📝 本期播客简介
本期节目邀请到谷歌Gemini团队的两位核心人物：Transformer架构的共同发明者 Noam Shazeer 和 DeepMind 重要研究员 Jack Rae。两位专家深入探讨了谷歌最新的Gemini 2.0模型及思考时计算技术的进展与局限。他们分享了AI研究中的意外发现，如思考功能不仅改善了数学和编程等推理任务，还显著提升了创意写作质量，这是团队最初并未预期的成果。嘉宾们还探讨了开源模型如何迅速追赶商业模型、AI在数学和科学领域的潜力、LLM是否能产生真正的原创思想，以及AI对未来工作和教育的深远影响。
👨💻 本期嘉宾
Noam Shazeer：Transformer架构的共同发明者和混合专家系统(Mixture of Experts)的创新者，曾创立Character AI公司。
Jack Rae：谷歌DeepMind的重要研究员，参与了众多AI突破性项目的研发。
⏱️ 时间戳
00:00:00 节目介绍：跨国串门计划及本期内容概述
00:00:44 嘉宾介绍：Nom Shazier和Jack Ray的背景
00:01:02 Gemini 2.0模型及思考时计算技术介绍
00:02:11 关于AI领域里程碑的讨论
00:03:12 测试时计算与大规模预训练范式比较
00:04:35 思考功能的意外发现：创意写作的改进
00:06:02 AI评估标准的重要性与挑战
00:07:55 评估工具开发的必要性和面临的困难
00:08:46 AI的自我强化循环与技术加速
00:10:05 AI辅助编码在Google的应用现状
00:11:10 AI在难验证领域的应用与挑战
00:12:46 多模态能力与Gemini应用的更新
00:15:38 AI的复杂性和可靠性问题解决路径
00:17:28 环境构建对智能体研究的重要性
00:19:07 测试时计算的成本效益分析
00:20:24 测试时计算与AGI的关系讨论
00:22:02 AI在数学和科学领域的应用前景
00:24:13 AI在科学发现中的作用与创新能力
00:25:43 AI在数学领域的未来想象
00:27:07 AI研究文化与团队协作的经验分享
00:30:09 计算资源分配的自上而下与自下而上模式
00:32:12 战略决策与研究探索的平衡
00:34:00 从语言模型到多模态模型的发展
00:35:03 AI在医疗保健领域的应用前景
00:36:57 技术进步速度的加快及其影响
00:38:45 强化学习在AI中的成功
00:40:02 开源模型与闭源模型的竞争趋势
00:41:15 AI如何改变教育：Jack分享儿子的学习经历
00:43:02 AI对人类未来意义和目的的影响
00:45:55 AI安全与社会影响的思考
00:47:56 AI角色扮演与伴侣应用的发展
00:50:19 AI领域被过度炒作与被低估的方面
00:52:12 AI代理领域的应用前景
00:53:15 推理与预训练的基础设施需求差异
00:55:04 节目总结与告别
🌟 精彩内容
思考功能的惊喜：团队发现模型的思考能力不仅提升了数学和编程能力，还意外地改善了创意写作质量
评估挑战：随着AI能力的提升，曾经被视为困难的测试变得简单，持续创建有挑战性的评估成为行业难题
自我强化循环：嘉宾讨论了AI如何加速自身的开发过程，以及这种加速可能带来的重要里程碑
AI与教育革命：Jack分享了他4岁儿子如何通过与Gemini交流学习植物和动物知识，展示了AI在教育方面的变革潜力
开源模型崛起：专家们讨论了开源模型如DeepSeek和Gemma 3正在迅速缩小与顶级商业模型的差距
数学领域的AI前景：讨论了AI如何可能创建完整的"数学地图"，并为物理学和化学等领域带来突破
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Noam Shazeer and Jack Rae: Scaling Test-time Compute, Reactions to Ilya & AGI
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight 备注跨门串门儿计划 加听友群
BGM: 月代彩 - Chandrasekhar Limit 侵删
