谷歌在大模型领域即将迎来一场颠覆性变革。Google DeepMind的Gemini预训练负责人Sebastian Borgeaud在接受采访时透露，未来一年，长上下文处理效率与上下文长度扩展将成为技术突破的核心方向。这一观点与Jeff Dean、Oriol Vinyals和Noam Shazeer三位顶尖科学家的对谈内容不谋而合，进一步印证了谷歌在AI领域的战略布局。
Sebastian指出，谷歌在注意力机制方面取得了突破性进展，这些发现可能在未来几个月内重塑研究方向。他强调，Scaling Law并未失效，而是正在经历演变。这一观点打破了外界对传统模型扩展路径的质疑，为AI发展提供了新的理论支撑。作为Gemini 3的预训练负责人，Sebastian首次公开分享了实验室的底层思维逻辑，揭示了从单一模型训练向系统化构建的范式转变。
Gemini 3的性能飞跃源于预训练与后期训练的协同优化。Sebastian解释称，团队通过持续调整"旋钮"参数，在庞大系统中实现了无数细微改进的聚合。这种积累效应推动了AI从粗放式数据堆砌向精细化资源利用转型。他特别提到，当前数据资源正从"无限供给"转向"有限约束"，迫使行业重新思考模型架构的核心价值。
混合专家模型（MoE）成为Gemini 3的技术基石。这种架构突破了单纯追求规模的传统路径，转而构建"大而高效"的智能系统。Sebastian透露，团队正在探索如何让模型像人类一样动态调用知识库，而非将所有信息固化在参数中。这种检索与推理的原生结合，可能突破现有参数规模的知识容量限制。
在技术前沿方向上，Sebastian预测长上下文处理将迎来双重突破。超长上下文不仅意味着记忆容量的提升，更将构建真正的数字工作台。模型可同时加载代码库、科研论文和对话历史，实现跨领域的连贯分析。这种能力为复杂任务处理和深度研究开辟了新可能，是通往更强大智能体的关键基础设施。
三位顶尖科学家的对谈揭示了更深层的战略转向。Noam Shazeer特别强调"慢思考"理念，主张将研发重心从性能峰值转向系统稳定性。他指出，当前模型缺乏持续修正能力，单纯追求规模扩张已接近边界。Jeff Dean补充称，智能正在从抽象能力转化为工程开销，需要像CPU和硬盘一样纳入成本考量。这种思维转变导致传统Benchmark指标逐渐失效，行业开始关注模型的长期运行能力。
Gemini被定义为"系统"而非"模型"的表述引发关注。Noam解释称，系统思维强调可扩展性和容错机制，关注十年甚至二十年的稳健运行。这种定位使谷歌摆脱了与竞争对手的参数竞赛，转而构建可迭代的智能工业体系。对谈中未出现任何产品宣发或对标言论，凸显出谷歌对长期技术价值的坚守。
