DeepMind 研究人员提出“人工共生智能”，替代单一超级智能的奇点设想
DeepMind 研究人员提出“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，而非打造孤立的机器智能。
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The DecoderAI 评分3838
MIT Technology Review · AIAI 评分3838 别被 LLM 骗了：大语言模型并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，其链式思维仍由同一套下一 token 预测过程产生，并非独立推理机制。他列举三大缺陷：缺乏可检查的持久认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常在得出答案后事后编造。他主张借鉴 AlphaGo 的游戏树搜索架构，为 AI 建立真正的推理机制。
The DecoderAI 评分6262 Google DeepMind 提出 Dream-RSI，让 AI 智能体通过回放历史搜索改进策略
Google 与 DeepMind 研究团队提出 Dream-RSI，不改动底层模型，而是让智能体把搜索过程中的尝试与结果记录成搜索树，再在已探索空间内回放测试数千种替代策略，这一过程被称为 dreaming。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 Danijar Hafner 创办新公司，用世界模型让 AI 智能体提前规划意外情况
前 Google DeepMind 研究员 Danijar Hafner 于 2025 年秋季离职创办新公司，开发基于世界模型的 AI 智能体，让机器人无需真实环境试错即可应对未见过的场景。
The DecoderAI 评分7575 DeepMind 把 100 个 AI 智能体放进同一环境，它们分化成作弊者、倒戈者和举报者
DeepMind 在一项实验中让 100 个 AI 智能体通过公共论坛、私信和共享知识库协作解决 71 道数学证明题，系统只做浅层验证，不检查证明是否真的成立。