穆斯塔法·苏莱曼，微软AI部门的灵魂人物，不仅以其对AI已“超越人类”的激进判断引发业界关注，更以“人文主义超级智能”的理念，呼吁AI发展必须将安全与人类利益放在首位。他融合了DeepMind的创新经验与对AI伦理的深思，致力于引导微软乃至整个行业，摆脱盲目的“军备竞赛”，转而构建一个以医疗健康为先导、真正服务于人类福祉的智能未来。

谷歌DeepMind推出了革命性的Titans架构和MIRAS理论框架，通过融合RNN与Transformer的优势，实现了高达200万token的超长上下文处理和“测试时训练”能力。这一突破不仅有效解决了传统Transformer的记忆瓶颈，更被视为加速AGI实现的关键一步，预示着AI在商业应用、多模态智能以及社会伦理层面将迎来深刻变革。

人工智能正通过基础模型、科研智能体和自主实验室的融合，全面重塑科学发现范式。以DeepMind为代表的科技巨头在生物、材料、气象等领域取得颠覆性突破，加速了AI驱动药物进入临床三期等商业化进程，预示着科研成果转化效率的飞跃，同时也对未来人机协作的科学主体性及科技伦理提出了深刻的思考。

谷歌首席AI架构师Koray Kavukcuoglu以坦率务实的领导力，带领谷歌走出AI“追赶期”，通过重塑多模态底层架构、推行并行组织协同与强调可用性，驱动Gemini模型实现质变。他将谷歌独特的基础设施转化为核心优势，并坚定地将AI未来引向“行动智能”，在追求通用人工智能的道路上，以创新不竭的理念和对团队的深切信任，实现了巨型组织的战略转型与技术复兴。

谷歌AI蛰伏二十年，一度被OpenAI“红色警报”吓醒，然后开启“疯狂模式”，Gemini、TPU齐发力，从“中年危机”瞬间变“AI卷王”，这剧情反转简直比狗血剧还精彩！

穆斯塔法·苏莱曼，这位从DeepMind走出的微软AI掌舵者，以其独特的哲学思辨与技术远见，坚信AI的智能本质将为人类创造前所未有的价值。他清晰描绘了2040年AI无缝融入生活、教育和医疗的图景，同时强调AI无意识的伦理底线，呼吁社会拥抱智能带来的协作与创新，共同塑造一个以人为本的未来。

德米斯·哈萨比斯，Google DeepMind的灵魂人物，在带领团队通过AlphaFold赢得诺贝尔奖的同时，也因其对通用人工智能的执着和对商业回报的淡然，让谷歌错失了Transformer商业化并拱手将ChatGPT的先机让给OpenAI。他是一位将科学理想置于商业利益之上的远见者，毕生致力于解决“根节点”式的科学难题，即使这意味着短期内数十亿美元的投入和投资者的质疑，也坚定不移地追求一个更安全、能造福全人类的AI未来。

谷歌DeepMind的“AI赋能数学计划”通过AlphaEvolve等AI系统，在数学领域取得里程碑式突破，包括打破矩阵乘法56年纪录，展现了AI驱动科学发现的巨大潜力。同时，陶哲轩提出AI使用声明、风险缓解和责任归属的伦理框架，强调在AI加速创新同时，必须严格维护科学严谨性与人类责任，预示着AI与科学的未来将是技术与伦理并重的融合发展。

Neel Nanda，这位26岁的DeepMind“传奇人物”，以其在AI安全和机械可解释性领域的卓越贡献而闻名。他颠覆传统，庆幸没有浪费五年读博，并对大型AI公司的研究效率提出深刻见解，倡导实用主义、高效迭代。通过独特的“扩大幸运面积”法则和对组织运作的批判性思考，Neel Nanda正在塑造新一代AI研究者的职业路径和行业价值观。

清华物理系传奇人物姚顺宇，在理论物理界留下耀眼足迹后，因寻求“可验证进步”和更多机会，毅然转型投身人工智能。他在Anthropic参与Claude模型迭代，但出于对发展方向的深层思考，最终选择加入Google DeepMind，继续其在AI前沿的探索。他的职业选择不仅是个人轨迹，更折射出顶尖人才对科学本质与自我价值实现的不懈追求。

谷歌DeepMind利用物理信息神经网络（PINN）首次在流体动力学方程中发现了全新的不稳定“奇点族”，这一突破不仅有望解决克雷数学研究所的“千禧年大奖难题”，更展示了AI在基础科学发现中的强大潜力，预示着一个由AI加速人类认知、重塑科学研究与工程应用范式的新时代。

DeepMind的AlphaEvolve系统凭借LLM与评估算法结合的创新机制，实现了算法的自主发现，在数学证明和谷歌TPU效率提升上均取得突破，标志着AI从辅助工具向主动科学发现者的范式转变。这不仅为企业带来了显著的商业价值和研发效率提升，也引发了关于人类在科学探索中角色、知识产权归属以及AI伦理等深远社会哲学思考。

DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯是通用人工智能（AGI）领域的领军人物。他通过将游戏作为AI训练和评估的核心，致力于构建能够理解物理世界（如Genie 3）、具备深刻思考能力并能适应复杂人类目标的完整AGI系统，其工作不仅推动技术前沿，也引发了对智能本质和AI未来走向的深刻思考。

DeepMind CEO Demis Hassabis勾勒了通向通用人工智能（AGI）的深层路径，其核心在于“思考型模型”的演进和以Genie 3为代表的“世界模型”对物理世界的理解与创造能力。这不仅预示着下一代交互体验和AI训练范式，更触及了人工智能“参差型智能”的深层矛盾，指向一个融合多模态能力并能自我修正的“全能模型”未来，将深刻影响技术、商业乃至我们对现实的认知。

DeepMind推出的Aeneas模型通过多模态生成式AI技术，革命性地提升了古罗马铭文的修复、年代与出处鉴定及语境解读效率，将考古学从繁复的数据检索中解放。这项突破不仅预示着AI在人文科学领域“发现科学”的巨大潜力，更引发了关于人类知识获取、历史叙事重构及人机共创未来的哲学深思。

德米斯·哈萨比斯，谷歌DeepMind的灵魂人物，正通过Game Arena等创新平台，致力于让AI构建“世界模型”，从而真正理解现实的因果和规律。他将AI从简单的任务执行者推向能深层“理解”的智慧体，这不仅延续了AlphaGo的探索精神，更是他为实现通用人工智能（AGI）所迈出的关键一步，预示着AI将更深刻地影响科学与社会的未来。

德米斯·哈萨比斯，DeepMind的灵魂人物，从国际象棋神童到诺奖得主，以其独特的跨学科背景和对AGI的坚定信念，成为引领人工智能未来的关键声音。他不仅推动技术前沿，更以“AI大使”身份积极探讨AI的社会影响与安全伦理，描绘一个由AI赋能的“极度富足”未来，并呼吁人类社会做好应对巨大变革的准备。

谷歌DeepMind的Genie 3“通用世界模型”实现了从文本生成连贯、交互式3D虚拟世界的突破，这不仅将颠覆游戏、影视等创意产业的内容生产范式，更重要的是，它为AI Agent提供了一个可无限扩展的“认知训练场”，被DeepMind视为通向通用人工智能的关键一步。尽管仍有局限，Genie 3预示着AI将从内容片段生成迈向“可操作空间”的未来，深刻改变人机交互与智能进化路径。

本篇深度专访聚焦谷歌DeepMind研究总监Shlomi Fruchter和研究科学家Jack Parker Holder，两位Genie 3世界模型背后的核心人物。文章不仅细致展现了Genie系列技术从像素级模拟到高保真交互式世界生成的演进，更深入探讨了他们将“世界模型”视为具身智能和机器人训练未来的核心哲学。通过挖掘两位科学家的技术洞察、对创新与挑战的坦诚思考，描绘了他们如何以严谨的科学精神和前瞻性视角，引领AI走向模拟现实、赋能创造的全新篇章。

谷歌DeepMind祭出“王炸”Genie 3，直接“截胡”了OpenAI的风头。这款能通过文本提示词生成可交互、可玩耍虚拟环境的世界模型，不仅实现了720p、24帧的实时体验和数分钟的画面一致性，还能用文本命令改变世界，虽然还有点小瑕疵，但无疑向《星际迷航》中的“全息甲板”迈出了坚实一步，预示着AI世界生成技术即将“起飞”。

谷歌Gemini AI在国际奥数竞赛（IMO）上拿下官方认证金牌，凭借其“Deep Think”模式在4.5小时内攻克5道难题，展现了AI在复杂数学推理上的惊人进步。与此同时，竞争对手OpenAI此前“自宣”的成绩因“抢跑”和未经官方认证，遭遇了大型“社死”，引发了科技界对AI竞赛标准和商业伦理的激烈讨论，预示着AI大模型领域竞争将更加白热化。

Google DeepMind的AI系统在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平，标志着人工智能在复杂推理和问题解决能力上的历史性突破。这一融合了先进语言模型与符号推理引擎的混合架构，不仅加速了通用人工智能的探索进程，更预示着AI将深度重塑科学发现的范式，开启人机协作的新纪元。

今天是2025年06月27日。当我们的目光再次聚焦AI领域，一个清晰而震撼的趋势已然浮现：人工智能正从单纯的计算工具，蜕变为深入万物底层“代码”的终极解码者与重构者。它不仅在微观层面洞悉生命奥秘，在逻辑层面重塑软件工程，更在物理层面赋予机器真正的“具身智能”。

DeepMind推出了AlphaGenome，一个能够处理百万碱基对DNA序列并高精度预测基因调控活动的AI模型。该模型首次全面解析基因组中的“暗物质”非编码区域，有望加速复杂疾病的早期发现和个性化治疗。尽管其科研潜力巨大，DeepMind也强调模型当前仅限科研用途，且存在技术局限性，需在严格伦理框架下推进。

DeepMind发布了AlphaGenome模型，能以单碱基精度预测人类DNA序列中任意变异对数千种分子属性的影响，且预测速度极快。该模型在理解非编码基因组、加速疾病机制研究及药物发现方面具有革命性潜力，标志着AI在生命科学领域的又一重大突破，已开放非商业研究预览。

谷歌DeepMind发布AlphaGenome，一项能以高精度解析DNA调控机制的革命性AI模型。它能读取100万个DNA碱基并预测基因变异的影响，有望深刻改变疾病理解、合成生物学和基础研究。这项技术预示着生物学从“认知”向“掌控”的范式转变，同时也带来了重要的伦理和社会治理挑战。

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics On-Device，这是其首个可直接在机器人上本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型，大幅降低了延迟并提高了在无网络环境下的鲁棒性。该模型展现了强大的任务泛化能力和跨机器人平台适应性，只需少量演示即可快速适应新任务，预示着具身智能迈向更加自主和普及的关键阶段，但也带来了对安全性、伦理和商业模式的新思考。