DeepMind
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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。
Google DeepMind的AlphaChip技術在AI自我進化領域引發了廣泛關注，成為未來科技革命的重要標誌。AlphaChip利用強化學習來設計高效的晶片佈局，顯著縮短了晶片開發時間並提高了設計效率。這項技術不僅在晶片行業引起變革，也展示了AI自我進化的巨大潛力。
Google DeepMind最新開源的AlphaFold 3模型在蛋白質結構預測和藥物開發上取得突破，並為基因研究、分子模擬及跨學科應用提供了更多可能。與前代相比，AlphaFold 3在預測精度、動態展示及多分子支持方面均有所提升，讓學術界能以更低成本、更高效率進行分子互動研究及新藥篩選。
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
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。
