猫眼影戏
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西门——
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猫眼影戏记者 朴泰桓 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
“在很长一段时间里 ，这都是一场追赶。”
当谷歌首席AI架构师、DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu在镜头前果真认可“曾被甩在后面” ，很难不让人意识到：这家曾界说深度学习黄金时代的科技巨头 ，履历过一段真正意义上的；狢hatGPT的爆发将整个行业的注重力拉向OpenAI ，而谷歌则被视为“落伍者”。
但这段逆风期已经成为已往式。
随着Gemini 3周全宣布——在多项要害基准上重回前沿、在搜索、YouTube、地图、Android等产品矩阵实现“同日上车”安排——谷歌用行动证实 ，它不但追上了 ，还重塑了自己的组织要领论和手艺路径 ，找回了属于谷歌自己的节奏。
在最近长达近一小时的深度对话中 ，Kavukcuoglu有数地拆解了这段“手艺再起”背后的故事：谷歌事实是怎样在短短两年之间把落伍时势扭转为行业级的系统性领先？
谷歌首席AI架构师、DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu真正的起点：认可落伍
Kavukcuoglu的坦率异常少见。“当我们最先做Gemini时 ，我们知道自己落伍。但你必需足够忠实 ，认可现实 ，然后才可能立异。”
这现实上标记着一次内部共识的转折：仅靠恒久研究古板已经无法跟上时代速率。
已往的DeepMind以科学突破著名：AlphaGo、AlphaFold、MuZero ，一个个里程碑式效果建设了“手艺领先者”的光环。然而 ，当模子要进入大规模用户场景 ，这种研究驱动的节奏被事实证实无法直接转化为产品能力。
认可这一点 ，是谷歌重新起跑的第一步。
多模态不是锦上添花 ，而是底层架构的必定
在访谈中 ，Koray不止一次把“多模态”提到焦点位置。他的诠释没有宣传色彩 ，而是纯工程逻辑：天下不是线性的 ，因此明确天下的智能也不可是线性的。
文本只形貌一维逻辑 ，图像代表空间结构 ，音频包括时间线索 ，而视频是这些维度的组合。一个能真正作为通用智能系统的模子 ，不可能只靠文字输入输出。
谷歌的选择是从架构级别最先统一 ，让差别模态的明确在统一个模子中配合训练。这是难度最高的蹊径 ，由于不但要改动模子结构 ，还要重做token化方法、逊ю失、优化器以致推理路径。
但正是这种底层重构 ，使得Gemini能在图表剖析、文档明确、跨模态使命等方面迅速拉开差别。外界常用“画得好欠悦目”来评判图像模子 ，而谷歌的思绪则完全差别——多模态的意义在于让模子更明确天下 ，而不是天生漂亮图片。
谷歌加速的神秘：组织方法的彻底重写
Gemini真正的反转来自组织层面的转变。
已往的谷歌更像一条串行流水线：研究团队训练模子、工程团队认真安排、产品团队接手体验、清静团队从最后一环把关。这种结构在互联网产品时代有用 ，但在大模子时代会被放大出一个致命的效果——迭代缓慢且链路割裂。
而现在的谷歌 ，把所有团队重新组合成“并行系统”。Koray特殊强调 ，从Gemini 3最先：产品司理从训练第一天就加入使命设计；工程团队同步优化推理路径与落地本钱；清静战略嵌入训练历程 ，而不是上线前打补；真适用户数据直连训练管线 ，不再隔着层层组织结构。
这种转变让Gemini的迭代节奏第一次追上了竞争敌手 ，也让模子更“像产品”——稳固、更懂意图、能执行真实使命 ，而不是只展示实验室能力。
关于一家跨20万员工的至公司来说 ，这种组织重构的难度 ，远高于一次模子迭代。
Gemini体验的跃迁：智力提升并不是主因
已往一年 ，不少用户都感受到Gemini体验的显着改善。但Koray的诠释并不是“模子更智慧了” ，而是谷歌终于把“可用性”当成焦点目的 ，包括：
第一 ，指令明确能力大幅提升。这是用户感受最直观的地方 ，也是模子走向执行智能的起点。
第二 ，国际化适配进入焦点能力集。谷歌拥有全球用户 ，Gemini的训练历程首次系统性加入多文化、跨场景语料 ，而不是只做翻译。
第三 ，工具链与代码执行能力跃升。这涤讪了Gemini走向Agent的基础——从“能回覆”酿成“能完成使命”。
Gemini的“变好”不是单点突破 ，而是系统工程成熟后的必定效果。
基础设施再次成为谷歌的底气
在谈到竞争优势时 ，Koray最强调的不是模子能力 ，而是基础设施——这是外界经常忽略的部分。
TPU、全球数据中心、跨产品分发能力、成熟的清静系统、构建在Search与Android之上的重大挪用入口……这些能力一旦与统一模子连系 ，就形成了很难被复制的网络效应。
Gemini的提升实质上是基础设施重新被激活。这也是谷歌能在短时间内从落伍者重新回到行业中心的一大缘故原由。
从访谈中可以感受到一种转变：Gemini的乐成不是某个科学天才的灵感闪现 ，也不是某个模子参数突然暴涨 ，而是一个巨型组织重新找回统一节奏之后的必定产品。
谷歌用了两年时间 ，从认可问题到重构系统 ，再到形成新的产品逻辑。这种“系统反转”往往不如一次惊人Demo那样吸引眼球 ，却比任何一次模子跃迁更具恒久价值。
在某个时间 ，界说新的前沿、新的基准测试是好事 ，界说基准测试很是主要。手艺前进和基准测试之间是有区别的。理想情形下是百分百一致的 ，但历来不是百分百一致。
下一场AI战争：从语言智能走向行动智能
Koray对未来的判断清晰而直接：下一阶段的竞争不是谁模子更会谈天 ，而是谁能更好地完成多办法使命。
这场竞争会爆发在：事情流自动化、开发者工具链、企业使命智能化、搜索与信息组织方法、系统级AI（Android、Chrome、Workspace）
AI正从语言模子转向“使命操作系统”。Gemini的目的 ，正是成为这类系统的底层能力。
关于资源市场而言 ，这是要害差别：对话模子是产品 ，行动模子是平台。平台的商业价值远高于产品。
以下为Koray Kavukcuoglu主要看法：
我们权衡前进最主要的标准 ，是模子在真实天下中的落地应用？蒲Ъ矣盟平芯 ，学生用它辅助学习 ，状师用它剖析案例 ，工程师用它编写代码——从专业领域到一样平常生涯 ，从简朴的邮件撰写到重大的创意事情 ，人们正在用这项手艺完成形形色色的使命。这种跨越差别领域、笼罩多元场景的应用广度 ，恰恰是最主要的价值标尺。若是我们要实现通用人工智能 ，就必需通过产品、通过与用户和生态的深度毗连来完成。我的焦点使命是确保谷歌的每款产品都能获得最先进的手艺支持。我们并非要亲自打造产品——我们不是产品专家 ，而是手艺开发者。我们专注于手艺研发和模子构建。我们始终与AI模式坚持同步迭代 ，与Gemini应用实现联动宣布——这绝非易事。正由于这些团队从研发初期就深度加入 ，才华确保在模子准备停当的第一时间 ，实现所有产品的同步升级。这套协同机制已成为我们的标准流程。每当被问及Gemini面临的最大危害 ，我的谜底始终如一：立异的枯竭才是我们真正的隐忧。我从不以为我们已经掌握了最终配方 ，更不相信仅靠机械执行就能抵达终点。（你是否也感受到了那种逆袭的感受？）确实有这种感受 ，甚至在那之前就有了。由于当LLM真正展现出强盛实力的时间 ，我很是坦诚地以为 ，我们一经是前沿AI实验室 ，在DeepMind。但与此同时 ，我也意识到 ，我们在某些方面的投入还不敷…..这就是一场追赶。在很长一段时间里 ，我们都在奋力追赶。我从不认同有些人说的"谷歌太重大 ，太难推动"这种看法。我以为我们可以把这转化为优势 ，由于我们有奇异的资源和能力。我们现在明确朝着多模态偏向生长——包括输入和输出的多模态融合。随着手艺前进 ，差别领域间的架构理念正在相互渗透。这些原本差别显著的架构正变得越来越兼容 ，这不是生硬地拼集 ，而是手艺生长的自然收敛。当各人意识到效率提升的路径和理念演进的偏向时 ，手艺蹊径就会自然融合。
以下为对话全文（由AI协助翻译）
Logan Kilpatrick（主持人）:各人好 ，接待回到Release Notes。我是Logan Kilpatrick ，在DeepMind团队事情。今天很幸运约请到Koray Kavukcuoglu ，他是DeepMind的 CTO ，也是谷歌 Core新任的首席 AI架构师。谢谢你的到来。我很兴奋能聊聊。Koray Kavukcuoglu:是的 ，很是兴奋。谢谢约请。Logan Kilpatrick:虽然 ，Gemini 3 ，我们坐在这里 ，已经宣布了模子。回声似乎非Ｆ鹁。我想我们宣布时 ，显然对模子的体现有多好有一个预感。排行榜看起来很棒 ，但我以为把模子交到用户手中并真正宣布出去才是磨练。Koray Kavukcuoglu:这始终是磨练 ，对吧？我的意思是 ，基准测试是第一步。然后我们举行了测试。我们在之前的版本中与可信的测试者举行过测试等等。以是你会有感受 ，是的 ，这是个好模子 ，能力很强。它并不完善 ，对吧？但我对回声相当知足。人们似乎确实喜欢这个模子 ，并且我们以为有趣的地方 ，他们也以为有趣。以是 ，这很好。到现在为止 ，这很好。Logan Kilpatrick:我们昨天在谈天 ，话题的主线是关于浏览这个前进没有放缓的时刻 ，我以为这引起了我的共识Ｗ纺钌洗挝也煞媚闶 ，我们是在 I/O 大会上 ，其时我们宣布了2.5 ，听 Devis 和 Sergey 谈论AI等等。我以为前进并没有放缓 ，这真的很有趣。当我们宣布 2.5 时 ，它感受是一个顶尖的模子 ，现实上我们在多个维度上推动了前沿。我以为3.0再次做到了这一点。是的 ，我很好奇关于规模扩展的讨论怎样继续。你现在有什么看法？Koray Kavukcuoglu:是的 ，我的意思是 ，我对希望感应很是兴奋。我对研究感应兴奋。当你真正身处研究中时 ，在所有这些领域都有许多令人兴奋的事情 ，对吧？我的意思是 ，从数据、预训练、后训练 ，到所有地方 ，我们都看到了许多兴奋点 ，看到了许多希望 ，许多新想法。归根结底 ，这整个事情真正依赖于立异 ，依赖于想法 ，对吧？我们做的有影响力、在现实天下中、人们使用的事情越多 ，你现实获得的想法就越多 ，由于你的接触面增添了 ，你获得的信号种类也增添了。我以为问题会变得更难 ，问题会变得越发多样化。随之而来的是 ，我以为我们将面临挑战 ，而这些挑战是好事。是的 ，我以为这也是推动我们构建智能的动力 ，对吧？事情就是这样爆发的。我以为有时间若是你只看一两个基准测试 ，你可能会看到瓶颈。但我以为这很正常 ，由于基准测试是在某项使命照旧挑战时界说的。你界说了谁人基准测试 ，然后虽然 ，随着手艺的前进 ，谁人基准测试就不再是前沿了。它不再界说前沿。然后爆发的事情就是你界说一个新的基准测试。这在机械学习中很是正常 ，对吧？基准测试和模子开发总是相辅相成的。你需要基准测试来指导模子开发 ，但只有当你靠近前沿时 ，你才知道下一个前沿是什么 ，这样你才华界说。有了新的基准测试 ，是的。Logan Kilpatrick:我有同感。有几个基准测试 ，所有模子都体现得很差 ，或许只有1% 或 2%。我想现在最新的DeepThink模子能抵达 40% 多了 ，是的 ，这很猖獗。RKGI2 最初所有模子险些都做不了任何问题。现在能抵达 40% 以上了。以是是的 ，这很有趣。同样有趣的是看到 ，我并不清晰为什么那些静态的、确实经受住时间磨练的基准测试 ，只管我们可能只能提高 1% 左右 ，但它仍然保存。Koray Kavukcuoglu:那里有真正难题的问题。我的意思是 ，那些难题的事情我们仍然无法做到。是的 ，没错。它们仍然在测试某些工具。但若是你想想我们在 gpqa 上的位置 ，嘿 ，并不是说 ，哦 ，你现在是 20 多分 ，需要抵达 90 多分 ，对吧？以是 ，它界说的未解决的问题数目虽然在镌汰。以是在某个时间 ，界说新的前沿、新的基准测试是好事 ，界说基准测试很是主要。由于若是我们把基准测试视为前进的界说 ，这并不总是完全一致的 ，对吧？手艺前进和基准测试之间是有区别的。理想情形下是百分百一致的 ，但历来不是百分百一致。对我来说 ，最主要的前进权衡标准是我们的模子在现实天下中被使用？蒲Ъ沂褂盟 ，学生使用它们 ，状师使用它们 ，工程师使用它们 ，然后人们用它们来做种种各样的事情 ，写作、创意、写邮件 ，无论是简朴的照旧难题的。规模很主要 ，差别的主题 ，差别的领域。若是你能一连在那里提供更大的价值 ，我以为那就是前进 ，而这些基准测试资助你量化这一点。Logan Kilpatrick:你怎样看待 ，也许甚至可以从 2.5 到 3 举一个详细的例子 ，或者随便哪个模子版本转变都可以。我们在那里举行局部优化？现实上 ，在一个现在有无数基准测试的天下里 ，你可以选择你想在哪个偏向优化 ，你是如作甚 Gemini 整体 ，也可能特殊是 Pro 模子 ，思索我们应该在哪些方面举行优化的？我以为。Koray Kavukcuoglu:有几个主要的领域 ，对吧？其中之一是指令遵照很主要。指令遵照是指模子需要能够明确用户的请求并能够遵照它 ，对吧？你不希望模子只是回覆它以为应该回覆的工具 ，对吧？以是这种指令遵照能力很主要。这是我们一直在做的。然后 ，对我们来说 ，国际化很主要。谷歌 是很是国际化的 ，我们想触达天下上的每一小我私家。以是这部分很主要。Logan Kilpatrick:我以为 3.0 Pro 至少……我今天早上和 Toldsee 谈天 ，她谈论说这个模子关于像（历史上我们并不善于的语言）来说很是精彩 ，看到这一点真是太棒了。以是。Koray Kavukcuoglu:你必需一连地把重点放在其中一些领域 ，对吧？它们可能看起来不像是 ，哦 ，这是知识的前沿 ，但它们确实很主要 ，由于你想能够与那里的用户互动 ，由于正如我所说 ，这一切都是为了从用户那里获得信号。然后谈到更手艺性的领域 ，函数挪用、工具挪用、智能体行动和代码 ，这些都很是主要 ，对吧？函数挪用和工具挪用很主要 ，由于我以为这是智能的一个完全差别的乘数 ，既来自于模子能够自然地使用我们自己建设的所有工具和函数 ，并在其自身推理中使用它们 ，也来自于模子编写自己的工具 ，对吧？你可以以为模子自己在某种水平上也是工具。以是这是一件大事。显然 ，代码很主要 ，不但仅由于我们也面向工程师 ，也由于我们知道通过代码 ，你现实上可以构建在你条记本电脑上爆发的任何事情。而在你的条记本电脑上 ，爆发的不但仅是软件工程。将任何想法变为现实 ，对吧？以是我们现在做的许多事情都爆发在数字天下 ，而代码是这一切的基础 ，能够与爆发在你生涯中的任何事情整合 ，不是所有事情 ，可是许多事情。这就是为什么我以为这两者连系在一起 ，为用户组成了很大的笼罩规模。我举一个网络编码的例子 ，我喜欢它。为什么？由于许多人有创立力。他们有想法 ，突然间你让他们变得高效 ，对吧？从有创意到高效 ，以一种你只需写下来 ，然后你就能看到应用程序在你眼前泛起的方法 ，这就像 ，我的意思是 ，大大都时间它是有用的 ，当它有用时 ，那就太棒了 ，对吧？我喜欢我们称之为循环的谁人历程 ，我以为这很棒。以是突然间 ，让更多的人能够成为构建者 ，构建一些工具 ，我的意思是 ，这太棒了。Logan Kilpatrick:我喜欢。谢谢你 ，这是AI Studio 的宣传。我们会把这段剪出来放到网上。你提到的一个有趣的线索是 ，关于拥有这种产品脚手架从模子角度来资助优化质量的主要性 ，显然。是的 ，工具挪用和编码。Koray Kavukcuoglu:这对我来说很是主要。我以为。像 Anti Gravity 作为一个产品自己 ，是的 ，它令人兴奋 ，但从模子的角度来看 ，若是你思量一下 ，它是双面的 ，对吧？我们先从模子的角度来谈。从模子的角度来看 ，能够与最终用户（在这种情形下是软件工程师）举行这种整合 ，并直接从他们那里学习 ，相识模子需要在哪些方面刷新 ，这对我们来说确实至关主要。我的意思是 ，在像 Gemini 应用这样的领域 ，出于同样的缘故原由 ，这也很主要 ，对吧？我的意思是 ，直接相识用户很是主要。Anti Gravity 也是云云。AI Studio 也是云云。拥有这些我们细密相助的产品 ，然后明确并学习 ，获得那些用户信号 ，我以为是很是重大的。Anti Gravity 一直是一个很是主要的宣布相助同伴。他们加入的时间还不长 ，对吧？但在我们宣布历程最后的 2、3 周里 ，他们的反响确实起到了要害作用。搜索AI模式也是一样 ，对吧？我的意思是 ，AIO 谈论 ，纵然是从那里我们也获得了许多反响。以是对我来说 ，与产品的这种整合以及获得信号是我们明确的主要驱动力。虽然 ，我们有基准测试。以是我们知道怎样推动科学、手艺、数学等方面的智能。但真正主要的是 ，我们现实上明确现实天下的使用场景 ，由于我的意思是 ，这必需在现实天下中有用。Logan Kilpatrick:在你新的首席AI架构师角色中 ，你现在还认真确保我们不但拥有好的模子 ，并且产品现实上能接纳这些模子 ，并在谷歌规模内构建精彩的产品体验。从DeepMind的角度来看 ，你以为这增添了几多重大性？显然 ，我以为这对用户来说是准确的事情 ，在第一天就将 Gemini 3 应用到所有产品和效劳中 ，对谷歌来说是一项了不起的成绩。哦 ，希望未来能有更多的产品和效劳。有时间 ，一年半前的生涯更简朴。Koray Kavukcuoglu:但就像我们正在构建智能一样。我身兼这两个角色 ，实质上它们的目的是一致的。若是我们要实现通用人工智能 ，就必需通过产品、通过与用户和生态的深度毗连来完成。我的焦点使命是确保谷歌的每款产品都能获得最先进的手艺支持。我们并非要亲自打造产品——我们不是产品专家 ，而是手艺开发者。我们专注于手艺研发和模子构建。虽然 ，就像所有创作者都会坚持自己的理念那样 ，我们也有自己的手艺主张。但对我来说 ，最主要的是以最优方法提供模子与手艺 ，再与产品团队协同相助 ，配合打造这个AI时代最卓越的产品体验。由于这确实是个全新的天下。这项新兴手艺正在重塑用户预期 ，界说产品交互逻辑 ，决议信息泛起方法 ，并催生亘古未有的应用场景。我的职责就是推动这项手艺在全谷歌产品矩阵中的落地 ，与所有产品团队细密协作。这种深度融合让我倍感振奋——不但源于产品立异带来的成绩感 ，更由于它实现了我们最主要的目的：直连用户。能够实时感知用户需求、获取真实场景反响 ，这对我们至关主要。正因云云 ，我坚信这就是通往通用人工智能的必经之路：通过产品化实现智能进化。是的 ，这就是我们选择的蹊径。Logan Kilpatrick:这对你来说是个很好的推文 ，可以在某个时间发出来 ，由于我以为这很有趣。我分享这小我私家的看法 ，即在某种意义上 ，我们像是在与客户、与其他 PA 配合构建 AGI。这不像某个实验室的纯粹研究事情。这是与我们和天下配合的起劲。Koray Kavukcuoglu:我以为这现实上也是一个很是值得信任的建议系统 ，我以为我们越来越多地接纳的一种很是工程化的头脑模式。我以为在这件事上拥有工程头脑很主要。由于当某样工具被很好地工程化时 ，你知道它是结实的 ，使用起来是清静的。以是我们在现实天下中做的事情 ，我们正在以某种方法顺应所有经由信任的、测试过的想法 ，关于怎样构建工具。我以为这反应在我们怎样思索清静 ，怎样思索清静 ，对吧？我们试图从工程头脑的角度来思索 ，从基础最先 ，从最初就思索 ，而不是到最后才情量的事情 ，对吧？我们不这样。以是当我们在举行模子后训练 ，当我们在举行预训练 ，当我们审查数据时 ，我们总是让每小我私家都需要思索这个问题。我们有一个清静团队吗？显然 ，我们有一个清静团队。他们带来了所有相关的手艺 ，我们有一个清静团队 ，他们带来了所有手艺 ，但让 Gemini 中的每小我私家也能起劲加入谁人开发历程 ，将这一点作为主要原则。而这些团队自己就是我们后训练团队的一部分 ，对吧？以是当我们在举行这些迭代 ，宣布候选版本时 ，就像我们审查 gpqa、HLE 这类基准测试一样 ，我们也会审查其清静、安保步伐。我以为 ，这种工程头脑很主要。是的 ，我。Logan Kilpatrick:完全赞成你的看法。我以为这对谷歌来说也很自然 ，这也很有资助 ，由于现在这项事情的协作规模和规模有多大。是的 ，将 Gemini 模子宣布出去。我的意思是。Koray Kavukcuoglu:关于 Gemini 3 ，我想我们刚刚还在反思这一点。对我来说 ，主要的事情之一是 ，这个模子是一个很是团队谷歌的模子。Logan Kilpatrick:我们应该查一下数据。我可能像是 ，我的意思是 ，也许像阿波罗 NASA 妄想有许多人加入 ，但我以为这是重大的谷歌全球团队 ，也包括我们所有团队的全球起劲 ，才使之成为现实 ，这很猖獗。每一个。Koray Kavukcuoglu:每一代Gemini的宣布 ，都凝聚着来自各大洲——欧洲、亚洲以致全球各地团队的心血。我们的研发网络遍布天下 ，这不但包括DeepMind团队 ，更是整个谷歌生态系统的通力协作。是的 ，这堪称一场全球规模的协同立异。我们始终与AI模式坚持同步迭代 ，与Gemini应用实现联动宣布——这绝非易事。正由于这些团队从研发初期就深度加入 ，才华确保在模子准备停当的第一时间 ，实现所有产品的同步升级。这套协同机制已成为我们的标准流程。当我们说"全谷歌协同"时 ，指的不但是焦点研发职员 ，更是所有产品团队在各自领域的孝顺——从搜索到办公套件 ，从云效劳到移动生态 ，每个团队都在这个配合目的中饰演着要害角色。Logan Kilpatrick:我有一个问题 ，也许这不是一个有争议的问题 ，但你知道 ，Gemini 3 在许多基准测试上都是最先进的 ，我们在许多基准测试上都是同步宣布 ，你知道 ，跨越谷歌产品界面 ，我们的相助同伴生态系统界面。回声非Ｆ鹁。模子的气氛很好。若是你展望未来 ，我不知道 ，希望顺遂 ，若是我们展望到谷歌下一个主要模子宣布 ，有没有什么事情是你仍然记在你的清单上的 ，你希望我们正在做 X ，Y 的？那么 ，它怎样能比 Gemini 3 更好？或者我们应该只是享受 Gemini 3 的时刻。Koray Kavukcuoglu:我们虽然应该追求更多突破——但现在更需要的是享受这个里程碑。宣布日值得庆祝 ，看到用户对模子的认可 ，这自己就值得团队为之自满。不过庆祝之余 ，我们始终坚持苏醒：每个领域都尚有提升空间。写作能力尚未臻于完善 ，编程支持也有刷新余地——特殊是在智能体行为和代码天生领域 ，那里蕴藏着最令人兴奋的生长潜力。必需认可 ，我们已经取得了长足前进？梢运 ，这个模子已经能知足90%到95%开发者的需求——无论是专业工程师照旧创意创作者 ，它都堪称目今最精彩的工具。但正因云云 ，我们更要对那剩余的5%坚持专注 ，在那些还需要突破的领域一连精进。Logan Kilpatrick:关于编码和工具使用 ，我尚有一个尖锐的问题。你以为什么？这只是 ，若是你回首 Gemini 的历史 ，显然我们在 1.0 时很是关注多模态 ，我以为在 2.0 时我们最先做一些 ，是的 ，智能体基础设施的事情 ，请给我们讲讲为什么我们。我增补说明一下 ，我以为希望速率看起来很是强劲 ，可是 ，为什么我们从一最先就没有像在多模态方面那样 ，一连稳固地关注智能体工具使用？例如 ，多模态方面 ，我们从 Gemini 1 最先就是最先进的 ，并且在多模态方面我们坚持了很长时间。Koray Kavukcuoglu:我喜欢 ，我不以为这是有意为之。我以为这就像是 ，忠实说 ，当我回首时 ，我把它与使用模子、开发情形细密联系现实天下联系起来 ，我们联系得越细密 ，我们就越能更好地明确这些真实的需求。我以为在我们 Gemini 的旅程中 ，我们从一个起点最先 ，虽然 ，我的意思是 ，谷歌的AI研究有着悠久的历史 ，对吧？我们拥有的惊人研究职员数目 ，以及在谷歌举行的AI研究的惊人历史。我以为这很棒。但 Gemini 也是一段从谁人研究情形转向这个 ，就像我们谈论的这种工程头脑 ，并进入一个我们真正与产品相连的空间的旅程 ，对吧？当我审阅团队时 ，我不得不说我感应很是自豪 ，由于这个团队仍然主要由像我这样的人组成 ，对吧？就像五年前 ，我们还在写论文。我们在研究 AI。而现在我们现实上处于谁人手艺的前沿。而谁人手艺 ，你正在通过产品、与用户一起开发它 ，这是一个完全差别的头脑模式 ，我们每六个月构建一次模子 ，然后每一个半月举行一次更新。这是一个惊人的转变。我以为我们走过了谁人转变。Logan Kilpatrick:我喜欢谁人。Gemini 的希望很是棒。另一个进一步思量的是 ，我们总体上怎样看待天生式媒体模子 ，我以为历史上它们并不是一个重大的重点 ，我的意思不是它们没有被关注 ，它们一直都有趣。但我以为随着 VO3、Vo 3.1 ，以及 Nano 和 Ada 模子 ，我们从产品外部化的角度来看取得了云云大的乐成。我很好奇你怎样看待在追求我们想要构建 AGI 的历程中。是的 ，我以为有时我能说服自己 ，一个视频模子不是谁人故事的一部分。我不以为这是真的。我以为总的来说 ，你应该明确天下、物理学等等其他工具。以是我很好奇你怎样看待所有这些事情交织在一起 ，若是你。Koray Kavukcuoglu:现实上回溯10到15年前 ，天生式模子主要集中在图像领域。由于其时我们能更直观地磨练模子效果 ，并且对天下和物理纪律的明确是推动图像与声音天生模子生长的主要动力。约莫十年前——现在感受都像二十年前了——我们还在专注于图像模子。我读博时就在研究天生式图像模子 ，那时间这个领域非；钤。我们履历了完整的生长周期 ，好比像PixelCNN这类代表性事情 ，实质上都是图像天生模子。厥后我们意识到 ，文本事域着实能带来更快速的手艺突破。但现在图像模子的回归完全切合生长纪律。DeepMind恒久以来在图像、视频、音频模子方面积累了深挚的手艺秘闻。这正是我想说明的：将这些模态融合是自然演进的效果。我们现在明确朝着多模态偏向生长——包括输入和输出的多模态融合。随着手艺前进 ，差别领域间的架构理念正在相互渗透。这些原本差别显著的架构正变得越来越兼容 ，这不是生硬地拼集 ，而是手艺生长的自然收敛。当各人意识到效率提升的路径和理念演进的偏向时 ，手艺蹊径就会自然融合。Nano的降生就是这个融合历程的典典范证：你既能对图像举行迭代处置惩罚 ，又能与模子直接对话。文本模子通过语言数据构建了对天下的认知 ，而图像模子则从视觉维度形成了另一种天下明确。当两者结适时 ，就会爆发令人惊喜的效果——用户能显着感受到模子真正明确了那些难以言传的细微意图。Logan Kilpatrick:关于 Nano ，我尚有一个问题。Vanessa ，你以为我们应该给我们所有的模子都起些傻傻的名字吗？你以为这会有资助吗？Koray Kavukcuoglu:不完全是。听着 ，我的意思是 ，我以为我们不是居心的。Gemini 3。Logan Kilpatrick:若是我们不叫它 Gemini 3 ，我们会叫它什么？一些谬妄的名字。Koray Kavukcuoglu:我不知道。我不善于起名 ，对吧？我想我喜欢 ，我的意思是 ，这是一个更新 ，对吧？就像更新一样 ，我们现实上使用 Gemini 模子。那些是代号。我们也使用 Gemini 模子来想出那些代号。而 Nano Banana 不是其中之一。对吧？我们没有使用 Gemini ，有一个关于它的故事。我想已经揭晓在某个地方了。我的意思是 ，只要这些事情是自然的、有机的 ，我以为我就很兴奋 ，由于我以为构建模子的团队 ，对他们来说有那种联系是好事。然后当我们宣布它们时 ，我想那就像 ，我的意思是 ，那爆发是由于我们用代号在 Ella Marina 上测试模子 ，人们很喜欢它。我想 ，我不知道 ，我愿意以为它是云云有机 ，以至于就盛行起来了。我不确定是否能建设一个流程来天生那种名字。Logan Kilpatrick:我赞成你的看法。那是我的感受。Koray Kavukcuoglu:以是若是我们有 ，我们就应该用它。若是你没有 ，有标准的工具是好的。Logan Kilpatrick:我们应该谈谈 Nano Banana Pro ，这是我们基于 Gemini ro 构建的新一代最先进的图像天生模子。我以为团队 ，我以为现实上甚至在他们完成Nano Banana的时间 ，就已经有早期信号批注。 以 Pro 的形式来做这件事 ，就像你可以在更多细微的使用场景上获得更多性能 ，好比文本渲染和天下明确等等。有什么特殊值得关注的 ，我知道有许多事情正在举行 ，但我以为像。Koray Kavukcuoglu:这可能就是我们看到这些差别手艺对齐的地方最先施展作用 ，对吧？我的意思是 ，由于关于 Gemini 模子 ，我们一直说每个模子版本都是一个模子家族 ，对吧？我们有 Pro、Flash、flashlight ，像这样的模子家族。由于在差别规模下 ，你在速率、准确性、本钱等方面有差别的权衡。随着这些工具融合 ，虽然 ，我们在图像方面也有同样的履历。以是我以为团队自然想到 ，好吧 ，有 3.0 Pro 架构 ，我们现实上更多地调解这个模子 ，使用我们在第一个版本中学到的一切 ，并增大规模 ，使其成为天生式图像模子。我以为我们最终获得的是一个能力更强得多的模子 ，能明确很是重大的 ，像一些最令人兴奋的使用场景是 ，你有一套很是重大的文档 ，你可以把它们输入进去。我们依赖这些模子来提问。你也可以要求它天生一个关于那些内容的信息图。然后它就能事情 ，对吧？以是这就是自然的输入模态、输入输出模态施展作用的地方。这很棒。Logan Kilpatrick:是的 ，感受像魔术。我不知道。希望当这个视频宣布时 ，各人已经看到了例子。可是 ，是的 ，只是看到许多内部例子被分享出来 ，这太酷了。是的 ，太猖獗了。Koray Kavukcuoglu:是的 ，我赞成。就像 ，当你看到突然间 ，哦 ，我的天。是的 ，云云大宗的文本、看法和重大的工具以一张图片云云美妙的方法诠释出来。当你看到那些工具时 ，就像 ，这很好 ，对吧？你意识到模子是有能力的。Logan Kilpatrick:并且 ，是的 ，其中尚有云云多的细微差别 ，这真的很有趣。我对此有一个平行的问题 ，可能是在去年 12 月 ，2024 年 12 月。Tulsi 允许我们将怎样拥有这些统一的 Gemini 模子检查点。我以为你所形貌的是 ，现实上我们现在已经很是靠近谁人目的了 ，就像历史上架构是脱离完成的。Koray Kavukcuoglu:统一是指在图像天生方面。我明确了。Logan Kilpatrick:我很好奇 ，你以为像那样。我假设那是一个目的 ，就像我们希望这些工具现实上能整合到模子中。有些事情会自然阻止这种情形爆发。我很好奇 ，有没有任何配景或高条理的缘故原由。Koray Kavukcuoglu:听着 ，我以为正如我所说 ，手艺、架构正在对齐 ，对吧？以是我们在按期的迭代中看到这种情形爆发。人们在实验 ，但这只是一个假设。你可以在这方面基于意识形态 ，对吧？科学要领就是科学要领。我们实验事物 ，我们有一个假设 ，然后你看效果。有时有用 ，有时无效。这就是我们履历的历程。它越来越靠近了。我很确定在不久的未来 ，我们会看到一些工具融合在一起。我以为逐渐地 ，它会越来越像一个简单的模子。但这确实需要大宗的立异 ，对吧？这很难。若是你想一想 ，输出空间对模子来说很是要害 ，由于那是你学习信号的泉源。现在 ，我们的学习信号来自代码和文本。那是输出空间的大部分驱动力。这就是为什么你现在在那里变得善于。现在能够天生图像是……我们对图像质量的要求是云云之高。这是一件很难做的事情 ，对吧？天生真正像图像质量那样的 ，像素级的完善是难题的。并且图像在看法上也必需很是连贯 ，就像每个像素 ，质量很主要 ，但它怎样与图片的总体看法相契合也很主要。这很主要 ，对吧？训练一个能做到这些的工具更难。但我看待这个问题的方法是 ，对我来说 ，我以为这绝对是可能的。它将会成为可能。这只是关于在模子中找到准确的立异来实现它。Logan Kilpatrick:我喜欢。我很兴奋。希望这也能让我们的效劳情形更容易一些。若是。Koray Kavukcuoglu:我一经说过我不知道。Logan Kilpatrick:一个简单的模子检查点。Koray Kavukcuoglu:这不可能说。Logan Kilpatrick:这是不可能的。我赞成你的看法。当我们坐在这里时 ，一个有趣的线索是 ，你知道 ，DeepMind 拥有一堆天下上最好的AI产品 ，希望是 5 个编码和AIStudio、Gemini 应用、Anti Gravity ，并且现在正在谷歌规模内爆发。我们有一个很棒的最先进的模子 ，Gemini 3。我们现在有 banana ，有 view ，所有这些模子都处于前沿。天下在 10 年前甚至 15 年前看起来很是差别。我有点好奇 ，就你小我私家的旅程而言 ，抵达这一点 ，你 ，我们昨天谈天时 ，你提到了 ，我完全不知道 ，我跟另一小我私家提到了 ，他们也不知道 ，你是DeepMind的第一位深度学习研究员。我以为把这个线索带到我们现在所处的地方 ，感受是一个猖獗的跳跃 ，从人们不热衷于这项手艺最先 ，我不知道你多久前加入DeepMind 的 ，或许 10 年。Koray Kavukcuoglu:12 年。Logan Kilpatrick:12,13 年。是的 ，那太猖獗了。13 年前 ，人们不热衷于这项手艺 ，到现在我们 ，它现实上正在为所有这些产品提供动力 ，并且是主要的事情。我很好奇 ，当你反思这一点时 ，你想到什么？是令人惊讶照旧 ，它很显着？嗯 ，我。Koray Kavukcuoglu:意思是 ，我以为这是我们案例中充满希望的起劲效果 ，对吧？我这样说是由于 ，当我读博士时 ，我想每个读博士的人都是一样的。你相信你所做的事情是主要的 ，或者将会变得主要 ，对吧？你对谁人主题真正感兴趣 ，你以为那将爆发重大影响。我以为我其时也是同样的心态。这就是为什么当 Dennis 和 Shane 联系我 ，我们攀谈时 ，我对DeepMind感应很是兴奋。我真的很兴奋地相识到 ，有一个地方真正专注于构建智能 ，而深度学习是其焦点。现实上就像我和我的朋侪 Carol Gregor ，我们其时都在 NYU 的 Youngslab ，我们同时加入了DeepMind。只是说得很是详细。那时间 ，拥有一家以深度学习为重点、AI 优先的首创公司是很是不寻常的。是的 ，我以为那很是有远见 ，也是一个令人赞叹的地方。那里真的很令人兴奋。然后我最先了深度学习团队 ，它生长了。我以为我喜欢的事情之一是 ，我的意思是 ，我对深度学习的要领一直是 ，你如那里置问题的头脑模式。主要原则 ，它总是基于学习。这就是DeepMind的意义所在。一切都通过学习变得更好。从我们其时所处的位置最先 ，是一段激感人心的旅程。然后是强化学习、智能体以及我们一起走来所做的一切 ，就像你进入这些事情 ，至少这是我以为我进入这些事情的方法 ，希望有一个起劲的效果爆发。我反思并说我们很幸运 ，对吧？我们很幸运生涯在这个时代 ，由于我以为许多人研究AI或他们真正热衷的主题 ，但以为这是他们的时代 ，这是它将取得乐成的时间 ，但它现在正在爆发。我们必需意识到AI现在正在爆发 ，不但仅是由于机械学习和深度学习 ，也由于硬件演进已经抵达某种状态；チ褪菀丫执锬持肿刺 ，对吧？以是有许多事情协统一致 ，我以为很幸运能真正从事AI并事情到这个时刻。我以为这就像当我反思这一点时 ，我感受 ，是的 ，它们都是选择 ，就像我们研究 AI ，我们做出了 ，我做出了谁人特定的选择来研究 AI ，但与此同时 ，我也以为很是幸运 ，在这个时代我们处于这个位置。这很是令人兴奋。Logan Kilpatrick:是的 ，我也有同感。我很好奇 ，有哪些 ，我在看 thinking game 视频 ，我没有加入 alpha fold。以是我所拥有的唯一配景就是阅读关于它的资料和听人们谈论它。我很好奇 ，当你回首履历了其中许多事时 ，今天的情形与以前有何差别。我给你举一个例子 ，就是你适才在镜头外提到的 ，也就是 ，这不完全是你的原话 ，但大意是 ，我们已经弄明确了怎样制作这些模子并将它们带给天下。这基本上就是你想表达的意思 ，我赞成。我很好奇这是否感受像 ，是的 ，这与之前一些迭代的情形有何相似或差别之处 ，我以为。Koray Kavukcuoglu:怎样组织或文化特质 ，关于什么是主要的 ，倾向于乐成 ，将难题的科学和手艺问题转化为乐成的效果。我以为我们通过所做的许多项目学会了这一点 ，从 DQN、Alpha GO、Alpha zero、alpha fold 最先 ，所有这些事情在它们的方法上都相当有影响力 ，我们学会了许多关于怎样围绕特定目的、特定使命组织起来 ，组织成一个大型团队 ，对吧？就像我记得在DeepMind的早期 ，我们一个项目会有 25 小我私家一起事情 ，我们会和 25 小我私家一起写论文。然后每小我私家都会对我们说 ，肯定不是 25 小我私家一起做的这个。我会说 ，不 ，他们确实做了 ，对吧？我的意思是 ，我们会组织起来 ，由于在科学和研究中 ，那并不常见 ，对吧？我以为那种知识 ，那种心态 ，是要害。我们通过谁人历程进化。我以为那很是主要。与此同时 ，我以为在最近的两三年里 ，正如我们谈到的 ，我们所融合的。但我们与之融合的是这样一种看法 ，即现在这更像是一种工程头脑 ，我们有一条正在开发的主线模子。我们学会了怎样在这个主干上举行探索 ，怎样用这些模子举行探索。一个好的例子 ，我每次看到或想到这个 ，都感应相当兴奋 ，就是我们的模子。那些是我们带去加入 IMO 竞赛、ISBC 竞赛、ICPC 竞赛的模子。我以为这是一个非？岷颓⒌睦 ，由于我们在举行探索 ，你选择这些大目的 ，竞赛很是主要 ，对吧？那是很是难的问题 ，并且 ，像向所有在那里竞争的学生致敬。真的很棒。能够在那里建模。虽然 ，你有激动为谁人角逐做一些定制的工具。我们实验做的是 ，使用谁人时机来进化我们已有的工具 ，或者提出与我们已有模子兼容的新想法 ，由于我们相信我们所拥有手艺的通用性。然后我们做出一些工具 ，然后让每小我私家都能使用 ，对吧？以是每小我私家都可以使用一个现实上是在 IMO 竞赛中使用的模子。Logan Kilpatrick:是的 ，只是把你说的 25 小我私家在论文里的事情做个类比。我想现在的版本是 ，你看 ，我肯定会有 ，会有一个 Gemini 3 孝顺者列表出来。然后我肯定人们会守旧地说 ，是的 ，我肯定人们会以为不可能有 25 小我私家真正做出了孝顺 ，但他们确实做了 ，这很猖獗 ，并且看到这些问题的规模有多大 ，真是令人着迷。Koray Kavukcuoglu:现在。是的 ，领域。我以为这对我们很主要。这也是谷歌的伟大之处之一。有那么多人在他们的领域是惊人的专家。我们从中受益。谷歌 有这种全栈要领 ，对吧？我们从中受益。以是你拥有从数据中心到芯片 ，到网络 ，到怎样大规模运行这些工具的每一层的专家 ，对吧？所有这些都抵达了一种状态 ，再次谈到这种工程头脑 ，抵达了一种状态 ，即这些工具是不可支解的 ，对吧？当我们设计一个模子时 ，我们设计它时知道它将运行在什么硬件上。而我们设计下一个硬件时 ，知道模子可能会去向何方。但这很美妙 ，对吧？我的意思是 ，但协调这个 ，是的 ，虽然 ，你有成千上万的人一起事情和孝顺。我以为我们需要熟悉到这一点。这是一件优美的事情。太棒了。Logan Kilpatrick:这并禁止易做到。一个有趣的线索是关于回到这种 DeepMind 的传承 ，sort of 做所有这些差别的科学要领 ，试图解决这些很是有趣的问题。而在今天 ，我们现实上知道这项手艺在一堆领域是有用的 ，我们真的只需要继续扩大规模 ， ，并且显然 ，需要立异来继续这样做。但我很好奇 ，你怎样看待Deepmind在当今时代 ，平衡 ，你知道 ，纯粹举行科学探索与 我们只是试图扩大 Gemini 的规模 ，也许我们可以用我最喜欢的例子 ，Gemini diffusion ，作为 那种决议制订在某种水平上的详细体现。Koray Kavukcuoglu:这确实是最要害的命题——怎样在探索与落地之间找到平衡。每当被问及Gemini面临的最大危害 ，我的谜底始终如一：立异的枯竭才是我们真正的隐忧。我从不以为我们已经掌握了最终配方 ，更不相信仅靠机械执行就能抵达终点。构建通用人工智能的蹊径上充满荆棘 ，用户和产品会带给我们层出不穷的挑战。谁人最终目的依然遥不可及 ，我坚信不保存所谓的"标准化解决计划" ，以为靠简朴扩大规；蛴呕鞒叹湍苁迪滞黄剖俏Ｏ盏拇砭。真正的突破永远来自立异——它可能降生于对现有手艺的深度挖掘 ，也可能迸发于完全差别的手艺路径。坚持这种多维度的探索能力 ，才是我们最焦点的竞争力。虽然 ，我们有 Gemini 模子 ，在 Gemini 项目内部 ，我们探索许多。我们探索新的架构 ，我们探索新的想法 ，我们探索差别的做事方法。我们必需这样做。我们继续这样做 ，这就是所有立异的泉源。但 同时 ，我以为 DeepMind 或谷歌DeepMind 作为一个整体在举行更多的探索。我以为这对我们很是要害。我们必需做那些事情 ，由于 ，再次 ，可能有一些事情 Gemini 项目自己可能限制太多 ，无法探索一些事情。以是 ，我以为我们能做的最好的事情就是在谷歌DeepMind ，也在谷歌Research ，对吧？我们会探索种种各样的想法 ，然后我们会把这些想法带进来 ，由于归根结底 ，Gemini 不是谁人架构 ，对吧？Gemini 是你想要实现的目的。是智能 ，你想通过你的产品来实现它 ，让所有谷歌都能真正运行在这个AI引擎上。在某种水平上 ，详细是什么架构并不主要。我们现在有某种工具 ，我们有要领通过它来进化 ，我们将通过它来进化。而它的引擎将是立异。它将永远是立异。以是找到那种平衡 ，或者找到以差别方法做那件事的时机 ，我以为很是要害。Logan Kilpatrick:对此有一个平行的问题 ，就是在 I/O 大会上 ，我和 Sergei 坐下来聊了聊 ，我向他谈论说 ，我小我私家在 I/O 大会上也有这种感受 ，就是把所有人群集在一起宣布这些模子并举行立异。当你这样做时 ，你会感受到人性的温暖 ，这真的很有趣。我提到这个是由于 ，你知道 ，我其时也坐在你旁边听他们讲话 ，我感受到了你的温暖。我这么说很是小我私家化 ，由于我以为这反应了 DeepMind作为一个整体的运作方法 ，对吧？我以为 Dems 也有这个特点 ，就是它有深挚的科学基本 ，但同时也执偾 人们都很友善和友好。有一个有趣的地方是 ， ，我不知道人们有多浏览 这种文化有多主要 ，以及它是怎样体现的。我很好奇 ，当你思索 ，资助塑造和运行这个时 ，那种 ，是的 ，那种情形是怎样体现的。Koray Kavukcuoglu:首先 ，我的意思是 ，很是谢谢 ，你让我欠盛意思了 ，可是 ，我以为主要的是要。我相信我们拥有的团队 ，我相信给予人们 ，信任人们 ，给予人们时机。团队相助很主要。我以为 这至少对我来说 ，我可以说通过在 DeepMind 事情也学到了。由于 我们是一个小团队 ，虽然 ，这就像你在那里建设了那种信任 ，然后 当你生长时 ，你怎样坚持那种信任？我以为拥有这样的情形很主要：让人们感受 ，好吧 ，我们真的体贴解决那些具有挑战性的手艺科学问题 ，这些问题能对现实天下爆发主要影响。我以为这仍然是我们正在做的事情 ，对吧？就像 Gemini ，正如我所说 ，是关于构建智能 ，这是一个高度手艺性、具有挑战性的科学问题。我们必需以那种方法看待它。我们也必需以那种谦逊的态度看待它 ，对吧？我们必需始终质疑自己。希望团队也有同样的感受。我就像 ，这就是为什么我一直说 ，我为团队能够云云精彩地一起事情绪应很是自豪。谁人铃声 ，就像我们今天在楼上微型厨房谈天时那样 ，对吧？我的意思是 ，我对他们说 ，是的 ，这很累。是的 ，这很难。是的 ，我们都筋疲力尽了。但事情就是这样。我们没有一个完善的结构来做这件事。每小我私家都在聚在一起 ，配合起劲 ，相互支持。这很难。可是 ，让它变得有趣、愉快 ，并且让你能够解决真正难题的 ，我以为在很洪流平上是让合适的团队聚在一起 ，配合事情。在我看来 ，肩负更像是要清晰地相识我们所拥有手艺的潜力。我绝对可以说 ，20年后绝不会是完全相同的 LLM 架构。我确信不会 ，对吧？以是我以为推动新的探索是准确的做法。我们谈到 ，像 GDM 作为一个整体 ，与谷歌研究 一起 ，我们必需与学术研究界配合推进许多差别的偏向。我以为这很完善。界说什么是对 ，什么是错 ，就像 ，我不以为那是主要的对话。我以为能力以及这些能力在现实天下中的展示才是真正能说明问题的工具。Logan Kilpatrick:我最后一个问题是 ，我也很好奇你对此的反思。就我小我私家而言 ，我以为我在谷歌的头一年半多的时间里 ，感受（我着实挺喜欢这种感受的）在某种水平上像是谷歌的逆袭故事 ，你知道 ，只管有所有基础设施优势等等 ，但就我小我私家而言 ，展示出像。Koray Kavukcuoglu:四月。Logan Kilpatrick:2024年4月。以是就像 ，关于我和AIStudio 的配景来说也是云云。就像我们在构建这个产品 ，然后 ，哦对了 ，现在我记起来了 ，我们其时没有用户。我们有 ，或者说我们有 3 万用户。我们没有收入。我们 ，是的 ，在 Gemini 模子生命周期的早期阶段。我想快进到今天 ，显然不像前几天模子最先推出时我收到一大堆提醒。你知道 ，来自生态系统各处的朋侪们 ，我相信你也收到了许多。人们 很是 ，我想他们终于真正意识到 这正在爆发。但我从你的角度来看很好奇 ，你其时是否也感受到了那种逆袭的感受？我再次强调 ，我有信心 ，这就是我加入谷歌的缘故原由 ，我们会抵达这个点。可是 ，你是否也感受到了那种逆袭的感受？我很好奇 ，你以为团队在我们转过这个弯之后 ，那种感受会怎样体现？Koray Kavukcuoglu:确实有这种感受 ，甚至在那之前就有了。由于当LLM真正展现出强盛实力的时间 ，我很是坦诚地以为 ，我们一经是前沿AI实验室 ，在DeepMind。但与此同时 ，我也意识到 ，我们在某些方面的投入还不敷。这对我来说是个主要的教训 ，这就是为什么我总是很审慎 ，我们需要普遍结构。这真的很主要。探索很主要 ，不在于执着于某个特定架构。我一直对团队坚持完全透明。约莫两年半前 ，当我们最先更认真地看待LLM并启动Gemini项目时 ，我就明确告诉团队：我们距离业界顶尖水平尚有很大差别。我们有许多不知道怎么做的事情。纵然是我们知道怎么做的事情 ，也还没有做到最好。这就是一场追赶。在很长一段时间里 ，我们都在奋力追赶。现在我以为我们已经跻身领先阵营了。是的 ，我对我们的运营节奏感应知足和起劲。我们形成了优异的事情节奏和团队动态。是的 ，我们一直在追赶。你必需对自己忠实 ，对吧？在追赶的历程中 ，你必需关注别人在做什么 ，学习你能学到的工具。但最终你必需走自己的立异之路。这就是我们所做的。这就是为什么我以为这实质上是一个很好的逆袭故事 ，对吧？我们坚持自主立异 ，找到了自己的解决计划 - 无论是在手艺、模子、流程照旧运营方法上 ，对吧？这对我们来说是唯一无二的 ，对吧？我们与整个谷歌协同运作 ，看看我们现在在做的事情 ，这是一个完全差别的规模。我从不认同有些人说的"谷歌太重大 ，太难推动"这种看法。我以为我们可以把这转化为优势 ，由于我们有奇异的资源和能力。以是 ，我对我们现在的位置相当知足 ，但这是通过一直学习和立异才实现的。这是告竣现在成绩的准确方法。并且 ，我们尚有很长的路要走 ，对吧？我的意思是 ，我以为我们才刚刚遇上。我们才刚刚抵达这个位置。虽然总会有较量 ，但我们的目的是构建真正的智能 ，对吧？我们想要实现这个目的 ，并且要以准确的方法实现。这就是我们投入所有智慧和立异力的偏向。Logan Kilpatrick:我以为未来六个月很可能会和已往六个月一样精彩。现在追念半年前的那次访谈 ，感受已经已往良久了。很是谢谢您今天抽闲举行这场对话 ，交流历程很是愉快。希望明年I/O大会前能再次与您深入交流。虽然现在感受尚有很长时间 ，但时间总是过得飞快。并且我猜 ，可能下周就要最先准备I/O 2026的妄想聚会了。衷心谢谢您拨冗加入这次对话。同时 ，我要向您、DeepMind团队以及所有模子研究职员体现祝贺 ，谢谢你们让Gemini 3、Nano Banana Pro等立异效果得以实现。谢谢各人。Koray Kavukcuoglu:很是谢谢。举行这次谈话真是太棒了。很是谢谢你约请我。
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