29 lines
1.2 KiB
Markdown
29 lines
1.2 KiB
Markdown
|
---
|
||
|
|
created: 2026-06-24
|
||
|
|
updated: 2026-06-24
|
||
|
|
sources: [`raw/youtube/2026-06-16_deepmind-two-steps-ahead.md`, `raw/youtube/2026-06-18_deepmind-beyond-transformer.md`]
|
||
|
|
tags: [institution, deepmind]
|
||
|
|
---
|
||
|
|
|
||
|
|
# Google DeepMind
|
||
|
|
|
||
|
|
## Profil
|
||
|
|
|
||
|
|
| Feld | Wert |
|
||
|
|
|------|------|
|
||
|
|
| Typ | KI-Forschungslabor (Alphabet Inc.) |
|
||
|
|
| Fokus | Post-Transformer-Architekturen, hybride Lernmodelle, Weltmodelle (VEO) und wissenschaftliche Durchbrüche (AlphaFold). |
|
||
|
|
| Wichtigste Personen | Demis Hassabis |
|
||
|
|
| Zugehörige Tools/Modelle | Griffin, Recurrent-Gemma, Titans, Gemma 4 Edge |
|
||
|
|
| Primäre Quellen | `raw/youtube/2026-06-16_deepmind-two-steps-ahead.md`, `raw/youtube/2026-06-18_deepmind-beyond-transformer.md` |
|
||
|
|
|
||
|
|
## Fokus & Aktivitäten
|
||
|
|
|
||
|
|
Google DeepMind kombiniert Alphabets führende Forschungs-Ressourcen. Im Sommer 2026 verfolgt DeepMind eine strategische Gegenposition zu reinen Auto-Regressiven Scaling-Labs wie OpenAI/Anthropic und setzt auf vier technologische Säulen: Hybride aus Attention und Recurrence, Diffusions-LLMs, physische Weltmodelle (VEO) und Continual-Learning-Systeme.
|
||
|
|
|
||
|
|
## Cross-References
|
||
|
|
|
||
|
|
- [[../architecture/deepmind-beyond-transformer.md]]
|
||
|
|
- [[../concepts/llm/post-transformer-llm-architectures.md]]
|
||
|
|
- [[../concepts/world-models-jepa-vs-generative.md]]
|