DeepMind’s latest research at NeurIPS 2022
Neurips是世界上最大的人工智能会议（AI）和机器学习（ML），我们很荣幸能够作为钻石赞助商来支持该活动，从而帮助促进了AI和ML社区的研究进展。来自DeepMind的团队发表了47篇论文，其中包括虚拟面板和海报会议中的35次外部合作。
DeepMind’s latest research at NeurIPS 2022
Neurips是世界上最大的人工智能会议（AI）和机器学习（ML），我们很荣幸能够作为钻石赞助商来支持该活动，从而帮助促进了AI和ML社区的研究进展。来自DeepMind的团队发表了47篇论文，其中包括虚拟面板和海报会议中的35次外部合作。
DeepMind’s latest research at NeurIPS 2022
Neurips是世界上最大的人工智能会议（AI）和机器学习（ML），我们很荣幸能够作为钻石赞助商来支持该活动，从而帮助促进了AI和ML社区的研究进展。来自DeepMind的团队发表了47篇论文，其中包括虚拟面板和海报会议中的35次外部合作。
DeepMind’s latest research at NeurIPS 2022
Neurips是世界上最大的人工智能会议（AI）和机器学习（ML），我们很荣幸能够作为钻石赞助商来支持该活动，从而帮助促进了AI和ML社区的研究进展。来自DeepMind的团队发表了47篇论文，其中包括虚拟面板和海报会议中的35次外部合作。
DeepMind’s latest research at NeurIPS 2022
NeurIPS 是全球最大的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 会议，我们很荣幸能够以钻石赞助商的身份支持此次活动，帮助促进 AI 和 ML 社区的研究进展交流。来自 DeepMind 的团队将展示 47 篇论文，其中包括 35 篇外部合作论文，这些论文均来自虚拟小组和海报会议。
Best practices for data enrichment
DeepMind和Google Research的大脑团队将联合起来，将进步加速到这个世界，在该世界中，AI帮助解决了人类面临的最大挑战。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
How our principles helped define AlphaFold’s release
我们的运营原则既定义了我们优先考虑广泛利益的承诺，也定义了我们拒绝追求的研究和应用领域。自 DeepMind 成立以来，这些原则一直是我们决策的核心，并随着人工智能格局的变化和发展而不断完善。它们是为我们作为一家研究驱动的科学公司的角色而设计的，并且与 Google 的人工智能原则一致。
Maximising the impact of our breakthroughs
DeepMind 的 CBO Colin 讨论了与 Alphabet 的合作以及我们如何将道德、责任和安全融入我们所做的每一件事中。
My journey from DeepMind intern to mentor
前实习生转为实习经理的 Richard Everett 描述了他加入 DeepMind 的历程，为有抱负的 DeepMinders 分享了技巧和建议。2023 年实习申请将于 9 月 16 日开放，请访问 https://dpmd.ai/internshipsatdeepmind 了解更多信息。
