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。
在最新一期的科学新闻中，您可以阅读有关解释和治疗阿尔茨海默病的最新进展，并找出最近儿童肝炎爆发的潜在原因。ScienceSeeker 编辑们最喜欢的帖子在他们各自的兴趣和专业领域内，还涵盖了许多其他重要且令人兴奋的主题。为什么不读一读，了解一下，并满足您的科学好奇心呢？《整个蛋白质世界》：人工智能预测几乎所有已知蛋白质的形状，作者：Ewen Callaway，Nature AlphaFold 工具预测的卵黄蛋白（蛋黄的前体）的结构。来源：DeepMind伪造的 β-淀粉样蛋白数据。这是什么意思？ Derek Lowe 撰写，发表于《科学》杂志《意外的大脑化学反应是惊喜背后的原因》S Hussa
#306 – Oriol Vinyals: Deep Learning and Artificial General Intelligence
Oriol Vinyals 是 DeepMind 的研究总监和深度学习负责人。请查看我们的赞助商来支持此播客： - Shopify：https://shopify.com/lex 获得 14 天免费试用 - Weights & Biases：https://lexfridman.com/wnb - Magic Spoon：https://magicspoon.com/lex 并使用代码 LEX 获得 5 美元折扣 - Blinkist：https://blinkist.com/lex 并使用代码 LEX 获得 25% 的高级折扣 EPISODE LINKS：Oriol 的 Twitter：ht
The virtuous cycle of AI research
我们最近采访了 DeepMind 的研究科学家 Petar Veličković。 Petar 与他的合著者一起在美国马里兰州巴尔的摩举行的 ICML 2022 上发表了他的论文《CLRS 算法推理基准》。
DeepMind’s latest research at ICML 2022
从本周末开始，第三十九届国际机器学习会议 (ICML 2022) 将于 2022 年 7 月 17 日至 23 日在美国马里兰州巴尔的摩会议中心举行，并将作为混合活动举行。从事人工智能、数据科学、机器视觉、计算生物学、语音识别等领域的研究人员正在展示和发表他们在机器学习方面的前沿工作。
