關於「DeepMind」的文章
西洋棋、日本將棋、圍棋都精通了！制霸人類全新 AlphaZero 登上《科學》期刊
AlphaZero 目前精通三種棋類，不但打贏了前代 AlphaGo Zero ，在西洋棋甚至大幅超越過去頂尖的傳統西洋棋程式 Stockfish！
DeepMind 開源 TRFL ，又一個強化學習拓展、創新好幫手
繼今年 8 月 Google 開源發布了專為學術研究人員設計的簡單但強健的強化學習框架「多巴胺」（Dopamine）之後，早已被 Google 母公司收購但保持獨立運作的 DeepMind 也把自己日常使用的程式庫拿出來開源，繼續為領域內的研究人員們提供功能豐富的實驗工具。
DeepMind AI 又一創舉！玩《雷神之錘 III 》擊敗人類玩家 還展現超強合作力
透過戰術與團隊遊戲實現 AI 更高技術，不只擊敗人類，更以與人類合作為目標，近日，DeepMind 在 3D 遊戲《雷神之錘 III》達到頂尖玩家的水準，甚至能與玩家合作。
VR 普及化曙光！AI 把 2D 畫面變 3D 全景，DeepMind 再登《科學》期刊
繼 DeepStack 之後，Google 旗下 DeepMind 又再度登上《科學》期刊，這次的論文是用 GQN (Generative Query Network) 神經網路，把 2D 畫面重建成 3D 場景，而且可以利用「想像力」從各個視角呈現該場景。更進一步來說，若將這項技術成功普及並應用於 VR 內容製作，可望一舉解決 VR 360 度環境大量建模所耗費的成本。
為何人類能接收比AI更少的訊息就學會工作？DeepMind發表人類的元學習理論
人工智慧需要數千小時的遊戲時間才能達到並超越人類玩家的水平，我們則可以在幾分鐘內掌握以前從未玩過的遊戲的基礎操作。 DeepMind 對這個問題進行了研究，並撰寫了一篇網誌介紹了論文的主要內容。
連Google DeepMind都學會了走迷宮，路癡們怎麼辦？
Google 旗下的人工智慧團隊 DeepMind 發布論文宣布了一項突破性的進展：他們所研發的一個人工智慧程式，擁有跟哺乳動物大腦中網格細胞工作原理類似的能力，能夠做到認路走捷徑。這項研究成果不僅展現了人工智慧目前在空間和方位認知上的水平，還為神經科學提供了新的研究思路，讓人們可以更好地理解人類大腦的工作原理。
AlphaGo使用的強化學習是人工智慧新星？讓專家告訴你為什麼這不是通用解方
深度強化學習可以說是人工智慧領域現在最熱門的方向，它之所以聲名大振，與 DeepMind 團隊用它在 AlphaGo 和 AlphaZero 上大獲成功脫不了關係。但本文作者 Alex Irpan 想要告訴大家，深度強化學習是個大坑，別著急入坑！它的成功案例其實不算很多，但每個都太有名了，導致不了解的人對它產生了很大的錯覺，高估能力而低估了難度。
進軍法國，DeepMind 將在巴黎設立首座歐洲人工智慧實驗室！
DeepMind 官方部落格公佈了一則重大消息，表示在法國巴黎設立一個新的人工智慧實驗室。這將是 DeepMind 在歐洲大陸設立的第一個人工智慧實驗室！
DeepMind 黃士傑博士：我將離開 AlphaGo 計畫，已為旅程劃下美好句點
但別那麼感傷，黃博士會繼續在 DeepMind 參與其他專案，也會在深度學習與強化學習的 AI 研究上持續探索與精進。