谷歌DeepMind揭示AI新方向：长上下文革命与系统化智能的崛起

谷歌即将再次引领人工智能技术的重大飞跃？

日前，Google DeepMind旗下Gemini模型的预训练主管塞巴斯蒂安·博尔若（Sebastian Borgeaud）在一次深度访谈中透露了极具分量的行业预判——

未来12个月内，大型语言模型的预先训练将在「长上下文处理效能」和「上下文窗口极限扩展」两个关键维度迎来革命性技术突破。

与此同时，谷歌Gemini项目三位传奇巨匠——Jeff Dean、Oriol Vinyals与Noam Shazeer罕见同框，其对话内容与Sebastian的预判展现出惊人的默契。

这些极富远见、闪烁着智慧火花的洞见，令人不得不重新审视科技巨头的真正底蕴。

谷歌科学家的大胆预言

大模型核心密码已被破译

Google DeepMind Gemini预训练负责人Sebastian Borgeaud在近期访谈中断言：未来一年内，旨在突破长上下文处理瓶颈以及进一步拉伸模型上下文阈值的预训练技术，将迎来密集且重大的范式革新。

他同时披露，团队近期在注意力机制领域获得了若干极富启发性的发现，这些成果极有可能在未来数月中彻底重塑当前的研究路径。

对此，Borgeaud毫不掩饰自己的振奋之情。

他掷地有声地抛出一句警句：Scaling Law并未死去，而是正在深刻演化！

Sebastian Borgeaud目前担任Gemini 3的预训练总负责人。

这是他首次接受博客专访，借此机会向外界揭示了Gemini 3背后的实验室思维——变化的本质究竟在哪里，为什么今天的工作早已不再是单纯的「训练模型」，而是演变为构建一个完整且自适应的「智能系统」。

Gemini 3背后：人工智能的未来正加速奔来

一次意想不到的跃迁之后，一套全新的系统悄然成形。

「倘若足够坦诚，我想……我们比原先预期能达到的位置，走得更远了。」

坐在麦克风前的Sebastian语调平缓，然而这句话却如一枚投入静湖的石子，激荡起层层涟漪。

为何Gemini 3能够实现如此震撼的性能飙升？

Sebastian的答案看似轻描淡写：「更好的预先训练，以及更出色的后期训练」。

然而，这轻描淡写的背后，是一场根本性的认知迁徙。

「我们早已不再仅仅是在打造一个孤立的模型，」他缓缓说道，「我认为，到了这个阶段，我们实质上是在缔造一套完整的系统。」

而这，正是Gemini 3取得颠覆性进步的真正密钥。

外界常常想象，从一个Gemini版本迭代到下一代，必然藏着某些惊天动地的「秘密武器」。但Sebastian揭示的真相是：进步源于无数微小改进的累积。它来自庞大研发团队日复一日发现并拧紧的那些「旋钮」与优化。

他还指出，人工智能发展范式正在经历一场潜在转移：过去，我们仿佛拥有取之不竭的数据，可以肆意扩张数据集；而如今，我们正加速转向一个「数据有限」的新体制。

这意味着，未来的AI必须学会更精巧地运用有限的数据资源，搭建更复杂的系统工程。

这恰恰是模型架构研究重新站上舞台中央的根本原因。

这一转变，将迫使全行业从「大力出奇迹」的粗放式开发，彻底转向「精雕细琢」的精密制造模式。

未来的竞赛焦点，将不再是「谁的数据中心更庞大」，而是「谁的学习算法更高效」、「谁的模型架构更优雅」、「谁能从有限数据中榨取更多的智慧」。

而Gemini 3的大脑架构——混合专家模型MoE，恰恰代表了大型语言模型演化的清晰路径：从对单纯的「大」的崇拜，转向对「大而高效，大而智能」的追求。

AI的下一站——长语境、高效检索与「成本重构」

展望未来数年的技术前沿，Sebastian指明了数个激动人心的航向，它们将共同定义下一代AI的能力边界与存在形态。

1. 长语境：从「短时记忆」到「海量工作台」

Gemini 1.5所实现的超长语境能力，已经是一场深刻变革。Sebastian预测，这一领域的创新将持续加速。「我认为未来一年左右，将在使长语境更高效、并进一步扩展语境长度方面目睹更多创新。」

这远不止是「记住更多」那么简单。超长语境将把模型转化为一个真正的数字化工作台：它可以同时加载整个代码仓库、数篇科研文献、跨度极长的对话记录，并在其中执行连贯的分析、推理与创造。

这为复杂的多步骤任务、深度调研和原创内容生产提供了前所未有的可能性，是迈向更强「智能体」的关键基础设施。

2. 注意力机制的进化

Sebastian特别提到，在注意力机制上，「我们近期收获了一些真正有趣的发现，我深信这将对未来数月的大量研究产生决定性影响。」他本人对此「感到异常兴奋」。

这暗示着，作为当代大模型基石的注意力机制，仍然蕴藏着广阔的改进空间。

更高效、更强大或具备全新特性的注意力机制，有望从底层显著提升模型的理解力、推理速度与计算效率，成为拓展性能边界的关键杠杆。

3. 检索技术的复兴：让模型学会「查阅资料」

Sebastian早期曾主导「Retro」项目，探索让模型在训练和推理阶段主动检索外部知识库，而非将所有知识僵化地编码于参数之中。他坚信，这一方向远未过时。

「我内心深处深信，长期解决方案是以可微分的方式让模型内生地掌握这种能力。」这意味着，未来模型或将以更原生的方式将检索与推理熔于一炉，动态地从浩如烟海的知识源中获取信息并展开思考，而非依赖后期「嫁接」的搜索工具。

这将赋予模型更高的精准度与时效性，并可能彻底突破参数规模带来的知识容量天花板。

4. 效率与成本的「范式革命」

一个日益尖锐的挑战是：随着用户量爆炸式增长，模型的部署与服务成本正变得生死攸关。未来的研究将不再仅仅追逐性能峰值，还必须同等关注如何让强大的模型变得「物美价廉」。

我仍然看不见尽头

采访渐入尾声，当我们把视角拉回这位身处AI浪潮之巅的研究者本人时，Sebastian的回答透出一种沉静的理想主义与纯粹的热忱。

尽管他坦率讨论了数据瓶颈、成本压力等现实难题，但Sebastian对AI整体进步趋势的判断依然充满自信。

「我已多次提及这一点，但确实有如此之多不同维度的事情会叠加生效，还有大量充满改进余地的方向。此时此刻，我实在看不到这种由持续工作所带来的进步有任何停歇的迹象。」

这份信心并非盲目。它源于他作为一线领航者亲眼目睹的实况：无数细小但确凿的优化空间，以及整个领域仍未枯竭的创造活力。

在他眼中，至少在未来数年，这种进步势头不会放缓。

规模崇拜已然退潮

Noam Shazeer归来的第一瓢冷水

紧随其后的是Jeff Dean、Noam Shazeer、Oriol Vinyals三位泰斗级人物的深度对话。

在会谈中，我们能清晰感受到，Noam已不再是当年那个把油门踩到底的激进派。

他几乎绝口不提「颠覆」，也很少使用那些令人血脉贲张的宏大叙事。相反，他一反常态，多次谈到研发节奏、系统的稳定性，以及如何实现长期可靠运行。

作为Transformer的开创者，他曾亲手将大模型从无引向有；如今，大模型正高歌猛进，他却主动踩下刹车，发出警示：当前模型给出答案的速度太快，自我审查的次数太少。

他曾在多个公开场合反复强调：

现在的模型并不缺乏「机敏」，缺乏的是持续深思、并在复杂任务中反复修正自我的能力。

也就是说，模型的规模依然重要，但它早已不是决定一切的唯一变量。

当Noam讨论推理时，他明显将重心从「能否更强」移向了「能否更稳」。

这是他回归谷歌后，首次在公开场合流露此类判断。

这听起来并非对过去的否定，更像是对一个事实的坦然承认：那条单纯依靠堆积参数就能不断攀升的道路，已经逼近边界。

顶尖科学家的共识：一次高分，不足以定义AI的未来

Noam反复提及一个词：慢思考（Slow Thinking）。

这不仅仅是刻意放慢研发步伐，而是反复追问值不值得、昂贵与否、能否被规模化复制。

至此，智能不再是一种抽象的能力，而变成了一笔需要长期支付的工程开销，必须与CPU、硬盘一起放进成本账本中核算。

这一步一旦跨出，许多过去衡量AI的标尺，如各类Benchmark，也在悄然失效。

整场会谈中，三位顶尖科学家从未流露出对排行榜的亢奋，也没有用「谁赢了谁」来定义进展。

排行榜擅长捕捉瞬时表现，却很难回答「能否一直稳定运行」这类长期命题。

而Noam与Jeff反复强调的，恰恰是后者：模型是否可靠、是否具备迁移能力、是否能在复杂任务中持续自我修正。

这些特质，很难被压缩成一个漂亮的数字。

Gemini被视作System，而非Model

在这场对谈里，「System」一词出现的频率极高，这显然不是单纯的修辞选择。

Noam和Jeff在描述Gemini时，刻意避开了「一个更强的模型」这类表述，而是反复强调它是一个可以长期运行、不断迭代的「系统」。

「系统」与「模型」，听起来近似，背后的逻辑却天差地别。

「模型」更像是一次性的成果，是实验室里的瞬间高光；而「系统」更像是基础设施，它关心的是稳定性、可扩展性，以及在出错后能否快速修复并继续服役。

对于Noam这类极度强调架构设计、研发节奏与工程约束的学者，天然会更在意一套系统能否稳健地运转十年、二十年，而不是某一次响应的速度有多快。

在他们眼中，Gemini不是胜利者捧起的奖杯，而是一种「长期可用」的智能形态。

正因如此，整场对谈没有急功近利的产品宣发，没有剑拔弩张的「对标某某模型」。

它更像是在对外宣示：谷歌追求的并非昙花一现的成品，而是一套能够反复锻造、持续进化的智能工业体系。

参考资料：

https://x.com/JeffDean/status/2001759657950667219

https://x.com/JeffDean/status/2001692889299206519

https://twitter.com/i/spaces/1eaJbjvBOooJX/peek

https://x.com/Hangsiin/status/2001780901982961944