Google DeepMind是領先的AI研究公司，推動科學研究變革。其AlphaFold專案在蛋白質折疊結構預測中取得重要突破，助力藥物開發。AI在科學研究中面臨解釋透明性等挑戰，跨學科合作是解決這些問題的重要途徑。

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大家好，我是阿峰老師，一位熱愛人工智慧並致力於把 AI 技術帶進日常生活的教育者。一直以來，我都相信教育不只是傳遞知識，而是要激發學生的好奇心與創造力，並培養他們的批判思考和實踐能力，讓每位學生都能在未來職場中脫穎而出。

我的教學理念是「學以致用」。「AI峰哥」的部落格，專門分享各種最新的 AI 新知與應用。

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Google DeepMind：你必須了解的AI秘密

2024諾貝爾化學獎由AI公司DeepMind創辦人和總監獲得｜OpenAI 將在紐約市、西雅圖、巴黎、布魯塞爾和新加坡等城市開設新辦公室｜「AI教母」李飛飛創立的 AI 公司 World Labs 選擇 Google Cloud 作為主要運算提供者

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10/9【看一眼 AI】｜2024諾貝爾化學獎由AI公司DeepMind創辦人和總監獲得

本文探討大資料對模型的影響。研究指出，大資料量對模型的語法和世界知識理解有顯著影響。固定運算資源下，DeepMind發現適應參數數量更重要，這使模型Chinchilla以較小規模但更多訓練資料，在實際任務中優於Gopher模型。這說明增大模型的規模已不具有太大意義，應增加訓練資料。