通过GNoME框架成功发现了超过220万种新材料，为人类技术可行材料的数量大幅增加。

　　GNoME框架采用图神经网络和主动学习方法相结合，通过对材料的晶体结构建模，成功预测了材料的形成能量，实现了高效的计算材料发现。

　　通过GNoME，研究人员不仅发现了大量新材料，还展示了机器学习在材料科学中的潜力，为未来的技术创新和解决能源存储等领域的重大挑战提供了可能性。

　　站长之家（11月30日 消息:在新的研究中，Google DeepMind的科学家们成功开发了一种名为GNoME的框架，通过这一框架，他们在材料科学领域取得了令人瞩目的成果。材料的发现对于技术进步至关重要，涵盖了从清洁能源到信息处理等各行各业的创新。然而，由于可能的材料组合空间庞大，传统的试错方法变得缓慢、昂贵且劳动密集。为了加速发现过程，研究人员开发了GNoME框架，它结合了图神经网络和主动学习方法。

　　GNoME的关键在于采用了图神经网络（GNNs），这是一种适用于建模结构化关联数据的神经网络类型。该模型以图的形式接受材料的晶体结构，将原子表示为节点，将键表示为边。模型在连接的原子之间传递信息，捕捉局部环境和远程相互作用。通过在现有材料上训练初始模型，GNoME通过替代和结构扰动逐步生成候选材料。这些候选材料经过模型过滤，考虑了集合预测的不确定性。被过滤的候选材料的能量通过密度泛函理论(DFT)计算进行评估，这是目前最精确的计算方法之一。

　　GNoME的研究人员在多轮的主动学习和模型扩展中对其进行了广泛评估。超过220万种先前未知的稳定晶体结构被发现，扩大了已知材料的前沿。其中，38万种被确认为最稳定的，有望成为实验合成的有力候选。有趣的是，其中736种结构已经在实验室由外部研究人员独立实现。这些发现不仅展示了GNoME的强大性能，还验证了模型的准确性和实用性。

　　除了新材料的发现，GNoME的广泛数据集还为机器学习提供了新的建模能力。通过对弛豫轨迹的分析，研究人员得到了训练原子间势能的无与伦比的范围。预先在GNoME上训练的图网络潜力展现了前所未有的零点准确性，无需任何材料特定的训练，使得能够进行原子分辨率的分子动力学模拟成为可能。这意味着能够通过提供准确而通用的基于物理的模拟来加速许多应用的发现。

　　这项研究展示了通过扩大深度学习规模来改变新材料发现方式的巨大潜力。这些努力将已知稳定材料的边界扩大了近一个数量级，使我们能够探索以前无法访问的组成空间区域。这些创新的发现有望为技术创新提供原料，同时也推动着对材料行为的进一步理解，促使我们能够通过纳米尺度上的工程功能来更加迅速地解决重大社会挑战。跟随GNoME的足迹，继续在机器学习和科学发现方面取得共同进展，可能会带来深远的影响。

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　　GoogleDeepMind的研究团队通过人工智能工具GNoME发现了220万种理论上稳定但实验上未实现的晶体结构，这一成果在《自然》杂志上发表。这一发现的晶体结构数量是科学史上发现的数量的45倍以上，为可再生能源和先进计算等领域的发展提供了潜在的进步。「这个庞大的无机晶体数据库应该充满待发现的『宝石』，以推进清洁能源和环境挑战的解决方案，」在麻省理工学院材料科学与工程以及核科学与工程系工作的Yildiz说。

　　近日，GoogleDeepMind的研究团队发布了一篇研究论文，对人工通用智能的定义进行了重新阐释，并提出了一个全新的AGI分类体系。这一定义不仅切中了技术界对AGI概念的混淆和争议为该领域提供了更清晰的理解框架。随着人工智能技术的不断进步和广泛应用，这项工作可能对整个行业产生深远的影响。

　　GoogleDeepMind最新推出的AI音乐生成模型Lyria引起了广泛关注，该模型可以从文本中创作独特且高质量的音乐，包括乐器和人声。这一创新是谷歌旗下视频分享平台YouTube的新功能的一部分，旨在让用户能够轻松生成自己的音乐作品。在今年一月份，他们推出了MusicLM，该模型可以根据文本提示生成五分钟的音频片段。

　　GoogleDeepMind的机器学习研究团队最近宣布，他们成功证明了人工智能代理可以通过社会学习的方式获取技能，类似于人类和其他动物的学习过程。这一成果被认为是在人工智能领域的重大突破，为实现人工通用智能迈出了一步。这一领域的交叉研究将有望促成有益的互动，将人工智能和文化演化心理学领域有机地结合在一起。

　　GoogleDeepMind的机器人负责人BrianHeater谈到了通用目标机器人、生成型人工智能以及办公室WiFi的重要性。该团队最近推出了OpenX-Embodiment，这是与33个研究机构合作创建的机器人功能数据库，被认为有望像ImageNet一样推动机器人技术的进步。这个领域充满了创新和挑战，机器人技术的未来令人兴奋。

　　在最新的研究中，来自谷歌DeepMind的研究团队提出了一个名为“LevelsofAGI”的框架，旨在系统地分类人工通用智能模型及其前身，类似于自动驾驶的级别。这个框架引入了三个重要的维度:自主性、普适性和性能，为比较模型、评估风险以及追踪人工智能进展提供了一个共同的词汇。该框架强调了将其负责和安全地整合到以人为中心的环境中的需求，并提供了一种结构化的方式来评估、比较和指导AGI系统的发展和部署。

　　谷歌DeepMind的机器学习研究团队声称，他们已经证明人工智能可以通过类似于人类和其他动物的社会学习过程来获取技能。社会学习——即一个个体通过模仿另一个个体来获取技能和知识——对于人类以及大部分动物界的发展过程至关重要。我们期待未来AI领域与文化进化心理学领域之间的富有成果的跨学科互动，」研究人员表示。

　　在最新的《自然》杂志上发表的一篇论文中，研究人员展示了一种名为「游戏学习者」的新算法，这一人工智能程序结合了引导式搜索、机器学习和博弈论，成功在多种棋盘游戏中取得胜利。这一成就标志着AI技术在策略游戏领域的又一重大进步。它不仅拥有坚实的理论基础能够随着计算资源的增加提高性能。

　　GoogleDeepMind的研究发现，通过简单的查询攻击方法，可以从ChatGPT中泄露出大约几MB的训练数据，成本仅约200美元，引起社交网络哗然。研究团队成功攻击了生产级模型，打破了对齐设定，即使模型经过对齐，也能通过命令诱导模型输出训练数据，暴露个人信息，揭示了对抗模型泄露的新途径。新的攻击方式提出了对抗模型泄露的新思路，强调了在开发和使用大型语言模型时对隐私和安全的重视，并呼吁进行更全面的测试和防护措施。

　　在最新的AI研究报道中，GoogleDeepMind推出了一项名为“优化通过提示”的技术，将大型语言模型作为其自身提示的优化器。该方法旨在通过自然语言描述问题，指导LLM生成和改进解决方案，从提高提示性能。是利用LLM优化其性能的多种技术之一，这一领域正在积极探索各种主题，包括越狱和红队行动，研究人员正在不断释放大型语言模型的全部潜力。

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