Gemini 3, lois d'échelle et l'ère des "données finies" : ma conversation avec @borgeaud_s, ingénieur de recherche chez @GoogleDeepMind et responsable de la pré-formation pour Gemini 3 00:00 – Introduction froide : "Nous sommes en avance sur le calendrier" + l'IA est maintenant un système 00:58 – La "recette secrète" de @OriolVinyalsML : meilleure pré- + post-formation 02:09 – Pourquoi les progrès de l'IA ne ralentissent toujours pas 03:04 – Les modèles deviennent-ils réellement plus intelligents ? 04:36 – Dans deux à trois ans : quels changements en premier ? 06:34 – L'IA faisant de la recherche en IA : plus rapide, pas automatisée 07:45 – Laboratoires Frontier : même livre de jeu ou paris différents ? 10:19 – Post-transformateurs : une disruption va-t-elle se produire ? 10:51 – L'avantage de DeepMind : recherche × ingénierie × infra 12:26 – Ce que fait réellement un responsable de la pré-formation de Gemini 3 13:59 – D'Europe à Cambridge puis à DeepMind 18:06 – Pourquoi il a quitté le RL pour des données du monde réel 20:05 – De Gopher à Chinchilla à RETRO (et pourquoi c'est important) 20:28 – "Goût de la recherche" : intégrer ou ralentir tout le monde ...