DeepMind在大型语言模型（LLM）领域的多项突破性进展均可被视为关键里程碑，尤其是在推理能力提升和算法发现方面。以下是几个具有代表性的进展及其意义：

1. SELF-DISCOVER 提示框架：自主推理结构的突破

DeepMind与南加州大学合作开发的SELF-DISCOVER框架，通过让LLM自主发现任务内在的推理结构（如批判性思维、逐步分析等），显著提升了复杂推理任务的性能。例如，在Big-Bench Hard等推理任务中，其准确率比传统链式思维（Chain of Thought）方法提高了32%，并在GPT-4上实现了高达85%的准确率1。
意义：这一框架不仅提升了现有模型的推理效率，还通过模拟人类解决问题的策略，推动了LLM向通用智能迈进的步伐。

2. FunSearch：科学算法发现的里程碑

FunSearch是DeepMind推出的结合LLM与进化搜索的模型，专注于数学和计算机科学领域的新算法发现。例如：

• 帽子集问题：FunSearch发现了该领域20年来的最大解集，超越了传统计算方法的极限；
• 装箱问题：通过生成定制化程序，优化了物流等领域中的实际资源分配效率4。意义：FunSearch首次展示了LLM在科学发现中的潜力，无需依赖人类先验知识即可生成创新性解决方案，标志着AI从“工具”向“合作伙伴”的转变。

3. AlphaProof与AlphaGeometry 2：数学推理的银牌级表现

AlphaProof（基于强化学习的数学证明系统）与AlphaGeometry 2（几何问题求解器）在2024年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中解决了6题中的4题，达到银牌水平。例如：

• AlphaProof攻克了竞赛中最难的数论问题，仅用时三天完成；
• AlphaGeometry 2在几何问题上的解决速度达19秒，准确率较前代提升30%5。意义：这是AI首次在顶级数学竞赛中接近人类顶尖水平，展示了其在形式化推理和复杂逻辑处理上的重大突破。

4. Mind Evolution：自然语言规划的进化搜索策略

该技术通过遗传算法结合LLM，在无需任务形式化的前提下优化自然语言解决方案。例如，在TravelPlanner和Natural Plan等规划任务中，Gemini 1.5 Pro的成功率从11.7%提升至100%9。
意义：Mind Evolution突破了传统方法对形式化定义的依赖，拓展了LLM在非结构化问题中的应用场景。

5. 数据“诱导”效应与安全对齐研究

DeepMind还揭示了LLM学习新知识时可能产生的“诱导”偏差（即错误套用新知识到无关场景），并提出通过“stepping-stone”增强策略和剪枝方法减少50%-95%的不良效应3。同时，研究团队关注模型的说服安全性，开发了PersuSafety框架以评估和降低伦理风险3。
意义：这些研究为LLM的可靠性和安全性提供了技术保障，确保其在复杂交互中的可控性。

结论：DeepMind的LLM进展标志着多领域的范式转变

从推理能力提升（SELF-DISCOVER）、科学发现（FunSearch）、数学竞赛表现（AlphaProof）到自然语言规划（Mind Evolution），DeepMind的每一项突破均推动了LLM从“生成工具”向“自主问题解决者”的演进。这些里程碑不仅验证了LLM在复杂任务中的潜力，也为未来通用人工智能（AGI）的发展奠定了基础。