谷歌DeepMind掌舵人承认当前模型略逊于前沿 | Koray Kavukcuoglu | Gemini 4 | 3.5 Pro | AI前沿 | AGI | 强化学习 | 深度学习 |
DeepMind 掌舵人 Koray Kavukcuoglu 坦承當前模型略遜於業界前沿，強調軟體工程是 AI Agent 的根基。
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AlphaFold
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AI不确定性的数学原理 | 贝叶斯法则 | 机器学习 | 深度学习 | 祖宾·加赫拉马尼 | 谷歌DeepMind | 大语言模型 | 概率推理 | 神经网络 | 通用人工智能 | 语义熵
透過訪談谷歌 DeepMind 祖賓·加赫拉馬尼，探討讓 AI 學會表示與更新不確定性的數學原理。內容解釋了偶然與認知不確定性的區別，指出大型語言模型缺乏顯式不確定性表示易導致過度自信，並提出貝葉斯法則與語義熵作為解決方案，強調具備自我懷…
AI for Science 爆发：AI 能解锁伟大的科学发现吗？ | S10E29
探討 AI for Science 如何加速科學發現，分析從自動化編碼代理到構建生命科學「世界模型」兩條技術路線。透過訪談專家宋樂，釐清 AI 在推演規則上的優勢與在創造性假設上的侷限，並展望虛擬細胞模擬的商業落地前景。
癌症為什麼連大藥廠都攻不下？台灣靠 AI能設計出下一個抗癌突破嗎？| 思想實驗室 Video Podcast ep116：ft.漢康生技醫療長 陸英明博士
漢康生技醫療長陸英明博士分享 CD47 抗癌路線的科學機制與臨床突破，探討 AI 如何協助過濾雙向親和力以確保治療安全。內容涵蓋巨噬細胞免疫機制、AlphaFold 應用及二線胃癌治療成果。
2.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Designing How AI Grows — Tom McGrath
Tom McGrath 探討神經網路如何像自然科學般學習概念，並提出將可解釋性納入訓練迴路以實現有意義的設計。他分析 AlphaZero 的知識收斂性、模型如何發現錯誤並產生誤對齊，以及稀疏自編碼器在理解高維結構上的侷限。
How builders at YC Startup School are using Gemini & Google AI
Google DeepMind 的 Paige Bailey 訪談 YC Startup School 的創作者，了解他們如何使用 Gemini 與 Google AI 解決多語言收據解析、抗生素抗藥性研究等實際問題。
※ 摘要僅根據標題與說明
DeepSeek V4 Flash斩杀线逼疯硅谷，Google高层先地震了？其他模型还能活多久？
Podcast 訪談探討 DeepSeek V4 Flash 以極低價格衝擊市場，導致 Meta 等廠商面臨生存危機，並分析 Google DeepMind 因人事大地震與戰略調整而發生的變化。
He won a Nobel here for AlphaFold. Then he left. - John Jumper
深入解析 AlphaFold 如何解決蛋白質摺疊問題，並由諾貝爾獎得主 John Jumper 親自說明其架構細節與技術限制。觀眾能了解 AlphaFold 2 的具體貢獻、未解決的動態預測挑戰，以及該技術如何加速全球藥物研發與科學研究。
He Raised $70M to Cure Every Disease With AI | Samuel G. Rodriques, Edison Scientific
Samuel Rodriques 訪談 Edison Scientific 創辦人，探討如何用 AI 代理（Agents）解決藥物研發、腦部繪圖與衰老等難題。
Relational Foundation Models for Enterprise Data with Jure Leskovec - #768
訪談 Jure Leskovec 探討 AI for Science 與關係式深度學習。介紹 AI Virtual Cell 如何利用單細胞 RNA-seq 資料建立從蛋白質到患者的多尺度模型，並說明 Kumo 的 Relational…
Using AI to outsmart drug-resistant bacteria
Ben Luisi 團隊結合結構生物學與 AlphaFold、Gemini 等 AI 工具，將解析細菌防禦機制從數年縮短至數分鐘，加速開發新型抗生素以對抗抗藥性細菌。觀眾可了解 AI 如何加速生物學研究並發現人類難以察覺的治療新方向。
56.5 萬次觀看【十字路口】“你有一把能够挖出金子的铲子，肯定不会先给别人用”｜对谈开物纪陆子恒：用AI发明新材料【视频播客】
訪談開物紀創始人陸子恆，探討如何用 AI 發現並驗證新材料，從實驗室走向商業化。內容涵蓋材料科學原理、AI 在材料研發中的應用案例、未來里程碑預期以及創業心路歷程。
Demis Hassabis on Building DeepMind, AlphaFold, and the Final Stretch to AGI
Demis Hassabis 與 Sequoia 合夥人進行訪談，回顧 DeepMind 建立歷程與 AlphaFold 突破，探討 AGI 可能在 2030 年實現的觀點，並分析 AI 如何重塑藥物研發與模擬科學。
Demis Hassabis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样
DeepMind CEO Demis Hassabis 探討 AGI 現狀，指出當前技術架構雖有 50% 機率足夠，但持續學習、長程推理與記憶仍是三大未解難題。
EP118 对话祥宇：从 AlphaFold 到大语言模型：AI 会颠覆药物研发，还是被高估了？
訪談神經科學博士祥宇，探討 AI 如何改變藥物研發與科學研究。內容涵蓋 AlphaFold 對蛋白質結構分析的衝擊、大型語言模型在文獻檢索與假設驗證中的應用，以及未來科學家角色的轉變。
- 6.6 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
Ep 72: Co-Founder of Chai Discovery Joshua Meier on 99% Faster Drug Discovery, BioTech’s AlphaGo Moment, Building Photoshop for Molecules
訪談 Chai Discovery 共同創辦人 Joshua Meier，探討 AI 如何透過擴散模型與基礎模型徹底改變藥物發現流程。
#475 – Demis Hassabis: Future of AI, Simulating Reality, Physics and Video Games
Demis Hassabis 探討自然系統因演化而具備結構，可被經典演算法高效模擬，提出「可學習系統」新分類。他分享 DeepMind 如何透過建模解決蛋白質摺疊等難題，並展望 AI 解決能源與資源匱乏，開啟人類繁榮新紀元。
A billion years of evolution in a single afternoon — George Church
George Church 探討合成生物學如何結合 AI 與基因編輯，預測 2050 年將解決衰老問題，並討論復甦滅絕物種及開發新材料的潛力。內容涵蓋從基因治療到 AGI 對生物學影響的廣泛議題，提供對未來科技發展趨勢的深刻洞察。
Gemini 2.0 and the Evolution of Agentic AI with Oriol Vinyals
探討 Gemini 2.0 與代理 AI 的演進，由 Google DeepMind 的 Oriol Vinyals 分享從單一任務模型到通用模型的轉變。
AI for Science with Sir Paul Nurse, Demis Hassabis, Jennifer Doudna, and John Jumper
記錄 Google DeepMind 與皇家學會合辦的 AI for Science 論壇，由主持人 Hannah Fry 與 CEO Demis Hassabis 對談，並邀請三位諾貝爾獎得主參與。
AI: Supercharging Scientific Exploration with Pushmeet Kohli
由 Google DeepMind 研究主管 Pushmeet Kohli 與主持人 Hannah Fry 探討 AI 如何加速科學突破。
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