HƯỚNG DẪN công ty

Google DeepMind

Google DeepMind’s research history includes AlphaGo, AlphaZero, Gemini and AlphaFold.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~1 min

Bắt đầu đọcLàm bài kiểm tra
Trên trang nàyđọc 1 phút
  1. Tổng quan
  2. Lặn sâu
  3. Triển khai trong thế giới thực
  4. Tương lai của Google DeepMind
  5. Đưa nó vào thực tế
  6. Tiếp tục khám phá
  7. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

The cited sources describe distinct dated projects and research results; company products, mergers and scientific milestones should not be treated as one continuous model capability.

Lặn sâu

AlphaGo defeated Lee Sedol 4–1 in March 2016. AlphaZero’s research paper describes learning chess, shogi and Go through self-play from game rules. In April 2023, Google announced that the Brain team and DeepMind would be brought together as Google DeepMind. Gemini is a later multimodal model family. In 2024, AlphaFold researchers Demis Hassabis and John Jumper shared the Nobel Prize in Chemistry for protein-structure prediction. AlphaFold 3 extends structure prediction to biomolecular interactions, while AlphaMissense predicts possible effects of missense variants. These are separate dated projects and model scopes.

Triển khai trong thế giới thực

Reading the AlphaGo page for its 2016 match against Lee Sedol.

Using AlphaZero’s paper to distinguish self-play training from human game records.

Checking Google’s 2023 announcement about combining DeepMind and the Google Brain team.

Separating AlphaFold protein-structure prediction from AlphaFold 3 biomolecular interaction prediction and AlphaMissense variant-effect prediction.

Tương lai của Google DeepMind

Assess each research result in its own domain and use primary papers or official release documentation for current capabilities. A milestone in one DeepMind project does not establish performance or readiness in another.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Chiến lược nhà cung cấp. Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
  • Chi phí và ngân sách. Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
  • Rủi ro và an toàn. Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.

coi chừng

  • Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
  • Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
  • Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.

Các bước tiếp theo

  1. Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
  2. Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
  3. Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
  4. Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.

Tiếp tục khám phá

OpenAI

Xem cách các nhà cung cấp mô hình nền tảng hàng đầu vận hành.Đọc hướng dẫn

AI nguồn mở

So sánh hệ sinh thái mô hình mở và đóng.Đọc hướng dẫn

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the Google DeepMind quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

Google DeepMind là gì?

Google DeepMind’s research history includes AlphaGo, AlphaZero, Gemini and AlphaFold. The cited sources describe distinct dated projects and research results; company products, mergers and scientific milestones should not be treated as one continuous model capability.

Trò chơi nào AlphaGo của DeepMind đã nổi tiếng thành thạo khi đánh bại một nhà vô địch thế giới?

AlphaGo đã đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol vào năm 2016, một cột mốc quan trọng vì cờ vây được coi là quá phức tạp để có thể tính toán bằng vũ lực.

AlphaFold đã giải quyết thách thức khoa học lớn nào?

AlphaFold dự đoán cách protein gấp thành hình dạng 3D từ chuỗi axit amin của chúng, giải quyết một vấn đề sinh học kéo dài hàng thập kỷ.

Google DeepMind được hình thành như thế nào vào năm 2023?

Vào năm 2023, Alphabet đã kết hợp DeepMind và nhóm Google Brain thành một đơn vị duy nhất có tên Google DeepMind.

Tên của dòng mô hình đa phương thức biên giới của Google DeepMind là gì?

Gemini là Google dòng mô hình nền tảng đa phương thức của DeepMind, được tích hợp trên các sản phẩm Google.

Điều gì khiến AlphaZero nổi bật so với AlphaGo?

AlphaZero đã đạt được khả năng chơi siêu phàm trong cờ vây, cờ vua và shogi hoàn toàn thông qua việc tự chơi mà không cần học hỏi từ các trò chơi của con người.

Tiếp tục học hỏi

Hướng dẫn liên quan

Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này

Nhận chứng chỉ AI miễn phíMột khóa học và kỳ thi ngắn miễn phí. Không tốn phí, không cần thẻ. Khoảng 2,5 giờ.Bắt đầu miễn phí →