Ethan Mollick 评论 Google DeepMind 的《The Economics of Intelligence》研究，指出组织不只是最优秀个体的加总，因此单个智能体变强不会独自改变经济，能协同工作的智能体才可能带来转型。该研究由 Alex Imas、Andrew Koh 和 Shane Legg 发布，提出能力与协调两个经济能力门槛，并认为经济转型取决于 AI 成为超强个体、超强协作还是两者兼具。
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2026年10月30日,Google DeepMind发表论文《The Economics of Intelligence》,提出AI对经济的影响取决于智能体协调能力,而非单个模型变强。论文以胜任(单任务能力)与协同(智能体协作能力)两项阈值刻画AGI的经济影响,认为AI已在精简初创公司、扁平化组织架构和部分入门岗位招聘放缓上显现变化,但尚未出现大规模失业;多数基准只测单个模型,而企业以团队形式竞争。同日,Ethan Mollick评论该研究,指出组织不只是最优秀个体的加总,单个智能体变强不会独自改变经济,能协同工作的智能体才可能带来转型。该研究由Alex Imas、Andrew Koh和Shane Legg发布。
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Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 认为，基础模型可以学习语言之外复杂系统的底层规律，未来十年的进展将更多来自世界、机器人、生物和天气等领域。她以 DiffusionGemma 的文本扩散机制、Genie 世界模型及机器人训练为例，说明整块生成、自适应计算和模拟交互数据如何支持推理与具身智能。
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Google DeepMind 研究负责人 Vivek Natarajan 介绍了 AI co-scientist 与 AMIE，利用自博弈、搜索和多智能体辩论辅助科研假设生成与医疗诊断。AI co-scientist 的候选药物在人体肝脏类器官实验中将 TGF-beta 诱导的染色质损伤降低超过 91%；AMIE 在模拟问诊中匹配或超过医生，并在受监督的早期可行性研究中未触发预设安全中止。
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2026年9月16日,Google DeepMind推出DeepMind Institute平台。据代表来源Philipp Schmid当日发布的信息,该平台面向Google DeepMind以及更广泛研究社区的研究者,用于发表并讨论日益强大的AI应如何被构建、治理和使用;首批4篇文章探讨推理透明度、经济政策与人类繁荣。此后暂无新的合格事实证据,平台处于已推出状态。
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