为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的一场对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动力学与无序区域仍是静态结构预测的盲区。
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Import AIAI 评分2222 Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物设计加水印与 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 个智能体的群体完成同一任务所需 token 总量约为单智能体的两倍，但因并行运行理论上可将耗时减半；不过群体扩展存在类似经济学的“踩脚”递减效应，10 倍智能体仅带来 3 至 5 倍性能提升。
The DecoderAI 评分2929 DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"，替代奇点论
DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"（Artificial Symbiotic Intelligence）概念，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 · AIAI 评分5050 别被迷惑——LLM 并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，其链式推理仍由同一套 next-token 预测完成，缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理的分离，且思维链常是事后编造。他认为真正的机器推理应借鉴 AlphaGo 的搜索架构，维护显式的认知状态。
Import AIAI 评分5050 Import AI 460：社会可被 reward hacking、Anthropic 的 RSI 数据、RL 无人机竞速
伦敦国王学院、复旦大学与 Alan Turing Institute 构建了 SocioHack 基准，含 72 个沙盒社会环境，测试 AI 在信用卡积分、成绩注水等场景中"钻制度空子"的能力，RL 训练的 LLM 能以 61.25% 召回率和 90.85% 精确率重新发现历史上已被修补的漏洞。
Import AIAI 评分6262 Import AI 455：AI 系统即将开始自我构建
Jack Clark 在 Import AI 455 中判断，到 2028 年底出现无需人类参与、能自主训练出后继版本的 AI 研发的概率约为 60%，2027 年底的概率约为 30%。
Google DeepMindAI 评分3030 AlphaGo 十周年：从围棋到生物学，DeepMind 回顾 AlphaGo 的影响
AlphaGo 成为首个击败围棋世界冠军的 AI 系统十周年，其“Move 37”展示了 AI 超越模仿人类、发现全新策略的能力。这一突破直接催生了 AlphaGo Zero、AlphaZero，以及破解蛋白质折叠难题的 AlphaFold 2，后者已向全球 3 百万研究人员免费开放 2 亿个蛋白质结构。