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Gêmeos 3, leis de escalabilidade e a era dos 'dados finitos': minha conversa com @borgeaud_s, engenheiro de pesquisa na @GoogleDeepMind e líder de pré-treinamento para Gêmeos 3
00:00 – Introdução fria: "Estamos adiantados em relação ao cronograma" + IA agora é um sistema
00:58 – A "receita secreta" de @OriolVinyalsML: melhor pré- + pós-treinamento
02:09 – Por que o progresso da IA ainda não está desacelerando
03:04 – Será que os modelos estão realmente ficando mais inteligentes?
04:36 – Dois–três anos de antecedência: o que muda primeiro?
06:34 – IA fazendo pesquisa em IA: mais rápida, não automatizada
07:45 – Frontier Labs: mesmo manual ou apostas diferentes?
10:19 – Pós-transformadores: vai acontecer uma interrupção?
10:51 – Vantagem do DeepMind: pesquisa × engenharia × infraestrutura
12:26 – O que um líder de pré-treinamento Gemini 3 realmente faz
13:59 – Da Europa a Cambridge e depois ao DeepMind
18:06 – Por que ele deixou o RL para buscar dados do mundo real
20:05 – De Toupeira a Chinchila e RETRO (e por que isso importa)
20:28 – "Gosto de pesquisa": integrar ou desacelerar todos
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