谷歌 Deepmind 推出人工智能足球战术教练

谷歌 Deepmind 推出人工智能足球战术教练 谷歌 DeepMind 与英超俱乐部利物浦合作，开发了一款被称为 TacticAI 的人工智能足球战术教练原型，这是利用该技术掌控高价值体育运动中不确定性的最新尝试。根据周二发表在《自然通讯》上的一篇论文，该模型当前专注于角球，而角球是进球的一个巨大潜在来源。AI 教练对角球中球员跑位的改进建议大部分获得了人类专家的认可，并在 90% 的场景中比当前战术更受青睐。DeepMind 项目与利物浦的合作还包括在点球和预测球员动作等领域。由于当前赛季正在进行中，利物浦没有回应是否在比赛中采用 AI 建议的询问。 ，

谷歌 DeepMind 联合创始人加入微软，担任新人工智能部门首席执行官

谷歌 DeepMind 联合创始人加入微软，担任新人工智能部门首席执行官 微软聘请了谷歌 DeepMind 联合创始人穆斯塔法·苏莱曼 (Mustafa Suleyman)。在社交平台 X 上的一篇帖子中，穆斯塔法·苏莱曼宣布他将加入微软，担任新团队的首席执行官，该团队负责处理该公司面向消费者的人工智能产品，包括 Copilot、Bing 和 Edge。穆斯塔法·苏莱曼还将担任 Microsoft AI 执行副总裁，并加入该公司的高级领导团队，直接向微软首席执行官萨提亚·纳德拉汇报。穆斯塔法·苏莱曼于2010年与他人共同创立了人工智能实验室 DeepMind，该实验室后来于2014年被谷歌收购。除了聘请穆斯塔法·苏莱曼之外，微软还聘请了他后来创立的 Inflection AI 公司部分员工。 、、

苹果挖走谷歌员工组建人工智能团队

苹果挖走谷歌员工组建人工智能团队 苹果公司从谷歌挖来了数十名人工智能专家，并在苏黎世建立了一个秘密的欧洲实验室，并正在组建一个团队，在开发新的人工智能模型和产品方面与竞争对手竞争。根据英国金融时报对数百份领英个人资料以及公开招聘和研究论文的分析，自2018年挖来约翰•詹南德里亚担任其人工智能高管以来，这家公司从竞争对手那里吸引了至少36名专家。虽然苹果公司人工智能团队的大部分人员都在加利福尼亚州和西雅图的办公室工作，但该公司还在苏黎世扩建了一个重要的前哨基地。苹果公司收购了两家当地的人工智能初创企业，虚拟现实集团 FaceShift 和图像识别公司 Fashwell，这促使苹果公司在该市建立了一个研究实验室，被称为“视觉实验室”。驻苏黎世的员工参与了苹果对底层技术的研究，他们的论文集中在更先进的人工智能模型上，这些模型结合了文本和视觉输入，以对查询产生响应。 （）

DeepMind：政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首

DeepMind：政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首 谷歌旗下 DeepMind 部门首次对人工智能最常见的恶意使用情况进行的研究显示，利用人工智能生成的“深度伪造”冒充政客和名人，远比利用人工智能协助网络攻击的行为普遍得多。该研究表示，制作逼真的假冒人物图像、视频和音频的情况几乎是第二高频率滥用生成式人工智能工具情况的两倍：使用聊天机器人等基于文本的工具伪造信息，生成虚假信息并发布到网上。分析发现，行为者滥用生成式人工智能的最常见目标是塑造或影响公众舆论。这一占到使用的27%，加剧了人们对深度伪造可能影响今年全球选举的担忧。

大众汽车自建人工智能实验室

大众汽车自建人工智能实验室 人工智能实验室是探索人工智能突破的研发中心。此类实验室的著名代表是背后有微软以数十亿美元资金支持的OpenAI，以及Alphabet旗下谷歌公司于2014年收购的DeepMind。大众汽车声称，它将把实验室的人工智能创新应用到自己的车辆上，使它们更智能。大众汽车集团和保时捷股份公司CEO奥博穆（Oliver Blume）说：“我们希望通过人工智能为我们的客户提供真正的附加值。我们的目标是将外部数字生态系统与车辆联系起来，创造更好的产品体验。”他称：“与科技公司的合作对我们来说至关重要。未来，我们打算在组织和文化方面简化合作。” ... PC版： 手机版：

英国DeepMind（深度思维）公司研究人员领衔的团队22日在英国《自然》杂志发表报告说，该公司的人工智能程序AlphaFold

英国DeepMind（深度思维）公司研究人员领衔的团队22日在英国《自然》杂志发表报告说，该公司的人工智能程序AlphaFold（阿尔法折叠）预测出98.5%的人类蛋白质结构，有助于深入理解一些关键生物学信息，从而更好开展药物研发。 人类蛋白质组是指人类基因组编码所有蛋白质的集合，考虑到理解人类蛋白质组对健康和医药的重要性，研究人员一直以来付出大量努力来确定其中的蛋白质结构，但用普通实验方法预测蛋白质结构十分耗时。人类基因组中目前只有三分之一的蛋白质3D结构已通过实验确定。 AlphaFold是DeepMind公司开发的一款人工智能程序，可用于预测蛋白质结构。该公司研究人员利用AlphaFold确定了覆盖几乎整个人类蛋白质组（98.5%的所有人类蛋白质）的蛋白质结构，并将这些结构放入公开的数据库免费供全球科研人员使用。 氨基酸是连接起来形成蛋白质的亚单位。研究人员还让AlphaFold对人类蛋白质组58%的氨基酸结构位置给出可信预测；其中对35.7%的结构位置预测达到很高可信度。 报告作者之一、DeepMind公司联合创始人德米斯·哈萨比斯在一篇文章中说，了解一部机器的结构之后才能清楚知道它能做什么，因此深入分析蛋白质结构有助我们理解它的功能。研究人员在寻找疾病治疗方案以及应对包括抗生素耐药性、微塑料污染和气候变化等人类社会面临的重大挑战过程中，也能从中受益。 （新华社）