Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 谈：为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在对话中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动态与无序结构仍是难题。
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Latent Space30
Import AI27 Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物数据加水印、AI 科学经济
Toby Ord 分析指出，AI 群体（swarm）是一种新的推理扩展形式，4 智能体群体完成任务所需 token 总量约为单智能体的两倍，但每个智能体只需一半 token，并行运行理论上可将任务时间减半。
The Decoder31 DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"，替代超级智能奇点论
DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"（Artificial Symbiotic Intelligence），主张 AI 研究的核心挑战是协调由智能体、人和连接系统组成的复杂网络，而非构建孤立的机器智能。
MIT Technology Review · AI38 别被 LLM 骗了：大语言模型并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 的思维链只是同一套 next-token 预测过程的延长迭代，并非 AlphaGo 那种独立推理机制。他认为当前模型存在三大缺陷：没有可检查的持久认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此他主张借鉴 AlphaGo 的游戏树架构，为机器推理建立显式的认知状态。
Latent Space48 Google ERA：John Platt 谈用 AI 攻克可评分科学难题
Google 的 Empirical Research Assistance（ERA）用 Gemini 维护实验 notebook 树，按 Upper Confidence Bound 规则挑选并变异候选方案，把可写成评分函数的科学问题自动求解，已产出至少 10 篇论文。