谷歌在大模型领域即将迎来新一轮技术突破。Google DeepMind的Gemini预训练负责人Sebastian Borgeaud在近期访谈中透露，未来一年内，长上下文处理效率与上下文长度扩展技术将迎来重大创新。这一消息引发行业广泛关注，标志着大模型发展进入新阶段。
Sebastian指出，团队在注意力机制研究上取得突破性进展，相关发现可能重塑未来研究方向。他强调，Scaling Law并未失效，而是正在经历演变。作为Gemini 3的预训练负责人，他首次公开分享了实验室的研发思维转变——从单纯训练模型转向构建完整系统。这种认知转变源于对AI发展范式的重新审视：数据资源正从无限供给转向有限供给，迫使行业转向更高效的数据利用方式。
Gemini 3的性能飞跃源于预训练与后期训练的双重优化。Sebastian解释，进步并非依赖单一突破，而是来自庞大团队对无数细节的持续改进。他特别提到混合专家模型（MoE）架构的重要性，这种设计使模型在保持规模的同时提升效率，代表了大模型从"追求大"向"追求智能高效"的转型方向。
技术前沿呈现四大发展方向：长上下文处理能力将持续突破，模型将具备同时处理整个代码库或科研论文集的能力；注意力机制将迎来进化，可能从底层提升模型的理解与推理效率；检索技术将与推理深度融合，使模型能动态获取外部知识；效率与成本控制成为关键，研究重心从性能峰值转向实用性与经济性。
在谷歌三位顶尖科学家的对谈中，Transformer发明者Noam Shazeer表现出对模型稳定性的特别关注。他指出，当前模型缺乏持续思考与自我修正能力，单纯扩大规模已接近边界。这场讨论频繁出现"系统"而非"模型"的表述，凸显谷歌将Gemini定位为长期运行的智能基础设施，而非短期成果。科学家们强调，AI发展需要关注可靠性、迁移能力和持续优化，而非单一指标的瞬时表现。
这种思维转变反映在研发节奏上。Noam多次提及系统稳定性与长期运行能力，认为智能发展已进入工程化阶段。Jeff Dean补充道，谷歌追求的是能反复使用、持续进化的智能体系，而非昙花一现的产品。这种定位使Gemini的研发更注重架构设计、工程约束和错误修复能力，为AI技术的规模化应用奠定基础。
