Gemini 3、扩展法则和“有限数据”时代：我与@borgeaud_s的对话，他是@GoogleDeepMind的研究工程师，也是Gemini 3的预训练负责人 00:00 – 冷开场：“我们提前完成了进度” + AI现在是一个系统 00:58 – @OriolVinyalsML的“秘密配方”：更好的预训练 + 后训练 02:09 – 为什么AI的进步仍然没有放缓 03:04 – 模型真的变得更聪明了吗？ 04:36 – 两到三年后：首先会发生什么变化？ 06:34 – AI进行AI研究：更快，而不是自动化 07:45 – Frontier实验室：相同的玩法还是不同的赌注？ 10:19 – 后变换器：会发生颠覆吗？ 10:51 – DeepMind的优势：研究 × 工程 × 基础设施 12:26 – Gemini 3预训练负责人的实际工作 13:59 – 从欧洲到剑桥再到DeepMind 18:06 – 为什么他从RL转向真实世界数据 20:05 – 从Gopher到Chinchilla再到RETRO（以及为什么这很重要） 20:28 – “研究品味”：整合还是拖慢每个人的进度 ...