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ChainCatcher 消息，Google DeepMind 在 X 平台發帖稱，其發布一項新研究，展示 AI 智能體如何加速對加密系統的壓力測試。在人類指導下，其模型發現了傳統 1024 位 RSA 加密系統中的兩處重大弱點。DeepMind 表示，現代 2048 位系統不受這些特定漏洞影響，但這項工作表明，隨著 AI 驅動數學與計算的新时代到來，已不能再依賴歷史上的計算難度假設，必須持續對密碼學標準進行壓力測試。

ChainCatcher 消息，据澎湃新聞報導，針對網傳正在籌備一家專注於遞歸自我改進（RSI）的 AI 創業公司、項目估值高達 20 億美元的消息，Google DeepMind 資深研究科學家姚順宇明確否認，表示「我沒有創辦公司，目前仍是谷歌 DeepMind 的員工」，並稱完全不知道相關傳言從何而來。此前有消息稱，姚順宇的創業團隊已基本成形，擬吸引來自 Google DeepMind、Anthropic、OpenAI 等頭部 AI 實驗室的研究及工程人才。這並非姚順宇首次回應創業傳聞。10 月 12 日，他曾公開表示，目前沒有在中國融資的計劃，並呼籲外界不要在相關傳言上浪費時間。

ChainCatcher 消息，据 DeepMind Institute 報導，Google DeepMind 研究人員 Alex Imas、Andrew Koh 與聯合創始人 Shane Legg 發文稱，AI 個體能力的提升只會漸進影響工資與價格。只有當多智能體協作能力越過"超協作"閾值後，市場集中度、就業和工資才會出現突變。文章將 AI 發展劃分為最小 AGI、超勝任 AI、超協作 AI 和 ASI 四個階段。文章指出，當前 AI 個體能力強但協作能力弱，工資與崗位的變化將先於企業結構的變化出現。作者呼籲建立衡量多智能體組織能力的基準。

ChainCatcher 消息，谷歌 DeepMind 研究人員 Zhengxuan Wu、Yuxuan Li、Oyvind Tafjord、Been Kim 發布預印本論文《XYEval: Agents say yes to bad advice》，提出元評估框架 XYEval，用於評估智能體面對用戶誤導性建議時的表現。論文將"XY 問題"擴展到智能體場景，即用戶詢問的是自己嘗試的解法 X，而非真正的問題 Y。XYEval 保留原任務環境與可驗證答案，只在指令中追加看似合理但具有誤導性的用戶建議。誤導建議由生成器在看到完整任務後生成，並以自信建議而非硬性要求的形式附加，使原任務仍可解。評估覆蓋 τ2-bench、SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench、Humanity's Last Exam 與 MCP-Atlas 六個基準及五個模型，其中 τ2-bench 的誤導建議由人工專家制定的規則生成。論文稱，任務經 XY 變異後表現大幅下降，相對降幅最高達 46.7%。在 τ2-bench 上，面對要求先給出詳細解釋才接受更好方案的用戶時，表現下降更多。鼓勵模型意識到 XY 問題的簡單系統指令只能部分緩解。相關代碼發布於 GitHub 倉庫 google-deepmind/xyeval。

ChainCatcher 消息，据彭博社報導，英國政府宣布投入 1 億英鎊（約合 1.34 億美元）建設人工智慧生物安全實驗室，並獲得 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 支持。據英國政府聲明，該實驗室將利用人工智慧檢測和監測生物威脅。除上述資金外，OpenAI 和 Anthropic 還將提供最高 2 億英鎊的人工智慧模型使用額度。實驗室還將與 Google DeepMind 及生命科學公司 Basecamp Research 合作，英國政府另撥 6500 萬英鎊，用於開發針對病原體的應對措施。公告還包括向人工智慧安全研究所追加 1.2 億英鎊，該機構負責定期評估前沿人工智慧模型；並向籌建中的人工智慧經濟研究所追加 2300 萬英鎊，用於分析人工智慧對經濟的影響。

ChainCatcher 消息，Google DeepMind 在 Gemini 4 Argon 安全報告中公布首次針對機器學習研發自動化的整體實證評估，結論是 AI 並未加速 AI 自身的研發，儘管 AI 已編寫該實驗室工程師交付的大部分代碼。參與評估的研究員 Haydn Belfield 在 X 上表示，目前不存在顯著的端到端 ML R&D 加速，因此 AI 驅動 ML R&D 的風險目前較低。團隊構建了內部指數 GCI v1，將 123 個 AI 模型在 92 個基準上的得分合成單一數值。前沿 Gemini 能力以約每月 0.1 GCI 點的穩定速度提升，Gemini 1.5 Pro 在 2024 年底接近 0.5 點，Gemini 3.8 Flash 在 2026 年 9 月略高於 2.9 點，Argon 約 3.3 點高於趨勢線，但 Belfield 稱這源於算力與組織投入增加，而非 AI 驅動的加速。DeepMind 生產代碼中超過 75% 由 AI 編寫，完全委託的代碼合併請求比例在 4 月至 9 月間從 7.5% 升至 11.9%，但約 88% 的請求仍需多輪人工引導或人工編寫。對 12 位資深研究者的調查顯示，自動化在明確、可驗證的執行任務中最高，在開放式科學構想、新實驗設計與診斷訓練不穩定等環節最低。

ChainCatcher 消息，Google 於 10 月 7 日推出網頁平台 Playground，用戶可用自然語言描述遊戲創意，無需編寫代碼即可獲得可玩、可分享的遊戲版本。用戶還能通過對話繼續調整物理效果、規則、角色或場景，並通過鏈接分享作品。該工具目前面向美國 18 歲以上用戶開放，創建權限按用戶的 Google AI 訂閱等級分層。Playground 中的遊戲可在手機和筆記本電腦的瀏覽器中運行。創作者可將作品設為私密，或發布至社區畫廊，所有遊戲均需通過安全審核，部分品類支持排行榜與多人模式。Google 稱其為"一項早期實驗"，其公告未披露定價，也未說明該工具由哪些 AI 模型驅動。升級路徑指向 Unity Spark，Google 表示 Playground 將很快接入該工具，以滿足需要專業級機制與高保真 3D 的創作者。Google 與 Unity 在聯合聲明中稱 Spark 將於今年晚些時候推出，封閉測試即將開啟。此前 DeepMind 於 2024 年發布 Genie 模型，今年 1 月 Google 又向美國 AI Ultra 訂閱用戶開放基於 Genie 3 的 Project Genie。

ChainCatcher 消息，Google DeepMind 聯合創始人兼首席 AGI 科學家 Shane Legg、研究、實驗室、技術與社會總裁 James Manyika，以及諾貝爾獎得主、Google DeepMind 聯合創始人兼董事長、Alphabet 首席科學家 Demis Hassabis 宣布推出 DeepMind Institute。三人表示：當今人工智能系統已具備顯著能力，快速的創新表明人類正在接近 AGI，迫切需要跨學科思考，以更好理解其對人類的深遠影響。DeepMind Institute 旨在推動跨學科研究、合作與討論，以回應 AGI 時代最關鍵的技術與社會問題，並作為面向 Google DeepMind、Google 及更廣泛全球研究社區的研究者與思考者平台，用於開展並發布關於 AGI 世界的創意與深入見解。該機構由 Shane Legg、James Manyika 和 Demis Hassabis 擔任主任，Shane Legg 兼任執行主編。

ChainCatcher 消息，近日從 Google DeepMind 辭職的 AI 研究員 Bilal Chughtai 週一在 X 和 LinkedIn 發文稱，人類正在耗盡時間以防止人工智慧造成廣泛傷害。他寫道：在 Google，我親眼目睹了 AI 的發展。我也對這項技術的默認軌跡極度擔憂。我真誠地相信，AI 有可能殺死我們所有人。Chughtai 表示，他在 Alphabet 旗下該公司從事 AI 安全和對齊工作。這是又一名對技術發展方向表達擔憂的員工。Google 暫未回應置評請求。

ChainCatcher 消息，9 月 4 日，B.AI 平台宣布 Google DeepMind 最新 Gemini 3.8 Flash 模型正式接入 API。該模型為 Gemini 3 家族最新一代主力模型，支持 1M Token 上下文窗口與原生多模態輸入。據該平台介紹，Gemini 3.8 Flash 在保持 Flash 系列低延遲特點的同時，於軟體工程、智能體任務及專業領域多步推理等方面有所提升，在金融和法律等專業領域同樣有所表現，面向複雜推理與長期 Agent 工作流。官方 API 接入現已開放。

ChainCatcher 消息，Meta CEO 馬克·扎克伯格在上個月與美國總統唐納德·特朗普的電話中，對設立國家 AI 監管機構的計劃表示擔憂。該提議由 Google DeepMind 科學家德米斯·哈薩比斯倡導，部分白宮官員支持，擬建立類似 FINRA 的獨立組織，在先進 AI 模型更廣泛部署前審查並測試潛在風險。白宮官員於 8 月中旬向特朗普及包括 Meta 在內的主要科技公司預覽了該提議。特朗普於 8 月 17 日當週與扎克伯格通話。據熟悉對話的白宮高級官員稱，扎克伯格反對該提議。另一知情人士表示，扎克伯格並未要求特朗普改變立場，但告訴他白宮可能任命的監管機構人員應體現特朗普對 AI 的輕觸式方法，並稱特朗普先打了電話。該通話並未扼殺這一想法，其仍在考慮中。Meta 發言人拒絕置評。白宮發言人表示，特朗普政府致力於在 AI 政策制定中平衡創新與安全。扎克伯格在 8 月的一篇文章中對嚴格政府監管新 AI 模型表示懷疑，認為任何使模型發布延遲哪怕一個月的政策都會給美國相對於中國的領導地位增加重大風險。政府正在考慮 FINRA 式監管機構或類似美國電影協會的自願行業組織。特朗普前 AI 和加密沙皇大衛·薩克斯反對政府監管機構，稱之為"AI 的 DMV"。Anthropic 聯合創始人傑克·克拉克 7 月發帖對該 FINRA 式想法表示支持。

ChainCatcher 消息，据華爾街日報報導，谷歌 (GOOG.O) 調整 AI 組織架構，將 AI 責任團隊移出 DeepMind 實驗室。

ChainCatcher 消息，Citrini 分析師 Jukan 在 X 平台轉發內容稱，業內消息人士稱，谷歌 DeepMind 聯合創始人 Demis Hassabis 此前一家計劃與另一位聯合創始人 David Silver 同期離開，但谷歌管理層擔心這一消息可能引發股價大幅下跌，因此希望其暫緩離職。消息稱，在谷歌宣布相關調整後，公司股價確實出現下跌，最終 Hassabis 被說服轉任 DeepMind 主席職位以幫助組織平穩過渡，並為未來以更合適方式離開谷歌創造空間。據悉，隨著 David Silver 轉向創辦 Ineffable Intelligence、John Jumper 加入 Anthropic，DeepMind 核心 AI 研發力量正在發生變化。有消息人士認為，谷歌如今真正推動 AI 模型發展的中心已更多轉向美國灣區，DeepMind 的重要性有所下降，谷歌內部重點則轉向大語言模型 Gemini，以追趕 OpenAI 和 Anthropic。Hassabis 的調整反映出谷歌內部長期存在的戰略矛盾：科研人員更關注長期科學突破，而商業團隊則更關注能夠快速商業化、推動收入和股價增長的 AI 產品，市場預測 Hassabis 可能将在一年內離開谷歌，並可能重新創業。

ChainCatcher 消息，研究機構 SemiAnalysis 發布分析指出，Google DeepMind 已不再屬於前沿 AI 實驗室行列。此前一週，DeepMind 聯合創始人 Demis Hassabis 退出日常運營，Google 首席科學家 Jeff Dean 及 Gemini 聯合負責人 Oriol Vinyals 等核心成員離職，創立新實驗室 Discovery Loop。分析認為，Google 內部 Gemini 與 GCP 圍繞算力分配的長期博弈已以 GCP 勝出告終。SemiAnalysis 稱，Gemini 3.5 Pro 已被取消，Gemini 3.6 Flash 性能不及中國頭部開源模型與 Grok 4.5，當前 Gemini 在大模型排名中已跌至第 8 或第 9 位。與此同時，GCP 正向 Anthropic 等競爭對手大量出售 TPU，過去 9 個月內已鎖定數十萬顆 TPU 的長期租賃及銷售合同。Tokenomics 模型估算，Gemini 自身 ARR 約 120 億美元，而 GCP 到 2027 年底第三方 AI 雲服務收入將超 730 億美元，TPU 系統銷售額外貢獻超 1200 億美元。GCP 最新季度增速為 82%，預計 2027 年將因 TPU 系統銷售而加速至 100% 以上，為 Google 每股收益貢獻約 3 美元。

ChainCatcher 消息，据金十報導，谷歌 Deepmind 推出了 Gemini Robotics ER 2 模型。

ChainCatcher 消息，据悉，Google DeepMind 聯合創始人 Demis Hassabis 日前發文預測，通用人工智能（AGI）可能僅需數年即可實現，其變革性影響將達到工業革命的 10 倍，且發展速度將快上 10 倍。他指出，隨著前沿模型在網絡安全、核能與生物等領域的潛在風險日益凸顯，業界急需為未來具備自主性和自我改進能力的 AI 系統建立穩固的安全防護。為平衡技術創新與安全風險，Hassabis 呼籲美國率先牽頭建立一個類似金融業監管局（FINRA）的"前沿 AI 標準機構"。該機構擬採用公私合作或自律組織模式，由獨立技術專家和開源界代表管理，主要通過行業注資運作。其核心職能是制定動態的科學評估協議，初期將要求前沿實驗室在發布模型前 30 天自願提交審查，並計劃最終過渡至強制性的市場准入測試，而初創公司或學術機構的非前沿模型則予以豁免。該框架旨在通過技術主導的審查機制應對未知危機，並以此為基礎推動國際社會達成全球 AI 風險管理共識。

ChainCatcher 消息，谷歌宣布推出其由谷歌 DeepMind 團隊開發的人工智慧模型"Gemini"，據悉，Gemini 設計為多模態，能夠理解和處理文本、代碼、音頻、圖像和視頻等不同類型的信息。 Gemini 模型分為三種不同規模：Ultra、Pro 和 Nano。Ultra 版本面向複雜任務，Pro 版本適用於廣泛的任務範圍，Nano 版本則專為移動設備上的任務優化。目前，Gemini 已開始在谷歌的多個產品和平台中推廣應用，例如 Google Bard 將使用 Gemini Pro 的改良版本，而 Pixel 8 Pro 將是首款採用 Gemini Nano 的智能手機。此外，從 12 月 13 日起，開發者和企業客戶將可以通過 Google AI Studio 或 Google Cloud Vertex AI 訪問 Gemini Pro API，以開發和部署基於 Gemini 的應用。

ChainCatcher 消息，据 Techcrunch 報導，法國人工智慧初創公司 Mistral AI 已完成 1.05 億歐元（1.13 億美元）種子輪融資，Lightspeed Venture Partners 領投，Xavier Niel、JCDecaux Holding、Rodolphe Saadé、Motier Ventures、La Famiglia、Headline、Exor Ventures、Sofina、First Minute Capital、LocalGlobe 參投。消息人士表示，此類融資估值為 2.4 億歐元（2.6 億美元）。據悉，該公司是一家由前 DeepMind 和 Meta 公司的研究人員組建的新公司，將在大型語言模型和生成 AI 的構建、培訓和應用方面與 OpenAI 和谷歌競爭，開發生成式人工智慧基礎設施。計劃於 2024 年發布其第一個基於文本的生成 AI 模型。（來源鏈接）