Gemini 3, leyes de escalado y la era de los 'datos finitos': mi conversación con @borgeaud_s, ingeniero de investigación en @GoogleDeepMind y líder de pre-entrenamiento para Gemini 3 00:00 – Introducción fría: “Estamos adelantados al cronograma” + la IA ahora es un sistema 00:58 – La “receta secreta” de @OriolVinyalsML: mejor pre- + post-entrenamiento 02:09 – Por qué el progreso de la IA aún no se está desacelerando 03:04 – ¿Los modelos realmente están volviéndose más inteligentes? 04:36 – Dos–tres años adelante: ¿qué cambia primero? 06:34 – IA haciendo investigación de IA: más rápido, no automatizado 07:45 – Laboratorios Frontier: ¿mismo libro de jugadas o apuestas diferentes? 10:19 – Post-transformadores: ¿ocurrirá una disrupción? 10:51 – La ventaja de DeepMind: investigación × ingeniería × infraestructura 12:26 – Lo que realmente hace un líder de pre-entrenamiento de Gemini 3 13:59 – De Europa a Cambridge a DeepMind 18:06 – Por qué dejó RL por datos del mundo real 20:05 – De Gopher a Chinchilla a RETRO (y por qué es importante) 20:28 – “Gusto de investigación”: integrar o ralentizar a todos ...