Gemini 3, các quy luật mở rộng và kỷ nguyên 'dữ liệu hữu hạn': cuộc trò chuyện của tôi với @borgeaud_s, kỹ sư nghiên cứu tại @GoogleDeepMind và là người dẫn đầu tiền huấn luyện cho Gemini 3 00:00 – Giới thiệu lạnh: “Chúng tôi đang đi trước lịch trình” + AI giờ đây là một hệ thống 00:58 – “Công thức bí mật” của @OriolVinyalsML: tiền huấn luyện + hậu huấn luyện tốt hơn 02:09 – Tại sao tiến bộ AI vẫn không chậm lại 03:04 – Các mô hình có thực sự thông minh hơn không? 04:36 – Hai–ba năm tới: điều gì sẽ thay đổi trước tiên? 06:34 – AI làm nghiên cứu AI: nhanh hơn, không tự động hóa 07:45 – Các phòng thí nghiệm Frontier: cùng một sách chơi hay cược khác? 10:19 – Sau transformers: liệu có sự gián đoạn xảy ra không? 10:51 – Lợi thế của DeepMind: nghiên cứu × kỹ thuật × hạ tầng 12:26 – Một người dẫn đầu tiền huấn luyện Gemini 3 thực sự làm gì 13:59 – Từ Châu Âu đến Cambridge đến DeepMind 18:06 – Tại sao anh ấy rời RL để chuyển sang dữ liệu thế giới thực 20:05 – Từ Gopher đến Chinchilla đến RETRO (và tại sao điều đó quan trọng) 20:28 – “Gu nghiên cứu”: tích hợp hay làm chậm mọi người lại ...