猫眼影戏
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沈觉钰
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猫眼影戏记者 霍莉·赖特 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
「这确实是一个很棒的逆袭故事。」
11 月 19 日破晓 ，Gemini 3 的宣布彻底突破了平庸。上线当日 ，全球会见量便突破 5400 万次 ，创平台历史新高。
Google 这一次王者归来 ，震感甚至直接传导到了竞争敌手的神经中枢。据 The Information 报道 ，面临 Google 步步紧逼的攻势 ，OpenAI CEO Sam Altman 本周一紧迫在内部备忘录中宣布公司进入「红色警戒（code red）」状态 ，准备调动一切战略资源对 ChatGPT 的能力举行大幅升级。
据 The Verge 援引知情人士新闻称 ，OpenAI 妄想最早于下周初宣布 GPT-5.2 模子 ， 这一时间表较原定的 12 月下旬妄想大幅提前。
这不但侧面印证了 Gemini 3 带来的榨取感 ，也让接下来的对话显得越发意味深长。
克日 ，DeepMind CTO、Google 新任首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 在 Logan Kilpatrick 的访谈节目中亮相 ，他说「我们曾是追赶者 ，但立异是唯一的出路。」
亮点速览：
1. Koray Kavukcuoglu 强调 ，Gemini 的优化重点集中在以下几个要害领域：
指令遵照： 确保模子能准确明确并执行用户的详细需求 ，而非随意天生内容。国际化： 提升多语言支持能力 ，确保全球用户都能获得高质量体验。署理与工具能力：模子不但能自然使用我们已有的工具和函数 ，还能自主编写工具。
2. Gemini 3 是一款「全 Google 团队协作的模子」。来自欧洲、亚洲等天下各地的团队都做出了孝顺 ，不但有 DeepMind 团队 ，尚有 Google 各个部分的团队。
3. 随着手艺前进 ，文本模子和图像模子的架构、理念正在一直融合。已往 ，两者的架构差别很大 ，但现在越来越趋同。这是手艺自然演进的效果：各人都在探索更高效的计划 ，理念逐渐统一 ，最终形成了配合的生长路径。
视频链接：
https://youtu.be/fXtna7UrL44?si=A5xEGWGeEM4EEDhp
以下为完整内容的转录和翻译。(顺序有改动)
基准测试只是第一步 ，用户反响是 Step Two
Logan Kilpatrick: 各人好 ，接待回到 Release Notes。我是 Logan Kilpatrick ，我在 DeepMind 团队。今天很幸运约请到 DeepMind 的 CTO、Google 的新任首席 AI 架构师——Koray。Koray ，谢谢你的到来 ，期待与你深入交流。
Koray Kavukcuoglu: 我也很期待。谢谢约请！
Logan Kilpatrick: 虽然 ，Gemini 3 已经宣布。我们此前就预感这款模子会体现精彩 ，基准测试效果也很是亮眼 ，但真正将它交到用户手中后 ，现实回声……
Koray Kavukcuoglu: 这才是最终的磨练；疾馐灾皇堑谝徊 ，之后我们也做了大宗测试 ，包括让可信测试者加入预宣布体验等。以是我们能感受到这是一款优异的模子 ，能力轶群 ，虽然不完善 ，但用户的反响确实让我很知足。
各人似乎很喜欢这款模子 ，并且我们以为有意思的部分 ，他们也同样感兴趣。以是现在来看挺好的 ，一切都很顺遂。
Logan Kilpatrick: 没错 ，我们昨天还在聊 ，焦点话题就是感伤 AI 的生长速率从未放缓Ｗ纺钌洗 ，也就是去年 I/O 大会上我们宣布 Gemini 2.5 时 ，听着演示、Serge 谈论 AI 的未来 ，其时就以为 2.5 已经是最先进的模子 ，在多个维度上都突破了前沿。而现在 ，Gemini 3.0 再次实现了突破。我很好奇 ，关于「这种前进能否一连」的讨论一直保存 ，你现在的看法是什么？
Koray Kavukcuoglu: 我对现在的希望和研究都充满信心。身处研究一线 ，你会发明各个领域都洋溢着立异的热情 ，从数据、预训练、微调 ，到每一个环节 ，都有大宗新想法、新突破涌现。
归根结底 ，这一切都依赖于立异和创意。当我们的手艺能切实影响现实天下、被人们普遍使用时 ，我们能获得更多反响信号 ，接触面也会扩大 ，进而催生更多灵感。
并且我以为 ，未来的问题会更重大、更多元 ，这会带来新的挑战 ，但这些挑战是有益的 ，也是推动我们迈向通用智能的动力。
有时间 ，若是你只看一两个基准测试 ，可能会以为前进放缓了 ，但这很正常；疾馐允窃谀掣鍪忠漳烟馔瓜允鄙枇⒌ ，随着手艺生长 ，它不再是前沿的代名词 ，这时就需要制订新的基准。
这在机械学习领域很常见：基准测试与模子开发是相辅相成的 ，基准测试指导模子迭代 ，而只有靠近目今前沿 ，才华明确下一个目的 ，进而制订新的基准。
Logan Kilpatrick: 我完全认同。好比早期的 HLE 基准测试 ，所有模子的准确率都只有 1% 到 2% ，而现在 DeepMind 的最新模子已经能抵达 40% 左右 ，这太惊人了。ArcGIS 基准测试最初也险些没有模子能应对 ，现在准确率也凌驾了 40%。
不过有些静态基准测试确实经受住了时间的磨练 ，好比 GPQA Diamond ，虽然我们现在只能一点点提升 1% 左右的准确率 ，但它依然被普遍使用 ，可能已经靠近饱和了。
Koray Kavukcuoglu: 这些基准测试中确实有许多灾题 ，我们现在还无法完全攻克 ，但它们依然具有测试价值。以 GPQA 为例 ，我们没须要追求 90% 以上的极致准确率 ，现在已经靠近目的了 ，以是尚未解决的问题数目自然在镌汰。
因此 ，寻找新前沿、制订新基准至关主要；疾馐允侨ê馇敖囊恢址椒 ，但并非绝对对齐。理想情形下两者完全一致 ，但现实中永远无法完全契合。
对我来说 ，权衡前进最主要的标准是：我们的模子是否在现实天下中被普遍使用？科学家、学生、状师、工程师是否在用它解决问题？人们是否用它举行写作、收发邮件等？无论简朴照旧重大 ，能在更多领域、更多场景中一连为用户创立更大价值 ，这才是真正的前进。而基准测试只是资助我们量化这种前进的工具。
Logan Kilpatrick: 我有一个不算争议性的问题：Gemini 3 在众多基准测试中体现精彩 ，同步上岸 Google 所有产品端和相助同伴生态 ，用户反响也非Ｆ鹁。若是展望下一次 Google 重大模子宣布 ，你以为尚有哪些方面是我们需要刷新的？好比「我们希望能在 X、Y、Z 方面做得更好」 ，照旧说我们应该先享受 Gemini 3 带来的效果？
Koray Kavukcuoglu: 我以为两者可以兼顾。我们应该享受当下 ，事实宣布日值得庆祝 ，团队也应该为自己的成绩感应自豪。但与此同时 ，我们也清晰地看到 ，模子在各个领域都保存缺乏：写作能力并不完善 ，编码能力也有提升空间。
尤其是在智能体行动和编码方面 ，尚有很大的前进空间 ，这也是最令人兴奋的增添领域。我们需要找出可以优化的偏向 ，然后一连刷新。我以为我们已经取得了长足的前进：关于 90% 到 95% 的编码相关用户（无论是软件工程师 ，照旧想构建产品的创意人士）来说 ，Gemini 3 可能是现在最好用的工具 ，但确实尚有一些场景需要进一步优化。
从「有创意」变得「能落地」
Logan Kilpatrick: 你怎样看待「逐步优化」？好比从Gemini 2.5 到 3.0 ，或者其他版本迭代中 ，我们的优化重点是什么？现在基准测试数目繁多 ，我们怎样选择优化偏向 ，无论是针对整个 Gemini 系列 ，照旧专门针对 Pro 版本？
Koray Kavukcuoglu: 我以为有几个要害领域至关主要。首先是指令遵照能力。模子需要准确明确用户需求并执行 ，而不是随意输出谜底 ，这是我们一直重视的偏向。其次是国际化。 Google 的营业遍布全球 ，我们希望让全天下的用户都能用上这款模子。
Logan Kilpatrick: 确实 ，我今天早上还和 Tulsi 聊过 ，她提到这款模子在一些我们已往体现不佳的语言上 ，体现得很是精彩。
Koray Kavukcuoglu: 这真的很棒。以是我们必需一连聚焦这些领域 ，它们可能不是知识前沿 ，但对用户交互至关主要。正如我之前所说 ，我们需要从用户那里获取反响信号。
再说到更手艺化的领域 ，函数挪用、工具挪用、智能体行动和代码能力也极为要害。
函数挪用和工具挪用能极大提升模子的智能乘数效应：模子不但能自然使用我们已有的工具和函数 ，还能自主编写工具。实质上 ，模子自己也是一种工具。
代码能力之以是主要 ，不但由于我们团队中有许多工程师 ，更由于代码是数字天下的基础。无论是软件开发 ，照旧将任何想法变为现实 ，代码都不可或缺。它能让模子与人们生涯中的诸多场景深度融合。
我举个例子 ，好比「即时编码」（vibe coding） ，我很看好这个功效。许多人富有创立力 ，但缺乏将想法落地的能力 ，而即时编码能让他们从「有创意」变得「能落地」：只需写下想法 ，就能看到对应的应用程序泛起在眼前 ，并且大大都时间都能正常运行。
这种从创意到产品的闭环很是棒 ，它让更多人有时机成为创立者。
Logan Kilpatrick: 太赞了！这简直是 AI Studio 的完善宣传点 ，我们会把这段剪辑出来宣布到网上。你适才提到的一个主要话题是 ，在 Gemini 3 宣布之际 ，我们同步推出了 Google Anti-gravity 平台。从模子角度来看 ，你以为这种产品架构对提升模子质量的主要性有多大？显然 ，这和工具挪用、编码能力息息相关。
Koray Kavukcuoglu: 对我来说 ，这至关主要。平台自己确实令人兴奋 ，但从模子角度看 ，这是双向作用的。首先 ，模子能通过与终端用户（指软件工程师）直接集成 ，获取他们的反响 ，进而明确模子需要刷新的偏向 ，这对我们来说至关主要。
就像 Gemini、AI Studio 一样 ，Anti-gravity 平台也是云云。这些产品能让我们与用户细密相连 ，获取真实的反响信号 ，这是重大的财产。Anti-gravity 平台作为我们的要害宣布相助同伴 ，虽然加入时间不长 ，但在已往两三周的宣布准备中 ，它的反响起到了决议性作用。
搜索 AI 模式（AI Mode）也是云云 ，我们从那里获得了大宗反响；疾馐阅茏手颐峭贫蒲А⑹У攘煊虻闹悄芴嵘 ，但相识现实天下的使用场景同样主要 ，模子必需能解决现实问题。
Gemini 3 ，一款全 Google 团队协作的模子
Logan Kilpatrick: 在你担当新任首席 AI 架构师后 ，你的职责不但是确保我们拥有优异的模子 ，还要推动产品团队将模子落地 ，在 Google 的所有产品中打造精彩的用户体验。 Gemini 3 在宣布当天就同步上岸 Google 所有产品端 ，这对用户来说是重大的惊喜 ，也希望未来能笼罩更多产品。从DeepMind 的角度来看 ，这种跨团队协作是否增添了特另外重大性？事实一年半前 ，事情可能还简朴得多。
Koray Kavukcuoglu: 但我们的目的是构建智能 ，对吧？许多人问我 ，身兼 CTO 和首席 AI 架构师两个职位 ，会不会有冲突 ，但对我来说 ，这两个角色实质上是一致的。
要构建智能 ，就必需通过产品与用户的联动来实现。我的焦点目的是确保 Google 的所有产品都能用上最先进的手艺。我们不是产品团队 ，而是手艺开发者 ，我们认真研发模子和手艺 ，虽然 ，我们也会对产品有自己的看法 ，但最主要的是 ，以最佳方法提供手艺支持 ，与产品团队相助 ，在 AI 时代打造最优异的产品。
这是一个全新的时代 ，新手艺正在重新界说用户期望、产品行为和信息转达方法。因此 ，我希望能在 Google 内部推动这种手艺赋能 ，与所有产品团队相助。这不但对产品和用户有益 ，对我们自身也至关主要。
只有贴近用户 ，才华感受到他们的需求 ，获取真实的反响信号 ，这是推动模子迭代的焦点动力。这就是我们构建通用人工智能（AGI）的方法：通过产品与用户配合生长。
Logan Kilpatrick: 我完全认同。这简直可以作为你的推特文案了！我也以为 ，我们实质上是在与客户、相助同伴配合构建通用人工智能（AGI）——这不是某个实验室的伶仃研究 ，而是与全天下配合推进的联合事业。
Koray Kavukcuoglu: 我以为这也是一个「可信测试系统」——我们越来越强调工程头脑。这种头脑很主要 ，由于全心设计的系统才会更稳健、更清静。
我们在构建现实天下的产品时 ，借鉴了许多「可信测试」的理念 ，这体现在我们对清静、隐私的重视上：我们从一最先就将清静隐私作为焦点原则 ，而不是事后增补。
无论是预训练、微调 ，照旧数据筛选 ，团队中的每小我私家都需要思量清静问题。我们虽然有专门的清静团队和隐私团队 ，他们会提供相关手艺支持 ，但我们更希望 Gemini 团队的每小我私家都深度加入其中 ，将清静隐私融入开发的每一个环节 ，这些团队自己也是微调团队的一部分。
因此 ，在模子迭代、宣布候选版本时 ，我们不但会参考 GPQA、HLE 等基准测试效果 ，还会严酷审查清静隐私指标。这种工程头脑至关主要。
Logan Kilpatrick: 我完全赞成。这也很切合 Google 的企业文化 ，事实 ，宣布 Gemini 模子是一项需要全球团队协作的重大工程。
Koray Kavukcuoglu: 说到 Gemini 3 ，我以为最值得一提的是 ，它是一款「全 Google 团队协作的模子」。
Logan Kilpatrick: 我们可以看看相关数据 ，这可能是史上加入人数最多的项目之一 ，就像 NASA 的阿波罗计齐整样 ，这是一项全球性的重大工程。
Koray Kavukcuoglu: 没错 ，是全球性的。
Logan Kilpatrick: Google 所有团队都加入其中 ，这太难以想象了。
Koray Kavukcuoglu: 来自欧洲、亚洲等天下各地的团队都做出了孝顺 ，不但有 DeepMind 团队 ，尚有 Google 各个部分的团队。这是一项重大的整体起劲：我们与 AI 模式（AI Mode）、Gemini 应用程序同步宣布 ，这禁止易。
这些产品团队在模子开发阶段就与我们深度协作 ，这也是为什么我们能在宣布当天实现全平台同步上线。所谓「全 Google 加入」 ，不但指直接加入模子构建的团队 ，还包括所有各司其职、默默支付的团队。
Nano Banana ，自觉的名字 ，自然地融合
Logan Kilpatrick: 另一个我体贴的话题是天生式媒体模子——虽然我们一直有关注 ，但已往并未作为重点。不过 ，随着 Veo 3、Veo 3.1、Nano Banana 模子的推出 ，我们在产品落地方面取得了很大乐成。
我很好奇 ，在追求通用人工智能（AGI）的历程中 ，你怎样看待天生式视频模子的作用？有时间我会以为视频模子似乎与 AGI 无关 ，但仔细想想 ，它涉及对天下、物理纪律的明确 ，以是两者应该是相互关联的。
Koray Kavukcuoglu: 10 到 15 年前 ，天生式模子主要集中在图像领域 ，由于其时我们能更好地视察图像天生的历程 ，并且明确天下、物理纪律也是图像天生模子的焦点目的。
Google 在天生式模子方面的探索可以追溯到 10 年前 ，甚至更早。我读博时 ，各人都在做天生式图像模子 ，好比像素卷积神经网络（Pixel CNNs）。厥后我们意识到 ，文本事域的前进速率会更快。
但现在 ，图像模子的主要性再次凸显。DeepMind 恒久以来在图像、视频、音频模子方面积累了深挚的手艺实力 ，将这些手艺与文本模子融合是顺理成章的。
我们一直强调多模态 ，包括输入多模态和输出多模态。随着手艺前进 ，文本模子和图像模子的架构、理念正在一直融合。已往 ，两者的架构差别很大 ，但现在越来越趋同。这不是我们刻意推动的 ，而是手艺自然演进的效果：各人都在探索更高效的计划 ，理念逐渐统一 ，最终形成了配合的生长路径。
这种融合的焦点价值在于 ，文本模子拥有富厚的天下知识 ，而图像模子从另一个视角明确天下 ，将两者连系 ，能让模子更好地明确用户的意图 ，创立出更令人惊喜的效果。
Logan Kilpatrick: 我尚有一个关于 Nano Banana 的问题：你以为我们应该给所有模子起一些有趣的名字吗？这会不会有资助？
Koray Kavukcuoglu: 纷歧定。我以为名字应该自然爆发 ，而不是刻意为之。好比 Gemini 3 ，我们并没有刻意设计名字。
Logan Kilpatrick: 若是 Gemini 3 不叫这个名字 ，你会起什么？会不会是很搞笑的名字？
Koray Kavukcuoglu: 我不知道 ，我不善于起名字。着实我们的 Gemini 模子有内部代号 ，有些代号甚至是用 Gemini 模子自己天生的 ，但 Nano Banana 不是 ，它没有经由模子天生。
这个名字背后有个故事 ，我记得已经果真了。我以为只要名字是自然、自觉爆发的 ，就很好。构建模子的团队能对名字爆发情绪共识 ，这很有意义。
「Nano Banana」这个名字之以是被沿用 ，是由于我们在测试时用了这个代号 ，各人都很喜欢 ，它是自觉撒播开来的。我以为这种自然形成的名字很难通过流程刻意创立 ，有就用 ，没有的话 ，用标准名称也很好。
Logan Kilpatrick: 那我们来聊聊 Nano Banana Pro ，这是基于 Gemini 3 Pro 打造的最先进的图像天生模子。我听说团队在完成 Nano Banana 后 ，发明将其升级为 Pro 版本后 ，在文本渲染、天下知识明确等更细腻的场景中 ，性能有了很大提升。关于这方面的生长 ，你有什么看法？
Koray Kavukcuoglu: 这正是差别手艺融合的体现。我们一直说 ，每个版本的 Gemini 都是一个模子家族 ，好比 Pro、Flash 等 ，差别尺寸的模子在速率、准确率、本钱等方面各有取舍。图像天生模子也是云云 ，自然会形成差别定位的产品。
团队基于 Gemini 3.0 Pro 的架构 ，连系第一代模子的履历 ，通过扩大模子规模、优化调优方法 ，打造出了更强盛的图像天生模子 ，这很合理。它的焦点优势在于处置惩罚重大场景：好比输入大宗重大文档 ，模子不但能回覆相关问题 ，还能天生对应的信息图表 ，并且效果很好。这就是输入多模态与输出多模态自然融合的体现 ，很是棒。
Logan Kilpatrick: 是啊 ，这简直像邪术一样！希望各人在这段视频宣布时已经看到了相关示例 ，内部分享的一些案例真的太惊人了。
Koray Kavukcuoglu: 完全赞成！当你看到模子能将海量文本、重大看法 ，用一张清晰直观的图片泛起出来时 ，真的会赞叹「太厉害了」。这能直观地体现模子的能力。
Logan Kilpatrick: 并且其中尚有许多细节值得品味。我尚有一个相关问题：去年 12 月 ，Tulsi 曾允许我们会推出统一的 Gemini 模子检查点（checkpoint）。你适才形貌的内容 ，是不是意味着我们现在已经很是靠近这个目的了？
Koray Kavukcuoglu: 从历史上看 ，天生式模子的架构一直是统一的……
Logan Kilpatrick: 以是我猜这是我们的目的：让这些功效真正融入一个模子中 ，但现实中肯定有一些阻碍。你能从宏观层面诠释一下吗？
Koray Kavukcuoglu: 正如我之前所说 ，手艺和架构正在一直趋同 ，这种统一是必定趋势 ，但这需要验证。我们不可凭主观臆断 ，必需遵照科学要领：提出假设、举行测试、视察效果 ，有时乐成 ，有时失败 ，但这就是手艺前进的历程。
我们正在逐步靠近目的 ，我相信在不久的未来 ，我们会看到更统一的模子 ，但这需要大宗的立异。
这着实很难——模子的输出空间至关主要 ，由于它直接关系到学习信号的质量。现在 ，我们的学习信号主要来自代码和文本 ，这也是模子在这些领域体现精彩的缘故原由。
而图像天生则差别：它对证量要求极高 ，不但需要像素级的精准度 ，还需要图像看法的连贯性 ，也就是每个像素都要切合整体画面的逻辑。要同时做好文本和图像天生 ，难度很大。但我以为这绝对是可行的 ，只是需要找到合适的模子立异偏向。
Logan Kilpatrick: 太令人期待了！希望这也能让我们的事情更高效 ，好比拥有一个统一的模子检查点。
Koray Kavukcuoglu: 这很难说 ，但可能性很大。
一切都建设在学习之上
Logan Kilpatrick: 我再追问一个关于编码和工具使用的问题；厥 Gemini 的生长历程：1.0 版本聚焦多模态 ，2.0 版本最先搭建基础设施。虽然我们的前进速率很快 ，但为什么在多模态领域 ，我们没能从一最先就在智能体工具使用方面抵达最先进水平？事实 Gemini 1.0 在多模态领域一直坚持领先。
Koray Kavukcuoglu: 我不以为这是刻意为之。说真话 ，我以为这与模子开发情形是否贴近现实天下亲近相关 ，越贴近现实 ，就越能明确用户的真实需求。
Gemini 的生长历程 ，也是我们从「纯研究」转向「工程头脑」、与产品深度绑定的历程。 Google 在 AI 研究方面有着深挚的积淀 ，拥有众多优异的研究职员 ，但 Gemini 的特殊之处在于 ，它让我们从「写论文、做研究」转向了「通过产品和用户配合开发」。
我为我们的团队感应自满——包括我在内 ，大大都人四五年前还在专注于揭晓论文、开展 AI 研究 ，而现在 ，我们站在手艺前沿 ，通过产品和用户配合推进手艺迭代。
这种转变很是惊人：我们每 6 个月就推出一个新模子 ，每 1 到 1.5 个月就举行一次更新。我以为 ，我们正是在这个历程中逐步完善智能体工具使用能力的。
Logan Kilpatrick: 尚有一个有趣的话题：现在 DeepMind 拥有众多天下顶尖的 AI 产品 ，好比即时编码（vibe coding）、AI Studio、Gemini、Anti-gravity 平台等 ， Google 旗下也有许多前沿模子 ，好比 Gemini 3、Nano Banana、Veo 等。10 年甚至 15 年前 ，天下完全不是这样的。
我很好奇 ，回首你的小我私家历程 ，你昨天提到 ，你是 DeepMind 的第一位深度学习研究员 ，这一点我和其他人都感应很意外。从 13 年前（2012年）人们对深度学习并不看好 ，到现在这项手艺支持着众多产品、成为焦点驱动力 ，你有什么感想？这一切是在意料之中 ，照旧让你感应意外？
Koray Kavukcuoglu: 我以为这是最理想的效果。就像所有读博的人一样 ，你会坚信自己所做的事情很主要 ，会爆发重大影响——我其时就是这种心态。
以是当 Demi 和 Shane 联系我 ，告诉我 DeepMind 是一个专注于构建智能、以深度学习为焦点的团队时 ，我很是兴奋。我和我的朋侪 Carl Greger（我们都来自纽约大学 Jan 的实验室）同时加入了 DeepMind。在其时 ，专注于深度学习和 AI 的首创公司很是有数 ，以是 DeepMind 的理念很是有远见 ，能在那里事情真的很令人激动。厥后 ，我组建了深度学习团队 ，看着它一直生长壮大。
我对深度学习的态度一直是：以第一性原理为基础 ，坚持「基于学习」的头脑方法 ，这也是 DeepMind 的焦点理念：一切都建设在学习之上。
回首这段旅程 ，从早期的 DQN、AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold ，到现在的 Gemini ，真的很令人感伤。我们一直怀着起劲的期望推进事情 ，但同时也以为自己很幸运。
我们有幸生涯在这个时代,许多人曾为 AI 或自己热爱的领域斗争一生 ，希望能见证手艺爆发 ，但这一切现在真的爆发了。AI 的崛起不但得益于机械学习和深度学习的前进 ，还离不开硬件、互联网和数据的生长 ，这些因素配合促成了今天的时势。以是 ，我既为自己选择了 AI 领域而自豪 ，也为能身处这个时代而感应幸运。这真的太令人兴奋了。
Logan Kilpatrick: 我最近看了《头脑游戏》（The Thinking Game）的视频 ，相识了 AlphaFold 的相关故事。我没有亲历谁人时代 ，只能通过资料和他人的讲述来相识。你履历了 DeepMind 的多个主要项目 ，你以为现在的事情与已往相比有什么差别？好比你之条件到的 ，「我们已经掌握了将模子推向天下的要领」 ，这种感受与之前的项目有什么相似或差别之处？
Koray Kavukcuoglu: 怎样组织团队、作育文化 ，才华将重大的科学手艺问题转化为乐成的效果？我以为我们从多个项目中积累了许多履历 ，从 DQN、AlphaGo、AlphaZero 到 AlphaFold ，这些项目都爆发了深远影响。我们学会了怎样围绕特定目的和使命 ，组织大规模团队开展事情。
我记得 DeepMind 早期 ，我们曾有 25 人配合加入一个项目 ，配合揭晓一篇论文——其时许多人都质疑「25 人怎么可能相助完成一篇论文」 ，但我们确实做到了。在科研领域 ，这种大规模协作并不常见 ，但我们通过有用的组织实现了。这种履历和头脑方法 ，随着时间的推移一直演进 ，变得越来越主要。
而在已往两三年里 ，我们又融入了工程头脑——我们有了模子的主线开发偏向 ，学会了在主线基础上举行探索。
我以为「深度头脑模子」（Deep Think）就是一个很好的例子：我们用它加入国际数学奥林匹克（IMO）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）等顶级赛事。这些竞赛的问题难度极大 ，许多人会想为赛事定制专门的模子 ，但我们选择将其作为优化现有模子的时机。
我们坚信手艺的通用性 ，通过赛事探索新想法 ，并将这些想法融入现有模子 ，最终打造出能加入顶级赛事的模子 ，再将其开放给所有人使用。
Logan Kilpatrick: 这让我想到了一个对应：以前是 25 人配合揭晓一篇论文 ，现在 Gemini 3 的孝顺者名单可能已经有 2500 人了——许多人可能会以为「 2500 人怎么可能都加入其中」 ，但事实确实云云。这种大规模协作解决问题的方法 ，真的很令人赞叹。
Koray Kavukcuoglu: 这一点很是主要 ，也是 Google 的优势所在。 Google 拥有全栈手艺能力 ，我们能从中受益：从数据中心、芯片、网络 ，到大规模模子的安排 ，每个环节都有专家坐镇。
回到工程头脑的话题 ，这些环节是密不可分的。我们设计模子时 ，会思量它将运行的硬件；而设计下一代硬件时 ，也会预判模子的生长偏向。这种协同很是美妙 ，但要协调这么多环节 ，确实需要数千人的配合起劲。我们应该认可这种协作的价值 ，这真的很了不起。
Logan Kilpatrick: 这绝非易事。再回到 DeepMind 的古板：我们一直接纳多元科学要领 ，实验解决种种有趣的问题。而现在 ，我们已经明确这项手艺在多个领域都有用 ，只需一连扩大规模。虽然 ，这也需要立异支持。
你以为在当今时代 ，DeepMind 怎样平衡「纯科学探索」和「扩大 Gemini 规模」？好比「Gemini 扩散模子」（Gemini Diffusion） ，就是这种决议的一个体现。
Koray Kavukcuoglu: 这是最要害的问题：找到两者的平衡至关主要。
现在许多人问我 ，Gemini 最大的危害是什么？我认真思索过 ，谜底是「缺乏立异」。我绝不相信我们已经找到了「万能公式」 ，只需按部就班执行即可。
我们的目的是构建通用智能 ，这需要与用户、产品深度绑定 ，但这个目的自己依然极具挑战性 ，我们并没有现成的解决计划——立异才是实现目的的焦点动力。
立异可以有差别的规模和偏向：在 Gemini 项目内部 ，我们会探索新架构、新想法、新要领；而作为 Google DeepMind 整体 ，我们还会开展更多跨领域的探索 ，由于有些想法可能在 Gemini 项目内部过于受限 ，无法充分生长。
以是 ， Google DeepMind 和 Google 研究院需要配合探索种种想法 ，然后将这些想法融入 Gemini ，由于 Gemini 不是一种架构 ，而是一个目的：构建通用智能 ，让 Google 的所有产品都能依托这个 AI 引擎运行。
无论最终接纳哪种架构 ，我们都会一连演进 ，而立异将永远是焦点驱动力。找到平衡 ，或以差别方法推进探索 ，这至关主要。
Logan Kilpatrick: 我有一个相关的问题：在 I/O 大会上 ，我曾和 Sergey 聊过 ，当你把这么多人群集在一起 ，配合宣布模子、推动立异时 ，你能感受到一种「人性的温度」——这一点我深有体会。我其时坐在你旁边 ，也感受到了你的热情。
这一点对我小我私家来说很有意义 ，由于它也反应了 DeepMind 的整体文化：既有深挚的科学秘闻 ，又有友善、容纳的团队气氛。许多人可能没有意识到这种文化的主要性 ，以及它怎样影响事情。作为团队的向导者 ，你怎样看待这种文化的体现？
Koray Kavukcuoglu: 首先 ，谢谢你的夸奖 ，这让我有点欠盛意思。但我确实相信团队的实力 ，也坚信要信任他人、给予他人时机。团队协作至关主要 ，这一点我也是在 DeepMind 事情时代学到的。
我们从一个小团队起步 ，在生长历程中始终坚持信任。我以为 ，营造一个「专注于解决有影响力的重大手艺和科学问题」的情形 ，很是主要 ，这也是我们现在正在做的。
Gemini 的焦点是构建通用智能 ，这是一个极具挑战性的手艺和科学问题 ，我们需要以谦逊的态度去面临 ，一直质疑自己、优化自己。希望团队也能感受到这一点 ，我真的为我们的团队感应自满 ，他们同心协力、相互支持。
就像我适才在茶水间和团队聊的那样：「这很辛勤 ，我们都很累 ，但这就是构建前沿手艺的常态。我们没有完善的流程 ，但每小我私家都在全力以赴、相互支持。」 而让这一切变得有趣、有意义 ，让我们有勇气面临挑战的 ，很洪流平上是「拥有一支优异的团队」 ，各人配合为手艺的潜力而斗争。
我可以肯定地说 ，20 年后 ，我们现在使用的大语言模子（LLM）架构肯定会被镌汰。以是 ，一连探索新偏向是准确的选择。 Google DeepMind、 Google 研究院 ，以及整个学术研究社区 ，都需要配合推进多个领域的探索。
我以为 ，不必纠结于「什么是对的、什么是错的」 ，真正主要的是手艺在现实天下中的能力和体现。
Logan Kilpatrick: 最后一个问题：我小我私家在 Google 的第一年多时间里 ，感受到了一种「 Google 逆袭」的气氛。只管 Google 拥有强盛的基础设施优势 ，但在 AI 领域 ，我们似乎一直在追赶。好比在 AI Studio 的早期阶段 ，我们没有用户（厥后增添到3万人） ，没有收入 ，Gemini 模子也处于早期阶段。
而现在 ，随着 Gemini 3 的宣布 ，我最近收到了许多来自生态系统各方的反响 ，人们似乎终于意识到「 Google 的AI时代已经到来」。你是否也有过这种「逆袭」的感受？你相信我们能走到今天吗？关于团队来说 ，这种角色的转变会带来什么影响？
Koray Kavukcuoglu: 在大语言模子（LLM）的潜力逐渐展现时 ，我坦诚地说 ，我既以为 DeepMind 是前沿 AI 实验室 ，也意识到我们作为研究职员 ，在某些领域的投入还不敷 ，这对我来说是一个主要的教训：我们必需拓宽探索规模 ，立异至关主要 ，而不是局限于某一种架构。
我一直对团队坦诚相待：约莫 2.5 年前 ，当我们最先认真看待大语言模子、启动 Gemini 项目时 ，我们在许多方面都与最先进水平有差别 ，我们有许多不懂的工具 ，虽然也有自己的优势 ，但确实处于追赶状态。
这种追赶一连了很长时间 ，而现在 ，我以为我们已经进入了领先梯队。我对我们的生长速率、团队动态和协作节奏感应很是知足。但我们必需正视已往的追赶历程。
在追赶历程中 ，我们既要学习他人的优点 ，也要坚持自己的立异 ，找到适合自己的解决计划：无论是手艺、模子、流程 ，照旧团队运作方法 ，这些都是我们独吞的。
许多人说「 Google 太大了 ，做事效率低」 ，但我以为这可以转化为优势。我们有能力做一些奇异的、大规模的事情 ，好比让 Gemini 同步上岸所有 Google 产品。我对我们现在的状态很知足 ，但这是通过一连学习和立异实现的。这确实是一个很棒的「逆袭」故事。
虽然 ，总会有种种较量 ，但我们的目的始终是构建通用智能——我们希望以准确的方法实现这一目的 ，并为此倾注所有心力和立异。
Logan Kilpatrick: 我以为未来六个月可能会和已往六个月、以致之前的六个月一样令人振奋。再次谢谢你抽出时间接受采访 ，很是愉快！希望在明年 I/O 大会前我们能再聊一次。
虽然感受尚有良久 ，但时间肯定会过得很快。我相信下周就会有关于 2026 年 I/O 大会的妄想聚会了。再次祝贺你和 DeepMind 团队 ，以及所有模子研究职员 ，乐成推出 Gemini 3、Nano Banana Pro 等一系列产品！
Koray Kavukcuoglu: 谢谢！这次交流很是棒。谢谢团队的支付 ，也谢谢你的约请！
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