英国政府合作，利用Gemini开发一款AI驱动的规划原型，旨在将处理住户规划申请的时间减半，并帮助在2029年前建造150万套新住房。
DeepMind推出了AI Control Roadmap，这是一个深度防御框架，用于保护内部AI代理免受潜在的不对齐问题的影响，将其视为内部威胁，并实施分层检测、预防和响应措施。
Google DeepMind 预训练负责人 Vlad Feinberg 指出，内核开发和低层性能工程是AI前沿实验室需求旺盛的技能。
采访 Google DeepMind 预训练领域负责人 Vlad Feinberg，探讨如何在前沿 AI 实验室（如 Google DeepMind、Anthropic 或 OpenAI）找到工作，涵盖所需技能、研究 vs 工程的区别以及扩展定律。
一位前Meta AI研究员分享了一个关于英国主权AI辩论的10点帖文，认为规模较小、范围明确的团队无需数十亿资金即可验证新方向，并强调培养本地人才和管理期望对于英国AI生态系统至关重要。
A detailed guide on ML job interviews for top AI labs, sharing the author's experience getting offers from DeepMind and others, emphasizing the need for strong engineering and math skills beyond research papers.
DeepMind研究员Brendan O'Donoghue深入介绍文本扩散模型，通过迭代去噪生成文本，相比自回归模型延迟更低但吞吐量受限，并展示自修正和动态计算等独特优势。
Google DeepMind 与 Palmeiras 合作，后者是首家基于 TacticAI（一个模拟球场场景并预测最长达8秒的开放比赛动态的AI系统）进行构建的足球俱乐部。
Silvia Sapora分享了一份关于面试顶级AI实验室研究科学家职位的全面指南，涵盖准备、流程、谈判和情感挑战，基于她成功获得DeepMind等公司offer的经验。