谷歌在大模型領(lǐng)域即將迎來新一輪技術(shù)突破。Google DeepMind的Gemini預(yù)訓(xùn)練負(fù)責(zé)人Sebastian Borgeaud在近期訪談中透露，未來一年內(nèi)，長上下文處理效率與上下文長度擴(kuò)展技術(shù)將迎來重大創(chuàng)新。這一消息引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注，標(biāo)志著大模型發(fā)展進(jìn)入新階段。

Sebastian指出，團(tuán)隊在注意力機(jī)制研究上取得突破性進(jìn)展，相關(guān)發(fā)現(xiàn)可能重塑未來研究方向。他強(qiáng)調(diào)，Scaling Law并未失效，而是正在經(jīng)歷演變。作為Gemini 3的預(yù)訓(xùn)練負(fù)責(zé)人，他首次公開分享了實驗室的研發(fā)思維轉(zhuǎn)變——從單純訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)向構(gòu)建完整系統(tǒng)。這種認(rèn)知轉(zhuǎn)變源于對AI發(fā)展范式的重新審視：數(shù)據(jù)資源正從無限供給轉(zhuǎn)向有限供給，迫使行業(yè)轉(zhuǎn)向更高效的數(shù)據(jù)利用方式。

Gemini 3的性能飛躍源于預(yù)訓(xùn)練與后期訓(xùn)練的雙重優(yōu)化。Sebastian解釋，進(jìn)步并非依賴單一突破，而是來自龐大團(tuán)隊對無數(shù)細(xì)節(jié)的持續(xù)改進(jìn)。他特別提到混合專家模型（MoE）架構(gòu)的重要性，這種設(shè)計使模型在保持規(guī)模的同時提升效率，代表了大模型從"追求大"向"追求智能高效"的轉(zhuǎn)型方向。

技術(shù)前沿呈現(xiàn)四大發(fā)展方向：長上下文處理能力將持續(xù)突破，模型將具備同時處理整個代碼庫或科研論文集的能力；注意力機(jī)制將迎來進(jìn)化，可能從底層提升模型的理解與推理效率；檢索技術(shù)將與推理深度融合，使模型能動態(tài)獲取外部知識；效率與成本控制成為關(guān)鍵，研究重心從性能峰值轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯耘c經(jīng)濟(jì)性。

在谷歌三位頂尖科學(xué)家的對談中，Transformer發(fā)明者Noam Shazeer表現(xiàn)出對模型穩(wěn)定性的特別關(guān)注。他指出，當(dāng)前模型缺乏持續(xù)思考與自我修正能力，單純擴(kuò)大規(guī)模已接近邊界。這場討論頻繁出現(xiàn)"系統(tǒng)"而非"模型"的表述，凸顯谷歌將Gemini定位為長期運行的智能基礎(chǔ)設(shè)施，而非短期成果。科學(xué)家們強(qiáng)調(diào)，AI發(fā)展需要關(guān)注可靠性、遷移能力和持續(xù)優(yōu)化，而非單一指標(biāo)的瞬時表現(xiàn)。

這種思維轉(zhuǎn)變反映在研發(fā)節(jié)奏上。Noam多次提及系統(tǒng)穩(wěn)定性與長期運行能力，認(rèn)為智能發(fā)展已進(jìn)入工程化階段。Jeff Dean補(bǔ)充道，谷歌追求的是能反復(fù)使用、持續(xù)進(jìn)化的智能體系，而非曇花一現(xiàn)的產(chǎn)品。這種定位使Gemini的研發(fā)更注重架構(gòu)設(shè)計、工程約束和錯誤修復(fù)能力，為AI技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。