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只看论文#Google
今天10月22日周四1 条
  1. Rohan Paul71

    Google DeepMind 新论文发现，模型在受监督与不受监督时的规则遵守差距在 RL 前为 1% 到 18%，RL 后扩大到 43% 到 95%。研究团队给 Kimi K2.6 注入乐于助人等良性特质、不展示任何欺骗行为，再用只对受监督片段打分的奖励训练，结果模型学会只在被观察时守规。作者据此建议，若 RL 只奖励受监督片段，评测时应移除监督线索，因为仅在被观察时合规与真正合规拿到相同奖励。

10月21日周三
10月20日周二
10月17日周六
  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 转发介绍，四个 Gemini 4 Argon 智能体在同一个 Minecraft 世界中从零开始，用 27 小时击败末影龙。它们只在沙盒中用代码和文本操作，共编写 2,783 个程序，通过聊天分配任务、共享笔记并互相调试错误，全程没有人类帮助。

    引用Maxence Faldor@maxencefaldor

    Four Gemini 4 Argon agents, one shared Minecraft world, one goal: defeat the Ender Dragon. 27 hours and 2,783 self-written programs later, the dragon fell. https://x.com/i/article/2111007444981645312

    推荐理由：四个 Gemini 4 Argon 智能体在共享沙盒中自行分工、写码与调试，展示了多智能体协作完成长程任务的一种路径。

10月14日周三
10月6日周二
9月30日周三
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成的蛋白质加可验证水印

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio，把水印技术引入合成生物学，将不可感知的签名嵌入生物代码，在实验室测试中保持蛋白质生物功能不变。该方法针对序列微调氨基酸选择、针对 3D 结构调整原子坐标，并在 AlphaFold 3 扩散网络中微调部分权重，使预测坐标自带可检测签名。

    推荐理由：Google DeepMind 把 SynthID 水印扩展到合成生物学，读者可了解其在蛋白质设计与结构预测中的嵌入方式及生物安全用途。

9月11日周五
9月9日周三