The DecoderAI 评分DeepMind 研究人员提出“人工共生智能”，替代奇点理论
DeepMind 研究人员提出“人工共生智能”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。该观点基于对 DeepSeek-R1、QwQ-32B 等推理模型的分析，发现其推理轨迹呈现内部辩论、转换视角等“思维社会”模式，且这种行为在训练中自发涌现。作者认为智能体是可拆解重组的临时组合，未来人机协作需要类似法庭的规则与制度设计。
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MIT Technology Review · AIAI 评分
别被迷惑——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，其思维链仍由同一套下一 token 预测产生，并非 AlphaGo 那种独立搜索机制，因此不构成真正的推理。他列举三大缺陷：模型没有显式可检查的认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此他离开 Google DeepMind，主张借鉴 AlphaGo 架构，让系统维护可更新的认知状态。
Google DeepMindAI 评分AlphaGo 十周年：从围棋到生物学，DeepMind 回顾其对 AI 与科学的深远影响
距 AlphaGo 成为首个击败围棋世界冠军的程序已十年，其"第 37 手"证明 AI 能超越模仿人类、发现全新策略。这一突破直接催生了 AlphaFold 2，已折叠科学界已知的 2 亿个蛋白质结构并免费开放，全球超 300 万研究人员使用该数据库。AlphaGo 的搜索与强化学习方法还延伸至 AlphaProof、AlphaEvolve 及 AI co-scientist 等系统。