Demis Hassabis

CEO Google DeepMind

Lý do theo dõi: Huong di cua Gemini va AI khoa hoc

Biến động nhân sự

Chưa có biến động nhân sự.

Bài báo

Bài báo2026-10-20 · Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)

Công bố dữ liệu cấu trúc được sử dụng trong bài báo về thiết kế enzyme dựa trên trí tuệ nhân tạo

Supplementary Data 2. Designed and predicted structures of all designs

Demis Hassabis · Pushmeet Kohli · Rob Fergus và 35 người khác

Nội dung: Nhóm nghiên cứu đã công bố tất cả các tệp dữ liệu cấu trúc được đề cập trong bài báo về thiết kế enzyme bằng trí tuệ nhân tạo cho các phản ứng hóa học mới.
Kết quả chính: Tệp nén chứa các cấu trúc do mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra, các cấu trúc được thiết kế lại và dữ liệu cấu trúc dự đoán bổ sung.
Ý nghĩa: Dữ liệu được công bố cho phép các nhà nghiên cứu liên quan xác minh kết quả thiết kế enzyme dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hành nghiên cứu thêm.Tóm tắt AI

AI cho khoa học

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Bài báo2026-09-30 · Nature

Phát triển công nghệ đánh dấu ẩn nguồn gốc của các loại protein do AI tạo ra

Function-preserving watermarking of AI-generated proteins.

Demis Hassabis và 20 người khác

Nội dung: Các nhà nghiên cứu đã phát triển 'SynthIDBio', một công nghệ để lại dấu vết trên trình tự và cấu trúc protein do AI tạo ra mà không làm mất đi chức năng.
Kết quả chính: Đã chứng minh rằng các hình mờ có thể được phát hiện với độ chính xác gần như hoàn hảo trong khi vẫn duy trì các chức năng protein tương tự như các protein hiện có.
Ý nghĩa: Nó chứng minh tiềm năng của các công cụ theo dõi nguồn gốc trong lĩnh vực kỹ thuật sinh học do AI thúc đẩy để giải quyết các vấn đề về an toàn sinh học và tính xác thực của thông tin.Tóm tắt AI

AI cho khoa học An toàn & quy định

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗

Bài báo2026-07-02 · arXiv.org

Google ra mắt AI mã nguồn mở 'Gemma 4' với hiệu năng và hiệu quả được nâng cao

Gemma 4 Technical Report

Demis Hassabis · Koray Kavukcuoglu và 298 người khác

Nội dung: Google đã phát triển 'Gemma 4', mô hình ngôn ngữ đa phương thức mã nguồn mở thế hệ tiếp theo với hiệu quả tính toán và khả năng suy luận được nâng cao.
Kết quả chính: Hiệu năng đã được cải thiện đáng kể trên nhiều tiêu chí đánh giá khác nhau như Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học (STEM) cũng như đa phương thức.
Ý nghĩa: Điều này cho thấy các lựa chọn mô hình AI mã nguồn mở có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với ít tài nguyên hơn đã được mở rộng.Tóm tắt AI

Hiệu quả suy luận Huấn luyện & mở rộng

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Trang này tổng hợp các bài báo đã công bố, thông báo chính thức và tin báo chí chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin. Tóm tắt do AI viết dựa trên phần tóm tắt của bài báo và được biên tập viên kiểm tra; có thể khác bản gốc, vì vậy hãy kiểm tra bản gốc cho các nội dung quan trọng. Đây không phải khuyến nghị mua bán chứng khoán hay tư vấn đầu tư. Biến động nhân sự ghi nguồn từ thông báo chính thức hoặc báo chí lớn; một phần lý lịch tham khảo Wikidata (CC0). Các bản tóm tắt trên trang này được AI dịch từ bản tiếng Hàn đã được biên tập viên kiểm tra.