在人工智能領域，谷歌始終站在技術前沿，其一舉一動都備受矚目。近期，Google DeepMind的Gemini預訓練負責人Sebastian Borgeaud在一場訪談中，透露了未來大模型預訓練領域的重大發展方向，引發了行業內的廣泛關注。

Sebastian Borgeaud指出，在未來一年內，大模型預訓練將在兩個關鍵方向取得重大技術創新，分別是提升長上下文處理效率以及進一步擴展模型上下文長度。這一預測并非空穴來風，而是基于他們團隊在相關領域的深入研究和探索。他透露，最近在注意力機制方面，團隊有了一些非常有趣的發現，這些發現極有可能在未來幾個月內重塑研究方向，為模型性能的提升帶來新的突破。

Sebastian還強調了一個重要觀點：“Scaling Law并未消亡，只是正在演變。”這一觀點打破了傳統認知，為AI發展注入了新的思考。作為Gemini 3的預訓練負責人，Sebastian首次接受博客采訪，深入剖析了Gemini 3背后的研發思路。他表示，如今的工作不再局限于“訓練模型”，而是致力于構建一個完整的系統。這種轉變看似簡單，實則是一個根本性的認知升級。

Gemini 3之所以能實現巨大的性能飛躍，背后是無數細微改進的聚合。Sebastian提到，龐大團隊日復一日地發現并優化各種“旋鈕”，才帶來了如今的成果。同時，他也指出AI發展范式正在發生潛在轉移。過去，數據似乎取之不盡，我們可以隨意擴大數據集；但現在，我們正逐漸步入“數據有限”的時代。這意味著未來的AI必須學會更高效地利用有限的數據資源，構建更復雜的系統工程。

這一轉變將促使整個行業從“大力出奇跡”的粗放模式，轉向“精雕細琢”的精細模式。未來的競爭焦點將不再是誰擁有更大的數據中心，而是誰的學習算法更高效、模型架構更優雅、誰能從有限數據中提取更多智慧。Gemini 3采用的混合專家模型MoE，就代表了大型語言模型（LLM）發展的清晰路徑：從單純追求“大”，轉向追求“大而高效，大而智能”。

展望未來幾年的技術前沿，Sebastian指出了幾個激動人心的方向。首先是長上下文處理能力。Gemini 1.5已經展現了超長上下文能力帶來的變革，而Sebastian預測，未來一年左右，在使長上下文更高效、進一步擴展上下文長度方面將會有更多創新。超長上下文將使模型變成一個真正的數字工作臺，能夠同時載入整個代碼庫、多篇科研論文、長時間對話歷史，并進行連貫的分析、推理和創作，為復雜任務和深度研究提供前所未有的可能。

其次是注意力機制的進化。Sebastian特別提到，團隊在注意力機制上有了一些真正有趣的發現，這將塑造未來幾個月的大量研究。作為當前大模型的基石，注意力機制仍有巨大的改進空間，更高效、更強大或具備新特性的注意力機制有望從底層顯著提升模型的理解、推理和計算效率。

檢索能力的回歸也是重要方向之一。Sebastian早期主導的“Retro”項目，研究讓模型在訓練和推理時檢索外部知識庫，而非將所有知識死記硬背在參數中。他認為這一方向遠未過時，未來模型可能將檢索與推理更原生地結合，動態地從海量知識源中獲取信息進行思考，突破參數規模的知識容量限制。

效率與成本的“革命”也日益凸顯。隨著用戶激增，模型的部署和服務成本變得至關重要。未來的研究將不僅追求性能峰值，還必須關注如何讓強大模型變得“便宜又好用”。

與此同時，Jeff Dean、Noam Shazeer、Oriol Vinyals三位谷歌頂級科學家的對談也傳遞出重要信息。作為Transformer的開創者，Noam Shazeer回歸谷歌后，態度發生了明顯變化。他不再像過去那樣激進地追求“顛覆”，而是多次談到研發節奏、系統穩定性以及長期運行等問題。他指出，現在的模型并不缺“聰明”，缺的是持續思考和在復雜任務中反復修正的能力。大模型的規模依然重要，但不再是決定一切的唯一變量。

Noam提到的“慢思考”理念，并非簡單地放慢研發速度，而是反復權衡值不值、貴不貴、能不能被規模化復制。智能不再是一項抽象的能力，而是一項需要長期投入的工程開銷，需要和CPU、硬盤等資源一起納入成本考量。這一理念的轉變，使得過去衡量AI的標準，如Benchmark逐漸失效。三位科學家在會議中沒有表現出對榜單的興奮，而是更關注模型是否可靠、是否具備遷移能力、是否能在復雜任務中持續自我修正。

在這場對談中，“System”一詞頻繁出現。Noam和Jeff在描述Gemini時，刻意強調它是一個可以長期運行、不斷迭代的“系統”，而非“一個更強的模型”。“模型”更像是一次性的成果，而“系統”則更像基礎設施，關注穩定性、可擴展性以及錯誤修復能力。對于注重架構設計、研發節奏和工程約束的科學家們來說，一個系統能否穩健運行十年、二十年，遠比某一次響應速度有多快更為重要。在他們眼中，Gemini不是勝利者的獎品，而是一種“長期可用”的智能形態。