DeepMind发布《从AGI到ASI》路线图 揭示通往超级智能的六大障碍
Google DeepMind近日发表60页论文《From AGI to ASI》,由Hutter、Legg、Genewein等人撰写,系统阐述从类人通用人工智能到超智能的可能路径、关键技术及六大潜在瓶颈,为业界提供了罕见的前瞻性框架。
Google DeepMind近日发表60页论文《From AGI to ASI》,由Hutter、Legg、Genewein等人撰写,系统阐述从类人通用人工智能到超智能的可能路径、关键技术及六大潜在瓶颈,为业界提供了罕见的前瞻性框架。



DeepMind 在 Gemini 基础上推出实验性“魔术指针”,通过四大交互原则让光标实时感知屏幕内容并直接与 AI 对话,旨在消除传统 AI 窗口的使用障碍,实现跨应用的自然交互。





DeepMind 发布 AlphaEvolve 框架,利用 Gemini 2.5 Pro 大语言模型自动进化多智能体强化学习算法,在不依赖人工调参的情况下,生成的 CFR 与 PSRO 变体在 11 项不完美信息博弈中多数超越现有最先进基准。



2026年3月22日,技术博客MarkTechPost推出一篇完整教程,展示如何使用DeepMind研发的RLax库、JAX、Haiku 与 Optax 搭建Deep Q‑Learning(DQN)代理,训练CartPole 环境。文章提供代码、训练流程及可视化,帮助研究者快速上手模块化强化学习实现。




