Demis Hassabis 登上 WSJ 创新者特刊

在红杉资本AI Ascent的炉边谈话中，Demis Hassabis 展现了他卓越的综合思维能力。他喜爱的书籍关乎万物理论，欣赏的哲学家看似对立，其职业生涯从棋盘游戏跨越至诺贝尔奖级别的科学。谈话核心内容包括：游戏作为AI训练场、创业与创立DeepMind的经验、对通用人工智能（AGI）的愿景，以及AI推动科学发现的具体突破（如生物学进展和Isomorphic Labs的工作）。最后，他还探讨了AI可能开启的新科学领域及其引发的深刻哲学思考。

十年前的 AlphaGo 首尔对局开启现代 AI 时代，标志性的"第37手"证明 AI 已能攻克科学等现实难题，其技术理念仍是构建 AGI 的核心基础。

非常自豪我们所有利用 AI 加速科学与医学的工作所产生的社会影响。

为这支一直如此努力、不懈投入的出色团队感到无比自豪！更多信息见博客文章：https://goo.gle/4rZBiSd

20 多年来，@ShaneLegg 和我一直在讨论 AGI 对经济、科学和社会的潜在影响。通过 DeepMind Institute，我们正在扩展针对 AI 时代关键问题的跨学科研究。我们希望它能推动必要的讨论，以便把下一步走对：http://deepmind.google/institute

Demis Hassabis 引用 Dario Amodei 新文《We Must Pace the Frontier》，称其指出的方向正确、细节仍需打磨，并附上 Anthropic 承诺向第三方评估者提供永久员工级系统访问权限的内容。

当前 AI 热点，聚合 2 个独立信源、16 条信号。

当前 AI 热点，聚合 1 个独立信源、14 条信号。

Tessl 工程师 Ankit Jain 分享团队 PR 量翻四倍、代码几乎全部由 AI 生成后，放弃逐行 diff 审查、改为在代码生成前审查意图并逐条验证验收标准的做法。关键实践包括维护 offer-skill 技能理解代码变更，以及把重复出现最多的审查评论固化成机器自动执行的不变量规则，作者预计第二个月起审查负担明显缩小。

Google 推出 TorchTitan TPU 分叉（github.com/google-pytorch/torchtitan），配合 TorchTPU 原生后端在 Cloud TPU 上训练 PyTorch 模型，提供 SimpleFSDP、Graph Trainer、Pallas 内核和优化 Playbook。