Google DeepMind 研究首次提出 AI 智能体的六种攻击方式，揭示了其安全风险。其中，简单的 HTML 注入攻击成功率高达 86%，显示出 AI 智能体的安全问题亟需重视。

Google DeepMind的AI系统Aletheia在数学挑战FirstProof中成功解决了6个研究级难题，展示了AI在数学研究中的潜力。Aletheia注重可靠性，宁愿不答也不答错，标志着AI从解题向研究的质变。

AI Shortlist 是一篇关于人工智能的文章，探讨了其技术、应用及发展趋势，分析了AI对各行业的影响及未来潜力。

AI Shortlist 是一个专注于人工智能的项目，旨在筛选和推荐优秀的AI解决方案，帮助企业和个人更有效地利用人工智能。

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全球黑客马拉松Sketch & Search汇聚开发者，探索AI驱动的创意流程。参赛团队需构建结合生成模型、视觉创作和向量搜索的系统。获奖项目包括Prometheus、Roast My Snack和AutoScape，展示了检索在创意和实用性中的基础作用。

谷歌DeepMind研究人员推出ATLAS，探讨多语言模型的扩展规律，分析模型规模、训练数据与语言混合的相互作用。基于774次训练，ATLAS明确了跨语言迁移与多语言训练的效率权衡，发现增加语言数量会降低每种语言的性能，但积极的跨语言迁移可部分抵消这一影响。

在2026年达沃斯论坛上，Anthropic CEO阿姆戴伊将向中国出售芯片比作向朝鲜出售核武器，认为风险极大，并批评中国科技未能赶上美国，强调芯片禁令的重要性。谷歌DeepMind的哈萨比斯则主张建立全球安全标准，强调国际合作。两人对AGI到来的时间看法不同，阿姆戴伊持乐观态度，而哈萨比斯则较为谨慎。

谷歌DeepMind CEO Hassabis预测，未来12个月AI将实现多模态融合、类人视觉智能、语言与视频深度结合、世界模型主流化及智能体可靠应用，推动AI从实验工具转向日常生活助手。

谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯在Axios AI大会上表示，通用人工智能（AGI）距离实现仅需一到两个AlphaGo级别的突破，主要是世界模型和智能体系统。Gemini 3已展现出多模态理解的显著进展。如果在未来5到10年内实现这两个突破，AGI将成为现实。

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《时代周刊》报道，DeepMind CEO Demis Hassabis 对全球 AI 发展产生深远影响，推动通用人工智能（AGI）与科学研究结合。他的团队开发的 AlphaFold 解决了蛋白质折叠难题，并获得诺贝尔奖。Hassabis 强调 AI 应关注社会问题，推动 AI4S 战略，优先科学发现而非商业利益。尽管面临伦理争议，他仍呼吁国际合作以确保 AI 的安全发展。