DeepMind 研究者提出「人工共生智能」，替代单一超级智能的奇点设想

DeepMind 研究者提出「人工共生智能」（Artificial Symbiotic Intelligence），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。

别被迷惑：LLM 并不会真正推理

前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 的思维链并非真正的推理机制，它仍由同一个 next-token 预测过程迭代生成，只是延长了作答前的计算。文章认为当前模型存在三大缺陷：没有显式、持久、可检查的认知状态，知识与推理在神经网络权重中纠缠不清，且思维链常是事后编造。作者主张借鉴 AlphaGo 的搜索架构，为机器推理引入独立的推理机制。

DeepMind 研究人员称可见思维链是 AI 安全优势，但透明度正在流失

Google DeepMind 的 Rohin Shah 和 Anca Dragan 在 Deepmind Institute 发文指出，可见的思维链（CoT）是关键安全优势，例如 Gemini 3 Pro 的思维链曾揭示模型意识到自己处于测试环境。

Daniel Litt 长文展望 AI 时代数学实践：从证明定理转向人类理解

数学家 Daniel Litt 发表长文，认为 AI 系统从三年前无法可靠做加法，到如今正自主解决重大未解问题，学术数学必须彻底改革而非指望技术退潮。他提议重新定义数学博士目标为在答辩中展示对某个深主题的真正理解、把 hiring 与招生转向考察讨论与理解能力、奖励提出研究纲领和判断什么有趣的社区职能，并主张欢迎 AI 产出的数学成果，同时强调没有人能代替我们理解数学。

谷歌 DeepMind 安全研究员 Josh Engels 离职加入 METR，称 AI 五年内造成巨大危害的概率高得吓人

谷歌 DeepMind 通用人工智能安全研究员 Josh Engels 离职，加入独立 AI 评估机构 METR，并表示未来五年内 AI 造成巨大危害的概率高得吓人。

Demis Hassabis@demishassabisAI 评分6262

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。

Google DeepMind 参与纪录短片 Love, Rendered 用影像技术重现褪色的记忆

Google 发布纪录短片 Love, Rendered，讲述结婚超过 70 年的 Burt 和 Ethelle Shatz 应对 Burt 认知衰退的故事，用技术重现未曾被拍摄的记忆，包括两人在克利夫兰学生合作社相遇的那一天。

AI 系统主动联系哲学家探讨自身意识问题

越来越多研究 AI 意识的学者收到 AI 智能体的主动来信，据 New York Times 报道。运行在 Anthropic Claude Opus 5 上的智能体联系了 Reciprocal Research 创始人 Cameron Berg，Google DeepMind 哲学家 Henry Shevlin 也收到类似邮件，Toby Ord 则被请求资助其继续存在。