谷歌DeepMind负责人称赞DeepSeek：见过的中国最佳AI作品

澎湃新闻2025-02-10

谷歌DeepMind的CEO再次称赞DeepSeek，并借机宣传自家产品。　　当地时间2月9日，在巴黎AI峰会正式开始前的一场预热活动上，2024年诺贝尔化学奖得主、谷歌DeepMind的CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）上台分享了自己对AI（人工智能）的一些展望，并称赞中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）令人印象深刻：“我觉得，这可能是我所见过的来自中国的最佳（AI...

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R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价获得了广泛关注。当地时间1月24日，哈萨比斯已经在一次采访中称赞了DeepSeek：“可以肯定的是，他们取得的成就令人印象深刻，中国具有极强的工程和规模化能力。”\n　　此外，哈萨比斯还谈到了对AGI（通用人工智能）的展望。他将AGI理解为“一个展示人类所拥有的全部认知能力的系统”，称AI行业“正走在通往AGI的道路上”，“我们离实现这样一个非同寻常的系统可能只有五年左右的时间”。\n　　哈萨比斯补充道：“我觉得社会需要为此做好准备，以及这将产生怎样的影响。而且，要确保我们从中受益，整个社会都能从中受益，同时也要减轻一些风险。”\n　　而在AI监管方面，哈萨比斯坦言，AI监管“在当前环境下有些棘手”：“对AI的监管很重要，但我们很难得到正确的监管。AI技术目前还没有被完全理解，并且其发展速度非常快。同时，这需要国际合作，因为AI将会成为影响全球所有国家的一项技术。”\n　　DeepMind成立于2010年，在2014年被谷歌收购。2024年10月，谷歌宣布将Gemini应用团队并入DeepMind团队，隶属于谷歌AI负责人哈萨比斯的管理，以提高AI研发工作的效率。\n　　一周前，作为对近期走红的推理模型DeepSeek-R1和OpenAI旗下模型o3-mini的回应，谷歌推出了一系列大模型，包括正式版Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite以及新一代旗舰大模型Gemini 2.0 Pro实验版，以及推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking实验版。\n　　其中，Gemini 2.0 Flash适用于大规模、高频率的任务，能够处理多达100万tokens的上下文窗口，拥有强大的多模态推理能力。\n　　而受到DeepSeek在价格方面所带来的压力，新的Flash-Lite模型以性价比作为最大卖点，被谷歌称为“迄今为止最具成本效益的模型”，每输入一百万tokens的费用仅为7.5美分，与Gemini 1.5 Flash持平，同时具有更强的性能。\n　　2月8日， DeepMind宣布其开发的AI系统AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）几何问题方面取得了突破性进展，其表现甚至超过了平均金牌得主，能够解决过去25年国际数学奥林匹克竞赛中84%的几何问题。\n　　近日，WELT经济峰会公布了一段特斯拉CEO埃隆·马斯克在1月28日的受访视频，其中也提到了DeepSeek。马斯克称DeepSeek“非常令人印象深刻”，但旗下AI初创企业xAI会发布更好的模型：“中国拥有大量聪明且非常有上进心的工程师，所以应该预料到中国可以做出很多伟大的东西．．．．．．DeepSeek就是其中之一，这其实是中国人才济济的结果。”\n　　澎湃新闻记者 胡含嫣\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP\n\n责任编辑：王若云","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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