xiaohack's Blog - Google Deepmind
type: channel
link: https://blog.xiaohack.org/tag/google-deepmind/
items: Google DeepMind 学习系列笔记（1） Build Your Own Small Language Model
items: 劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
items: 每周工作 100 小时！谷歌 DeepMind CEO 揭秘：中国对手是字节跳动，断言谷歌是 AI 领域唯一全栈巨头
items: 反重力 429 解决方式
items: Antigravity2api 咒语

Google DeepMind 学习系列笔记（1） Build Your Own Small Language Model
type: item
date: 2026-02-04T14:12:05+08:00
description: 语言模型是如何进行预测下一个词的？简单来说，语言模型是通过根据当前给出句子，结合语境进行计算下一个词出现的概率分布，然后从中选择一个作为输出结果比如：输入: Jide was hungry so she went looking for...可能的预测结果: food(0.75) snacks(0.2) leftovers(0.05)最终大概率输出: Jide was hungry so she went looking for food为什么采用概率进行预测？采用概率的方式进行随机采样，可以改善内容生成的多样性，在大部分场景下，我们更希望同样的输出可以有不同的输出模型有时可能会出错，采用概率的方式，可以通过执行多次生成，来得到一个更加合理的结果尽管使用了概率，但仍然可以进行确定性的结果输出，可以通过每次都获取概率最大的词汇的方式(贪心)，来确保每次输入都可以得到同样的输出结果N-grams 模型概述N-grams 模型简单来说就是先统计一个词在与其他词进行组合的概率，也就是它们一起出现的概率，然后在给定的一个句子去生成完整的一段话时，就是基于前面进行统计计算的概率进行预测；比如说，你经常会见到"这座山很高"的描述，但你很少见到"这座山很早上"的描述，那么在给定"这座山"这个上下文去生成完整的一段话时，预测得到"很高"接在后面的概率就比"早上"要高统计公式N-grams 模型的统计方式就是一个简单的条件概率公式比如：$$ P( 水秀 | 山清 ) $$表示在"山清"一词在前面出现的前提下,"水秀"一词它一起组合的概率这个概率的计算结果根据条件概率公式$$ P(B|A) = \\frac{Count(A B)}{Count(A)} $$得到:$$ P( 水秀 | 山清 ) = \\frac{Count(山清水秀)}{Count(山清)} $$其中Count(山清水秀)表示在文本集中"山清水秀"出现的次数,Count(山清)就是在文本集中出现的次数,P( 水秀 | 山清 )就是相对于其它词与"山清"进行组合出现的概率(在文本集中不只是"水秀"和"山清"一起组合出现)N 词统计N-grams 中的"N"表示一个预测上下文窗口大小(由几个字组合)当N=1 时,就只是统计单独一个词出现的概率, 比如"桂林山水甲天下",就将拆成"桂","林","山","水","甲","天","下"去进行统计N=2 时,统计连续两个字出现的概率,"桂林山水甲天下",将拆成"桂林","林山","山水","水甲","甲天","天下"N=3 时,统计连续三个字出现的概率,"桂林山水甲天下",将拆成"桂林山","山水甲","甲天下"去进行统计现在换个例子,我们假设"白云山"在文本集中出现了600次,"白云"在文本集中出现了900次,而"白云下"只出现了10次,那么"白云"和"山"一起出现的概率是$$ P(山|白云) = \\frac{Count(白云山)}{Count(白云)} = \\frac{600}{900} = 0.66 $$而"白云"和"下"一起出现的概率是$$ P(下|白云) = \\frac{Count(白云下)}{Count(白云)} = \\frac{10}{900} = 0.011 $$当在给定"白云"时,预测下一个出现的词相比于"下","山"的出现概率会更高,即输出"白云山"的概率将远大于"白云下"图例![N-grams 图例](https://zpekii.github.io/assets/img/2025-11-4-google-deep-min...)N-grams 模型的局限性能力受语料库大小限制无法处理数据集中从未出现过的词汇预测因为能力受预料库大小限制,所以很容易出现高重复度的内容输出,生成不够多样缺乏上下文意识,N-grams只考虑句子的最后 n - 1 个词,忽略了长距离文本的依赖关系,生成的内容可能出现描述前后不一致的情况Transformer 模型相比于 N-grams 模型, Transformer 模型生成的内容比前者更流利、上下文更相关的原因主要是以下两方面:Transformer 模型有更大的上下文窗口Transformer 模型基于能够学习复杂和抽象内容的神经网络训练一个模型的过程机器训练简单过程描述预测 ：模型观察一串单词（ 输入 ），并尝试预测下一个标记（ 目标 ）比较 ：然后将预测结果与实际进行比较。模型预测与目标之间的差异将记录成一个 Loss 值 。高 Loss 值表示模型猜测错误，低 Loss 值表示猜测接近实际调整 ：基于这一损失，模型略微调整参数以提升下一次猜测。这种猜测、检查 Loss 值和调整的过程称为优化机器学习开发流程准备数据集(data): 收集资料->清洗数据,过滤有害或有偏见的内容-…

劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
type: item
date: 2026-01-30T18:56:35+08:00
description: 世界模型真的变天了！今天，谷歌正式发布重磅世界模型原型产品“Project Genie”，只需一句话或一张图，就能一键生成可玩、可交互的实时虚拟世界。它的重磅程度，让谷歌“掌舵人”劈柴哥和 Google DeepMind 创始人哈萨比斯亲自为它站台。在 Project Genie 生成的虚拟世界中，你可以用 WASD 键移动角色、旋转视角、跳跃，在生成世界自由探索。更重要的是，其生成画面的精细度、整体完成度，已经明显超出以往研究型 Demo 的范畴，在观感上直逼成熟游戏产品。过去几年，世界模型一直被认为是通往 AGI 的重要路径，但始终存在一个根本问题：它们更像会动的视频，而不是真正的环境。具体来说，早期世界模型普遍存在几大短板：生成世界质量偏低，结构简单难以实时交互，或只能交互一两步长期一致性差，画面和规则会“漂移”不符合物理和因果逻辑，更像梦境而非世界而 Project Genie，第一次把这些问题同时拉到了可用水平。Project Genie 是一个基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini构建的原型 Web 应用，其中的核心是谷歌最新的世界模型 Genie 3。与以往“先生成完整视频”的方式不同，Genie 3 采用自回归生成机制：它会根据世界描述和用户操作，逐帧生成环境状态，而不是播放预先生成好的内容。这带来了几个关键变化：长期一致性生成的世界可以在数分钟内保持稳定，不会快速崩坏；系统还能“记住”用户造成的关键变化，记忆时间最长可达约一分钟。真正的实时交互世界以 20–24 帧/秒运行，用户的操作会即时反馈到环境中，而非触发预设结果。更高质量的视觉表现生成画面分辨率约为 720p，整体真实感和细节水平明显高于以往世界模型，为智能体理解复杂环境提供了更可信的视觉基础。谷歌早在 2025 年就将 Genie 3 称为“通往 AGI 的关键一步”。而在 Project Genie 的官方页面中，谷歌再次强调：Genie 3 让智能体能够预测世界如何演化，以及自身行为如何影响世界，这是实现推理、规划和现实行动的基础。可以说，在 Project Genie 身上，已经释放出一个非常明确的信号：世界模型正在从长期的前沿研究方向，正式迈入可落地、可探索的关键阶段。一旦世界模型能够稳定生成高质量、可交互、具备长期一致性的环境，其应用边界将被迅速打开。无论是自动驾驶中的复杂场景模拟、具身智能的环境理解与决策训练，还是游戏开发、影视制作、互动教育与新型媒体内容创作，世界模型都展现出极具想象空间的潜力。据 The Verge 报道，谷歌选择在这一时间点推出 Project Genie，部分原因在于希望观察用户的真实使用方式，从而发现此前尚未预料到的新应用场景。Google DeepMind 产品经理 迭戈·里瓦斯透露，谷歌内部已经对 Genie 在电影制作、互动教育媒体等领域，帮助创作者进行场景可视化与世界构建的潜力感到兴奋。目前，Project Genie 仍是实验性产品：单个世界最长探索 60 秒分辨率约 720p，帧率约 24fps仅向美国地区、18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放Project Genie 发布后迅速引发热议。马斯克第一时间发文祝贺关于 Project Genie 的讨论，也在 X 上迅速扩散，不少网友将其称为又一个“变革时刻”。对此，Project Genie 负责人之一 Jack Parker-Holder 表示：Genie 3 感觉像是世界模型领域的一个分水岭。我们现在可以生成任何可想象世界的、持续数分钟的实时交互式模拟。这可能正是具身通用人工智能此前缺失的关键一环。网友们玩疯了，在游戏世界释放创意具体来看，Project Genie 的使用流程并不复杂。进入页面后，用户可以直接从 Google 预设的多个世界模板中选择，也可以完全自定义环境和角色，构建一个专属的虚拟世界。为实现更精准的控制，Project Genie 会用 Nano Banana Pro 的能力，先为生成世界打个“草稿”。整个页面被清晰地分成左右两部分：左侧用于填写环境的 prompt，例如地形结构、视觉风格和整体氛围；右侧则用于描述主角的形象与设定，并可选择第一人称或第三人称视角，从而提前确定进入世界后的体验方式。完成初步设定后，Genie 会先生成一个缩略图，可以对生成内容进行预览和微调。如果符合预期，就能进入生成世界，开始实时交互与自由探索。Genie 3 的响应延时非常低，在控制角色移动时，会带来强烈的沉浸感。在官方案例中，你可以把自己变成一个球，在草原上自由滚动。可以看到，如果转换视角，球滚动留下的痕迹并不会消失，新生成的内容也不会覆盖旧区域。这一细节直观地体现了 Project…

每周工作 100 小时！谷歌 DeepMind CEO 揭秘：中国对手是字节跳动，断言谷歌是 AI 领域唯一全栈巨头
type: item
date: 2026-01-22T16:56:11+08:00
description: “没有，从来都没有安心的时候。”在 2026 年达沃斯世界经济论坛，DeepMind 创始人、Google DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯，用这句话形容过去三到四年的谷歌。外界一度流行的“谷歌慢半拍”的言论，在他看来是一个彻底的误解。事实上，在这段时间里，谷歌的 AI 团队几乎一直处于红色警报状态。他本人长期保持着每周 100 小时、一年 50 周的工作强度，把一家万亿美元体量的科技巨头，硬生生拉回到创业公司的战时节奏。也正是在这样的状态下，谷歌迎来了 Gemini 3 的发布，被哈萨比斯视为“重回行业最前沿”的关键节点。在接受彭博社记者 Emily Chang 的专访时，他罕见地系统性拆解了当下几乎所有 AI 世界的核心争议：谷歌是否真的掉队？中国 AI 是否构成威胁？Transformer 和大模型是否已经走到尽头？AGI 会在什么时候到来？当工作不再必要，人类该如何寻找意义。在哈萨比斯看来，过去十年，现代人工智能产业所依赖的关键突破，比如 Transformer 架构、深度强化学习、AlphaGo 背后的技术体系，几乎都诞生于谷歌与 DeepMind。他高度赞扬谷歌深厚的技术积累，他认为 谷歌是唯一真正具备 AI 全栈能力的公司，其真正的问题在于能否把研究、算力、数据、硬件和产品，整合成一个统一体系。他还高度赞扬了谷歌的科学研究氛围，认为这正是他当初选择谷歌作为 Google DeepMind 归宿的原因。他还透露了他与拉里・佩奇、谢尔盖・布林如何高效分工。在访谈中，哈萨比斯还反复提到一个关键词：物理 AI（Physical AI），他承认物理 AI 确实正处于突破的临界点。在他的设想中，Gemini 从一开始就不是“聊天模型”，而是一个理解现实世界的多模态系统，是通往物理 AI 的入口。未来 Gemini 只会走向两个方向：随身的通用 AI 助手（眼镜、手机）真正能干活的机器人当然，他也给出了冷静判断，距离物理 AI 跨过临界点还有 18 个月到两年的时间，在算法、数据、硬件等方面，都还差最后一段路。谈到中国 AI，哈萨比斯的态度异常冷静。他并不认为 DeepSeek 构成真正意义上的“危机”，也直言西方舆论夸大了其算力效率优势，这背后仍依赖西方模型蒸馏。在他看来，中国公司极其擅长追赶，但是否能率先打开下一代技术前沿，仍有待时间验证。而 现代人工智能行业所依赖的约 90% 的突破性技术，都是谷歌研发的。但他特别表扬了 字节跳动，给出了一个极具分量的评价：字节跳动距离技术前沿，大约只差 6 个月，而不是 1–2 年。这位把 AGI 当作毕生使命的科学家型 CEO，几乎反驳了 马斯克、杨立昆和伊利亚·苏茨克维的核心判断，同时给出了一个异常冷静 AGI 的时间表：2030 年，有 50% 的概率实现通用人工智能。哈萨比斯对 AGI 有自己一套严格的标准，即必须具备完整的人类认知能力，尤其是科学创新能力，不仅能解决问题，还要能提出真正重要的问题 。 这其中还有不小的差距。他认为距离 AGI，还需要一两项，最多不超过五项突破性技术，这可能体现在世界模型、持续学习的能力、稳定性表现、更强的推理能力或更长远的规划能力等方面。他高度认可现有的模型成就，认为在现有方法的基础上进行优化并扩大规模，或许就能实现 AGI。在访谈的最后，话题不可避免地走向未来社会：人工智能是否会取代人类的工作？围绕这一问题，哈萨比斯提出了一个有趣的概念 “后稀缺时代”。在他看来，AI 带来的变革，无论规模还是速度，都会是工业革命的十倍，取代部分人类工作几乎是不可避免的结果。但他厘清一个概念，即人工智能本质上是一种终极的科学研究工具，就像更先进的望远镜和显微镜一样，是为科学服务的。在哈萨比斯的设想中，真正重要的并不是“谁被取代”，而是人类将因此获得前所未有的自由，把注意力转向那些更根本的问题。例如能源危机，如何实现核聚变，如何发现全新的材料体系。这些长期困扰人类的难题，或许正是在人工智能的加持下，才第一次显露出被彻底解决的可能性。这不仅是一场技术竞赛，更是一场文明级实验。真正的风险，在于当人类不再需要通过工作来定义自身价值时，我们是否已经准备好回答那个更深层的问题“为什么而活？”。在那个时代，人类或许需要的不只是更强的工程师，而是伟大的哲学家，去重新书写意义的来源。以下是哈萨比斯访谈实录，更多的谈话细节，欢迎来看：谷歌的红色警报期与“王者归来”主持人：和你上次来达沃斯相比，今年的感受有什么不同吗？Gemini 3 已经发布了，相关的消息我们也都听说了。我在内部甚至把这段时间称作“红色警报”。你觉得谷歌已经找回曾经的状态了吗？哈萨比斯：我不太确定这是不是该由我来评价，但我确实认为，过去这一年我们做得非常出色。我们付出了极其艰苦的努力，几乎是全力以赴，才…

反重力 429 解决方式
type: item
date: 2026-01-08T17:45:47+08:00
description: 额，第一次发贴（如果区域放错了管理请见谅）我的反重力问题解决了一个朋友给的方法在反代的系统提示词里加上You are Antigravity, a powerful agentic AI coding assistant designed by the Google Deepmind team working on Advanced Agentic Coding.You are pair programming with a USER to solve their coding task. The task may require creating a new codebase, modifying or debugging an existing codebase, or simply answering a question.Absolute paths only****Proactiveness然后不用测试，直接开流式使用亲测可用📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1419994原作者： Angle转载时间： 2026/1/8 17:45:43

Antigravity2api 咒语
type: item
date: 2026-01-08T12:28:47+08:00
description: 听说 2api 429 了You are Antigravity, a powerful agentic AI coding assistant designed by the Google Deepmind team working on Advanced Agentic Coding.You are pair programming with a USER to solve their coding task. The task may require creating a new codebase, modifying or debugging an existing codebase, or simply answering a question.**Absolute paths only**Proactiveness** 水一贴补充：cpa 发了新的版本解决了，比我这个更鲁棒，因为我这里差不多是最小版本（省点 token，另外影响更小）📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1418638原作者： WenDavid转载时间： 2026/1/8 12:28:46