Demis Hassabis 传记解读：OpenAI 是为对抗他才成立的吗
一份 Demis Hassabis 传记解读沿着象棋、游戏创业、神经科学与 DeepMind 的轨迹，讨论宏大愿景如何通过可验证里程碑、研究范式调整与组织资源变成科学成果。视频以 Infinity Machine 为叙事线索，追踪他从童年棋手、Bullfrog 游戏开发者到 Elixir 创业失败、认知神经科学研究者及 DeepMind 创始人的经历。
#DeepMind
RadarAIAI 评分2323
MIT Technology Review · AIAI 评分3232 别被迷惑——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员撰文指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，本质只是 System 1 式的快速直觉，并非真正的推理。他认为 ChatGPT 类模型的思维链仍由同一套 next-token 预测产生，缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理的分离，且常事后编造推理过程。他因此离开 Google DeepMind，主张借鉴 AlphaGo 的搜索架构来构建机器推理。
Air Street PressAI 评分6666 DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell：智能不止于语言
Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 在第十届 RAAIS 演讲中提出，语言只是复杂系统之一，天气、生物、合成世界与物理运动同样可以用大模型学习其底层规律。