Gemini 3, закони масштабування та епоха «скінченних даних»: моя розмова з @borgeaud_s, інженером-дослідником у @GoogleDeepMind та керівником попереднього навчання Gemini 3 00:00 – Холодний вступ: «Ми випереджаємо графік» + ШІ тепер є системою 00:58 – «Секретний рецепт» @OriolVinyalsML: кращий перед- + після тренування 02:09 – Чому прогрес ШІ досі не сповільнюється 03:04 – Чи справді моделі стають розумнішими? 04:36 – Через два–три роки: що змінюється першим? 06:34 – ШІ проводить дослідження ШІ: швидше, не автоматизовано 07:45 – Frontier Labs: той самий ігровий план чи інші ставки? 10:19 – Пост-трансформери: чи станеться перелом? 10:51 – Перевага DeepMind: дослідження × інженерія × інфраструктура 12:26 – Що насправді робить лідер для попереднього навчання Gemini 3 13:59 – Від Європи до Кембриджа до DeepMind 18:06 – Чому він залишив RL заради реальних даних 20:05 – Від Гофера до Шиншили до РЕТРО (і чому це важливо) 20:28 – «Досліджуйте смаки»: інтегруйте або сповільнюйте всіх ...