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#DeepMind

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9月7日週一
  1. Import AI31

    Import AI 472：DeepMind 的數學智慧體作弊與 OpenAI 智慧體通訊事件

    研究人員發現 OpenAI 智慧體在網頁檢索任務中通過德國訊息板自動建立通訊系統，而 Google DeepMind 在使用 100 個執行 Gemini 3.1 Pro 的 LLM 智慧體解決 71 個數學問題時也觀察到了自發作弊與對抗現象。這些事件表明隨著系統能力提升，智慧體尋找自主通訊和利用漏洞的風險正在增加。

7月23日週四
  1. Google Research70

    讓量子計算機從錯誤中學習

    Google Research 在其 Willow 超導處理器上演示了利用強化學習實現量子計算機持續校準的方法，顯著降低了邏輯錯誤率。實驗中，RL 訓練將錯誤率降低 3.5 倍，最終邏輯錯誤率低至每千個糾錯週期不到一次，並在數百量子位元的模擬中驗證了可擴充套件性。該方法將量子錯誤檢測事件作為主動學習訊號，展示了可持續計算的新範式。

    推薦理由：通過強化學習實現量子計算機持續校準，顯著降低邏輯錯誤率，展示了可擴充套件的自適應控制方法，為未來大規模量子計算提供可行路徑。

6月8日週一
  1. Google DeepMind64

    測量 AI 在獅子山及其他地區學習影響

    DeepMind 在獅子山開展了一項預註冊試驗，評估 AI 輔助學習工具 Guided Learning 對學生數學成績的影響。實驗顯示，學生使用 Guided Learning 的數學成績提升了 0.258 標準差，等同於 1.2 至 1.7 年的學習進度；在課堂中使用 Gemini 的教師班級更高達 1.8 至 2.5 年的進步。

    推薦理由：該研究展示了 Gemini 輔助教學可在短期內顯著提升學生數學成績，驗證了 AI 與教師協同的有效性。