Gemini 3, legile scalării și era "datelor finite": conversația mea cu @borgeaud_s, inginer de cercetare la @GoogleDeepMind și lider pre-antrenament pentru Gemini 3 00:00 – Introducere rece: "Suntem înaintea programului" + AI este acum un sistem 00:58 – "Rețeta secretă" a lui @OriolVinyalsML: pre- + post-antrenament mai bun 02:09 – De ce progresul AI încă nu încetinește 03:04 – Modelele devin cu adevărat mai inteligente? 04:36 – Doi–trei ani mai târziu: ce se schimbă mai întâi? 06:34 – AI face cercetare AI: mai rapid, nu automatizat 07:45 – Frontier Labs: același playbook sau pariuri diferite? 10:19 – Post-transformatoare: va avea loc o perturbare? 10:51 – Avantajul DeepMind: cercetare × inginerie × infrastructură 12:26 – Ce face de fapt un lead de pre-antrenament Gemini 3 13:59 – De la Europa la Cambridge la DeepMind 18:06 – De ce a părăsit viața reală pentru date din lumea reală 20:05 – De la Gopher la Chinchilla la RETRO (și de ce contează) 20:28 – "Gustul cercetării": integrează sau încetinește pe toată lumea ...